CN101504721A - 一种基于面部图像进行身份认证的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及身份认证技术，尤其涉及获取面部图像，根据面部图像进行身份认证的技术。一种基于面部图像进行身份认证的装置及方法，包括：针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像；对于获取的每个面部图像，判定所述待定身份者是否为已知身份者，并确定该判定结果的置信度；依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。由于即使获得的面部图像中有一个面部图像受外界环境变化影响导致识别率下降，系统还可以采用根据另一个面部图像作出的置信度高的判定结果来进行认证；从而保证了系统在外界环境变化时身份认证的正确性，从整体而言提高了系统身份认证的正确率。同时，系统可以根据置信度自主选择训练样本，从而自动更新训练样本。

Description

一种基于面部图像进行身份认证的方法及装置

技术领域

本发明涉及身份认证技术，尤其涉及获取面部图像，根据面部图像进行身份认证的技术。

背景技术

目前，基于面部图像进行身份认证的系统很多，包括：基于可见光的认证系统、基于红外光的认证系统、基于近红外光的认证系统。这些系统分别在不同的光照条件拍摄面部图像，根据拍摄的面部图像进行身份认证。

基于可见光的认证系统在可见光条件下拍摄面部图像，并将拍摄的面部图像与认证系统中存储的图像进行比较，确定被拍摄者的身份。在可见光条件下拍摄的面部图像比较符合人眼所看到的面部图像的特点：图像细节丰富，但是受可见光光照条件影响大。因此，当光照环境发生较大变化时，基于可见光的认证系统进行身份认证的正确率会有明显下降。

基于红外光的认证系统在红外光条件下拍摄面部图像，拍摄的图像损失了一些面部细节，由人眼识别较困难，但其受可见光线变化的影响小，受温度影响较大；因此，当温度环境发生较大变化时，基于红外光的认证系统进行身份认证的正确率会有明显下降。

基于近红外光的认证系统在近红外光条件下拍摄面部图像，通常采用主动光源——近红外光源照射被拍摄者，然后进行近红外光条件下的拍摄。但是由于阳光中具有近红外光，会对主动光源发出的近红外光造成干扰，使得图像识别率低、相应地身份认证的正确率也低；因此，近红外条件下拍摄面部图像进行身份认证的方法不适用于室外、窗口附近等存在阳光的地方；另外，在成像过程中只有近红外波段的光起作用，因此损失了颜色等信息，且图像亮度、对比度通常不够高，使得可能无法达到可见光条件下的识别率。

基于上述介绍，可以看出现有技术的各种身份认证系统，当外界环境发生变化时(比如可见光光照条件发生改变或者温度发生改变)，系统对拍摄的面部图像识别率下降，从而系统进行身份认证的正确率也会明显下降。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于面部图像进行身份认证的方法及装置，用以提高系统进行身份认证的正确率。

一种基于面部图像进行身份认证的方法，包括：

针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像；

对于获取的每个待定身份者的面部图像，根据该待定身份者的面部图像以及预先存储的特征集，判定所述待定身份者是否为已知身份者，并确定该判定结果的置信度；所述特征集包括所述已知身份者的面部图像的图像特征，所述已知身份者的面部图像与该待定身份者的面部图像在同一光谱范围内感光；

根据各判定结果的置信度选择其中一个判定结果，依据该判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

所述针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像，具体为：

获取待定身份者的面部的第一图像和第二图像；所述第一图像、第二图像分别为在第一光谱范围、第二光谱范围内感光的图像；以及

所述对于获取的每个面部图像，根据该面部图像以及特征集，判定所述待定身份者是否为所述已知身份者，并确定该判定结果的置信度，具体为：

根据所述第一图像以及第一特征集，确定所述待定身份者是否为已知身份者的第一判定结果及其置信度；所述第一特征集包括所述已知身份者在第一光谱范围内感光的面部图像的图像特征；并

