CN102004904B - 一种基于自动柜员机的安全监控装置、方法及自动柜员机 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自动柜员机的安全监控装置、及方法及自动柜员机，所述安全监控装置用于对自动柜员机进行监控，设置在读卡器和自动柜员机主机之间，包括：卡控制单元，用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息时，通知人脸检测单元开始检测，接收来自所述人脸检测单元的检测结果；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易；若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；人脸检测单元，用于根据接收到的开始检测通知，对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，将检测结果通知所述卡控制单元。应用本发明能够防止蒙面犯罪嫌疑人在ATM机中取走失主存款。

Description

一种基于自动柜员机的安全监控装置、方法及自动柜员机

技术领域

本发明涉及监控技术领域，特别涉及一种基于自动柜员机的安全监控装置、方法及自动柜员机。

背景技术

近年来，为了使储户能够方便快捷地提款和进行其它业务并与国际金融接轨，各大银行普遍采用了自动柜员机(ATM)，它为储户提供了24小时的服务，受到了人们的普遍赞誉。随着银行ATM数量的不断增多和使用范围的逐渐扩大，ATM已经成为人们生活中不可缺少的现代工具。但是它带给人们方便的同时也出现了不少安全隐患，ATM纠纷案件以及ATM金融犯罪日益增多，各种破坏ATM的恶性事件时有发生：不法分子常常是在采取各种方法甚至是暴力手段获取他人银行卡帐号密码后，在ATM机上恶意遮挡面部窃取受害人的财产。

针对ATM机的案发率高居不下，各大商业银行都增强了针对ATM机的视频监控措施，安装专业的监控系统，但由于ATM监控的特殊性，出现了很多普通监控领域发现不了的问题。目前ATM的安全防范采用的方案主要有两种：1)采用视频监控和录像技术进行安全防范；2)采用人脸检测技术进行安全防范。

参见图1，其是现有方案一的系统结构示意图。该方案通常为硬盘录像、事后取证的监控方案。具体的，每台ATM 101都配有图像摄取装置如硬盘录像机102，该硬盘录像机102实时对ATM 101进行监控，将监控结果通过网络发送到视频监控中心103。在视频监控中心103中，存在用于进行实时监控电视墙。通过电视墙即可对远端的ATM 101实现监控。

但是，由于电视墙所能显示的画面数量有限，通过电视墙不能显示所有ATM的画面，只能有选择地显示一定数量的视频画面；再有，由于人力本身的限制，无法通过电视墙实时监测到不法行为，这样，监控录像只能用于事后取证。并且事后也无法通过录像得到嫌疑犯的面部清晰特征，给警方侦破带来很大的困难，给储户和银行也带来了巨大的经济损失。

现有方案二：该方案能采集人脸特写，并在无法采集到人脸信息时自动报警。具体的，在图1所示方案的基础上，通过增加人脸检测摄像头、以及设置在ATM机上的智能分析器，实现自动采集人脸特写信息，将所采集到的人脸特写信息自动叠加到同步录像之中，在既有视频监控中心的基础上增加了报警中心，这样，在交易过程中，当无法通过增加的摄像头、智能分析器采集到人脸特写信息时，视频监控中心的报警中心将进行报警。

该方案解决了无法通过监控录像得到嫌疑犯面目特征的问题，但仅采用人脸叠加的方式对于蒙面窃取的情况不能解决问题。另外，由于该系统只采取报警处理，视频监控中心还未来的及反应，钱已经被取走，并且无法留下犯罪分子的任何面部特征。

发明内容

本发明实施例提供一种基于ATM的安全监控装置、方法及自动柜员机，可以有效的防止恶意遮面操作，从而减少广大储户和银行的损失。

本发明提供了一种基于自动柜员机