根据所述第二图像以及第二特征集，确定所述待定身份者是否为所述已知身份者的第二判定结果及其置信度；所述第二特征集包括所述已知身份者在第二光谱范围内感光的面部图像的图像特征；以及

所述根据各判定结果的置信度选择其中一个判定结果，依据该判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者，具体为：

比较所述第一判定结果和第二判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

一种基于面部图像进行身份认证的装置，包括：

图像获取模块，用于针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像；

判定结果获得模块，用于对于获取的每个待定身份者的面部图像，根据该待定身份者的面部图像以及预先存储的特征集，判定所述待定身份者是否为已知身份者，并确定该判定结果的置信度；所述特征集包括所述已知身份者的面部图像的图像特征，所述已知身份者的面部图像与该待定身份者的面部图像在同一光谱范围内感光；

认证结果确定模块，用于根据各判定结果的置信度选择其中一个判定结果，依据该判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

所述图像获取模块包括：

第一图像获取单元，用于获取待定身份者的面部的第一图像；所述第一图像为在第一光谱范围内感光的图像；

第二图像获取单元，用于获取待定身份者的面部的第二图像；所述第二图像为在第二光谱范围内感光的图像；以及

所述判定结果获得模块包括：

第一判定结果确定单元，用于根据所述第一图像以及第一特征集，确定所述待定身份者是否为已知身份者的第一判定结果及其置信度；所述第一特征集包括所述已知身份者在第一光谱范围内感光的面部图像的图像特征；

第二判定结果确定单元，用于根据所述第二图像以及第二特征集，确定所述待定身份者是否为所述已知身份者的第二判定结果及其置信度；所述第二特征集包括所述已知身份者在第二光谱范围内感光的面部图像的图像特征；以及

所述认证结果确定模块具体用于比较所述第一判定结果和第二判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

本发明实施例由于获取待定身份者的不同光谱范围内感光的面部图像，并针对这些面部图像分别进行判定、确定各判定结果的置信度，并依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者；从而使得即使获得的面部图像中有一个面部图像因为受外界环境因素变化的影响而导致识别率下降，相应地其置信度也会随之下降，系统还可以采用根据另一个面部图像所作出的置信度高的判定结果来进行认证；这样，系统在外界环境变化时，可以依据受该变化影响小的面部图像所作出的判定结果来进行认证，保证了身份认证的正确性，从整体而言提高了系统身份认证的正确率。

附图说明

图1为本发明实施例的基于面部图像进行身份认证的方法流程图；

图2为本发明实施例的用于拍摄不同光谱范围的面部图像的摄像头示意图；

图3、4为本发明实施例的基于面部图像进行身份认证的装置结构示意图。

具体实施方式

本发明的发明人发现现有技术的各种身份认证系统由于在不同光谱范围内进行感光、获得面部图像，因此，面部图像的识别率会受到不同的外界条件的影响。比如，对于在可见光范围内进行感光而获得的面部图像，往往受可见光影响较大，当可见光光照条件变化时，拍摄的面部图像识别率会大大降低，从而降低身份认证的正确率；对于在红外光谱范围内进行感光而获得的面部图像，则受温度影响较大，当温度降低时，拍摄的面部图像识别率会大大降低，从而降低身份认证的正确率。

本发明实施例提供的基于面部图像进行认证的系统，针对待定身份者获得不同光谱范围内感光的面部图像；并对于获取的每个面部图像，判定该待定身份者是否为已知身份者A(或者其声称的身份者A)，并确定该判定结果的置信度(即可信程度)。具体的判定方法可以是：针对获取的每个待定身份者的面部图像，根据该待定身份者的面部图像以及预先存储的身份者A的面部图像的图像特征(身份者A的面部图像与该待定身份者的面部图像在同一光谱范围内感光)，判定该待定身份者是否为身份者A。根据待定身份者的各面部图像分别确定判定结果及其置信度后，比较各判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者A。比如获取待定身份者在第一光谱范围内感光的面部图像(即第一图像)和第二光谱范围内感光的面部图像(即第二图像)；并分别针对第一图像和第二图像进行判定；具体为，针对第一图像判定该待定身份者是否为已知身份者A(即第一判定结果)，并提供该第一判定结果的置信度(即第一判定结果的可信度)；针对获得的第二图像判定该待定身份者是否为已知身份者A(即第二判定结果)，并提供该第二判定结果的置信度；比较第一判定结果的置信度和第二判定结果的置信度，根据比较结果确定认证结果。比如，比较出第一判定结果的置信度高于第二判定结果的置信度，则依据第一判定结果确定认证结果：若第一判定结果为确定该待定身份者是已知身份者A，则认证通过；若第一判定结果为该待定身份者不是已知身份者A，则认证不通过。

这样，即使获得的面部图像中有一个面部图像因为受外界环境因素变化的影响而导致识别率下降，相应地其置信度也会随之下降，系统还可以采用另一个置信度高的面部图像的判定结果来进行认证，从而使得系统在外界环境变化时，可以依据受该变化影响小的面部图像所作出的判定结果来进行认证，保证了身份认证的正确性，即从整体而言提高了系统身份认证的正确率。

下面以获得可见光面部图像和近红外光面部图像为例来说明系统进行身份认证的具体技术方案；本领域技术人员可以根据本发明实施例公开的内容，轻而易举实现以其它光谱范围内的面部图像进行身份认证(比如通过可见光面部图像和红外光面部图像进行身份认证)的方法，此处不一一列举了。

本发明实施例提供的一种基于面部图像进行认证的方法，流程图如图1所示，包括如下步骤：

S101、获取待定身份者的面部的可见光图像(后简称为第一图像)。

在对某个人进行身份认证前，其身份不确定，为待定身份者。通过可见光摄像头对待定身份者的面部进行拍摄，从而获得在可见光光谱范围内感光的面部图像。

S102、获取待定身份者的面部的近红外光图像(后简称为第二图像)。

如图2所示，在近红外光摄像头的周围有近红外光源，其可以发射波长为750-850nm的光线。由于目前还没有仅感应近红外光的摄像头，为了去除红外光的影响，通常在近红外的摄像头上加装滤光片，使得仅有750-850nm波长的光线可以通过，进入近红外光摄像头。近红外的光源通常为发光二极管，也可以是其它类型的波长为此波段的光源。二极管的排列形状可以是方形、圆形、椭圆形等，要求是可以照亮人脸区域，并使得人脸区域尽可能光照均匀。

当近红外光摄像头进行拍摄时，近红外光源会发射近红外光谱范围内的光线，该光线经待定身份者的面部反射后进入近红外光摄像头，从而获得在近红外光光谱范围内感光的面部图像。

S103、根据获取的第一图像判定待定身份者是否为已知身份者A，并确定该判定结果的置信度。

假设待定身份者声称的身份为已知身份者A，则根据获取的第一图像以及已知身份者A的第一特征集，判定该待定身份者是否为A。其中，A的第一特征集中包括了A在可见光光谱范围内感光的面部图像的图像特征。

在现有技术中，A的第一特征集具体可以是多种表现形式：比如由多个A的面部的可见光图像提取出的图像特征组成的集合构成A的第一特征集；或者，由多个A的面部的可见光图像提取出的图像特征构成矢量图，得到A的特征空间，以A的特征空间构成A的第一特征集。

A的第一特征集中的图像特征是预先存储到系统中的，既可以是从其它设备复制过来的，也可以是本系统通过在不同可见光光照条件下拍摄A的面部图像，并提取特征而获得的。

根据获取的可见光图像以及A的特征集判定待定身份者是否为A的具体算法有多种：比如从获取的可见光图像中提取图像特征，分别与A的特征集中的各图像特征进行比较，若提取的图像特征与A的特征集中的特征符合程度高于设定值，则判定待定身份者为A，否则为非A。此外，还可以将提取的图像特征与A的特征空间(该特征空间由A的特征集中的图像特征构成)进行比较，从而确定待定身份者为A或者非A。

根据获取的待定身份者的面部的可见光图像与已知身份者A的特征集，判定该待定身份者是否为A，从而得到第一判定结果，并提供该判定结果的置信度。

所谓置信度是一种衡量系统的判定结果的可信程度的度量。假设，系统判定待定身份者为A的概率为r1，不是A的概率为r2，不确定的概率为r3，则有r1+r2+r3＝1。

若r1>r2，则所述第一判定结果为：待定身份者为A；否则，所述第一判定结果为：待定身份者不是A。

而置信度P如公式1表达：

$P=1-\frac{\min (r1,r2)}{\max (r1,r2)}---\left(1\right)$

从公式1可以看出，0≤P≤1，且P越大，置信度越高，表明第一判定结果的可信程度越高(不论其判定待定身份者为A还是非A)。

根据已知身份者的特征集判定待定身份者是否为该已知身份者，并提供该判定结果置信度的具体方法为本领域技术人员所熟知，此处不再进一步赘述。

S104、根据获取的第二图像判定待定身份者是否为已知身份者A，并确定该判定结果(第二判定结果)的置信度。

具体为，根据获取的第二图像以及A的第二特征集，得到判定待定身份者是否为已知身份者A的第二判定结果及其置信度。其中，A的第二特征集包括了A在近红外光光谱范围内感光的面部图像的图像特征。

A的第二特征集中的图像特征是预先存储到系统中的，既可以是从其它设备复制过来的，也可以是本系统通过在近红外光光照条件下拍摄A的面部图像，并提取特征而获得的。

与A的第一特征集类似，第二特征集也可以是多种表现形式的，得到第二判定结果及其置信度的算法也可以是多种，此处不再赘述。

S105、若所述第一判定结果和第二判定结果的置信度分别高于设定的第一阈值和第二阈值，则继续执行步骤S106；否则，停止执行后续步骤，输出拒识信息。

针对第一判定结果和第二判定结果分别设定了第一阈值和第二阈值(第一阈值和第二阈值可以相等，也可以不等，具体值本领域技术人员可以根据实际情况进行设定)。当第一判定结果的置信度低于第一阈值时，说明第一判定结果的可信程度很低；当第二判定结果的置信度低于第二阈值时，说明第二判定结果的可信程度也很低；则此时不论依据哪个判定结果进行认证，得到的认证结果的可信度都很低，因此，系统输出拒识信息，告知对于待定身份者目前暂不能对其进行认证。

S106、比较第一判定结果和第二判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

假设第一判定结果的置信度高于第二判定结果的置信度，则依据第一判定结果认证所述待定身份者是否为A：若第一判定结果为判定待定身份者为A，则认证待定身份者为已知身份者A；若第一判定结果为判定待定身份者不是A，则认证待定身份者为已知身份者A不通过。

在对待定身份者进行认证后，本系统还可以进一步学习和训练已知身份者A的第一或者第二特征集：

S107、确定认证是否通过；若通过，执行步骤S108；否则，执行步骤S109。

当认证待定身份者为已知身份者A时，则认证通过；否则，认证不通过。

S108、若认证通过，将第一图像和第二图像的图像特征分别加入到A的第一特征集和第二特征集。

认证通过，说明待定身份者为已知身份者A，则第一图像和第二图像均可确认为已知身份者A的面部图像，因此，可以将第一图像的图像特征加入到A的第一特征集中，将第二图像的图像特征加入到A的第二特征集中；从而更加丰富、充实A的第一特征集和第二特征集。这样，就不必通过人工认证的方式来充实A的第一特征集和第二特征集。事实上，在现有技术中如果需要充实A的特征集(不论是基于哪个光谱范围的特征集)，需要通过人工认证的方法收集A的多种不同光照条件下的面部图像，使得认证能够具有一个较高的正确率。采用本发明实施例充实A的特征集的方法，就不必手动收集很多A的面部图像，在系统的认证过程中，系统就会自动不断充实特征集。

另一种充实特征集的方法可以是：在确定待定身份者为已知身份者A，且第一判定结果的置信度高于第二判定结果的置信度后，将第二图像的图像特征加入到A的第二特征集中；这样，有助于第二特征集收集到近红外光照条件不好时(第二判定结果的置信度低时)的A的面部图像的图像特征，丰富第二特征集中A的面部图像的图像特征；

在确定待定身份者为已知身份者A，且第二判定结果的置信度高于第一判定结果的置信度后，将所述第一图像的图像特征加入到A的第一特征集中；这样，有助于第一特征集收集到可见光光照条件不好时(第一判定结果的置信度低时)的A的面部图像的图像特征，丰富第一特征集中A的面部图像的图像特征。

S109、若认证不通过，将第一图像和第二图像的图像特征分别加入到A的第三特征集和第四特征集。

假设存在有A的第三特征集和A的第四特征集，在A的第三特征集中包括一些在可见光光谱范围内感光的面部图像的图像特征，而这些面部图像均确定不是A的面部图像；在A的第四特征集中包括一些在近红外光光谱范围内感光的面部图像的图像特征，而这些面部图像均确定不是A的面部图像。

A的第三特征集和A的第四特征集可以有助于上述的第一、二判定结果的获得，并提高判定结果的置信度。

在待定身份者认证不通过时，即确认其不是A，则第一图像和第二图像也就都不是A的面部图像，可以将其图像特征分别加入到A的第三特征集和第四特征集，丰富非A的特征集。

本领域技术人员可以理解，虽然上述说明中，为便于理解，对方法的步骤采用了顺序性描述，但是应当指出，对于上述步骤的顺序并不作严格限制。

本发明实施例提供的一种基于面部图像进行身份认证的装置，如图3所示，包括：图像获取模块301、判定结果获得模块302、认证结果确定模块303。

其中，图像获取模块301用于针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像。具体可以是可以采用对不同光谱感光的摄像头对待定身份者的面部进行摄像后，进行数字化处理，从而得到不同光谱范围内感光的面部图像。用于拍摄的摄像头可以并排排列，比如如图2所示的可见光摄像头和近红外摄像头。

判定结果获得模块302用于对于获取的每个面部图像，根据该面部图像以及特征集，判定所述待定身份者是否为已知身份者，并确定该判定结果的置信度；所述特征集包括所述已知身份者在该面部图像对应的光谱范围内感光的面部图像的图像特征。

认证结果确定模块303用于比较各判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

一种具体的身份认证装置的内部结构，如图4所示，上述的图像获取模块301具体可以包括：第一图像获取单元401、第二图像获取单元402；上述的判定结果获得模块302具体可以包括：第一判定结果确定单元403、第二判定结果确定单元404。

其中，第一图像获取单元401用于获取待定身份者的面部的第一图像；所述第一图像为在第一光谱(比如可见光光谱)范围内感光的图像。

第二图像获取单元402用于获取待定身份者的面部的第二图像；所述第二图像为在第二光谱(比如近红外光光谱)范围内感光的图像。

第一判定结果确定单元403用于根据所述第一图像以及第一特征集，确定所述待定身份者是否为已知身份者的第一判定结果及其置信度；所述第一特征集包括所述已知身份者在第一光谱范围内感光的面部图像的图像特征。

第二判定结果确定单元404用于根据所述第二图像以及第二特征集，确定所述待定身份者是否为所述已知身份者的第二判定结果及其置信度；所述第二特征集包括所述已知身份者在第二光谱范围内感光的面部图像的图像特征。

认证结果确定模块303具体用于比较所述第一判定结果和第二判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

所述身份认证装置进一步还可以包括：训练模块405。

训练模块405具体可以包括如下单元之一：

第一单元，用于在确定所述待定身份者为所述已知身份者，且第一判定结果的置信度高于第二判定结果的置信度后，将所述第二图像的图像特征加入到所述第二特征集中；在确定所述待定身份者为所述已知身份者，且第二判定结果的置信度高于第一判定结果的置信度后，将所述第一图像的图像特征加入到所述第一特征集中。

第二单元，用于在确定所述待定身份者为所述已知身份者后，将所述第一图像的图像特征加入到所述第一特征集，将所述第二图像的图像特征加入到所述第二特征集。

所述第二单元还用于在确定所述待定身份者不是所述已知身份者后，将所述第一图像的图像特征加入到已知身份者的第三特征集，将所述第二图像的图像特征加入到已知身份者的第四特征集。所述第三特征集包括在第一光谱范围内感光的不是已知身份者的面部图像的图像特征，所述第四特征集包括在第二光谱范围内感光的不是已知身份者的面部图像的图像特征。

本发明实施例由于获取待定身份者的不同光谱范围内感光的面部图像，并针对这些面部图像分别进行判定、确定各判定结果的置信度，并依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者；使得即使获得的面部图像中有一个面部图像因为受外界环境因素变化的影响而导致识别率下降，相应地其置信度也会随之下降，系统则采用针对另一个面部图像所作出的置信度高的判定结果来进行认证；这样，系统在外界环境变化时，可以依据受该变化影响小的面部图像所作出的判定结果来进行认证，保证了身份认证的正确性，从整体而言提高了系统身份认证的正确率。

进一步，本发明实施例在对待定身份者认证为已知身份者后，将获取的面部图像的图像特征加入到该已知身份者的特征集中，从而自动丰富已知身份者的特征集，减少人工充实已知身份者的特征集的工作量。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等；或者可以通过直接采用硬件实现的方式来达到该设计意图，该硬件可以用ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或其他类似手段来实现。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (14)

1、一种基于面部图像进行身份认证的方法，其特征在于，包括：

针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像；

对于获取的每个待定身份者的面部图像，根据该待定身份者的面部图像以及预先存储的特征集，判定所述待定身份者是否为已知身份者，并确定该判定结果的置信度；所述特征集包括所述已知身份者的面部图像的图像特征，所述已知身份者的面部图像与该待定身份者的面部图像在同一光谱范围内感光；

根据各判定结果的置信度选择其中一个判定结果，依据该判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像，具体为：

获取待定身份者的面部的第一图像和第二图像；所述第一图像、第二图像分别为在第一光谱范围、第二光谱范围内感光的图像；以及

所述对于获取的每个面部图像，根据该面部图像以及特征集，判定所述待定身份者是否为所述已知身份者，并确定该判定结果的置信度，具体为：

根据所述第一图像以及第一特征集，确定所述待定身份者是否为已知身份者的第一判定结果及其置信度；所述第一特征集包括所述已知身份者在第一光谱范围内感光的面部图像的图像特征；并

根据所述第二图像以及第二特征集，确定所述待定身份者是否为所述已知身份者的第二判定结果及其置信度；所述第二特征集包括所述已知身份者在第二光谱范围内感光的面部图像的图像特征；以及

所述根据各判定结果的置信度选择其中一个判定结果，依据该判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者，具体为：

比较所述第一判定结果和第二判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，在比较所述第一判定结果和第二判定结果的置信度之前，还包括：

将所述第一判定结果和第二判定结果的置信度分别与设定的第一阈值和第二阈值进行比较；在确定所述第一判定结果高于第一阈值、第二判定结果高于第二阈值时，继续执行后续步骤。

4、如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

若认证所述待定身份者为所述已知身份者，且第一判定结果的置信度高于第二判定结果的置信度，则将所述第二图像的图像特征加入到所述第二特征集中；

若认证所述待定身份者为所述已知身份者，且第二判定结果的置信度高于第一判定结果的置信度，则将所述第一图像的图像特征加入到所述第一特征集中。

5、如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

若认证所述待定身份者为所述已知身份者，则将所述第一图像的图像特征加入到所述第一特征集，将所述第二图像的图像特征加入到所述第二特征集。

6、如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

若确定所述待定身份者不是所述已知身份者，则将所述第一图像的图像特征加入到所述已知身份者的第三特征集，将所述第二图像的图像特征加入到所述已知身份者的第四特征集；所述第三特征集包括在第一光谱范围内感光的不是已知身份者的面部图像的图像特征，所述第四特征集包括在第二光谱范围内感光的不是已知身份者的面部图像的图像特征。

7、如权利要求2-5任一所述的方法，其特征在于，所述第一光谱范围具体为可见光光谱范围，所述第二光谱范围具体为近红外光光谱范围；或者

所述第一光谱范围具体为可见光光谱范围，所述第二光谱范围具体为红外光光谱范围。

8、一种基于面部图像进行身份认证的装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于针对待定身份者，获取其在不同光谱范围内感光的面部图像；

判定结果获得模块，用于对于获取的每个待定身份者的面部图像，根据该待定身份者的面部图像以及预先存储的特征集，判定所述待定身份者是否为已知身份者，并确定该判定结果的置信度；所述特征集包括所述已知身份者的面部图像的图像特征，所述已知身份者的面部图像与该待定身份者的面部图像在同一光谱范围内感光；

认证结果确定模块，用于根据各判定结果的置信度选择其中一个判定结果，依据该判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

9、如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述图像获取模块包括：

第一图像获取单元，用于获取待定身份者的面部的第一图像；所述第一图像为在第一光谱范围内感光的图像；

第二图像获取单元，用于获取待定身份者的面部的第二图像；所述第二图像为在第二光谱范围内感光的图像；以及

所述判定结果获得模块包括：

第一判定结果确定单元，用于根据所述第一图像以及第一特征集，确定所述待定身份者是否为已知身份者的第一判定结果及其置信度；所述第一特征集包括所述已知身份者在第一光谱范围内感光的面部图像的图像特征；

第二判定结果确定单元，用于根据所述第二图像以及第二特征集，确定所述待定身份者是否为所述已知身份者的第二判定结果及其置信度；所述第二特征集包括所述已知身份者在第二光谱范围内感光的面部图像的图像特征；以及

所述认证结果确定模块具体用于比较所述第一判定结果和第二判定结果的置信度，依据置信度高的判定结果认证所述待定身份者是否为所述已知身份者。

10、如权利要求9所述的装置，其特征在于，

所述认证结果确定模块还用于在比较所述第一判定结果和第二判定结果的置信度之前，将所述第一判定结果和第二判定结果的置信度分别与设定的第一阈值和第二阈值进行比较；在确定所述第一判定结果高于第一阈值、第二判定结果高于第二阈值时，继续执行后续步骤。

11、如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

训练模块，用于在确定所述待定身份者为所述已知身份者后，将所述第一图像的图像特征加入到所述第一特征集，将所述第二图像的图像特征加入到所述第二特征集。

12、如权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述训练模块还用于在确定所述待定身份者不是所述已知身份者后，将所述第一图像的图像特征加入到所述已知身份者的第三特征集，将所述第二图像的图像特征加入到所述已知身份者的第四特征集；所述第三特征集包括在第一光谱范围内感光的不是已知身份者的面部图像的图像特征，所述第四特征集包括在第二光谱范围内感光的不是已知身份者的面部图像的图像特征。

13、如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

训练模块，用于在确定所述待定身份者为所述已知身份者，且第一判定结果的置信度高于第二判定结果的置信度后，将所述第二图像的图像特征加入到所述第二特征集中；在确定所述待定身份者为所述已知身份者，且第二判定结果的置信度高于第一判定结果的置信度后，将所述第一图像的图像特征加入到所述第一特征集中。

14、如权利要求8-13任一所述的装置，其特征在于，所述第一光谱范围具体为可见光光谱范围，所述第二光谱范围具体为近红外光光谱范围；或者

所述第一光谱范围具体为可见光光谱范围，所述第二光谱范围具体为红外光光谱范围。

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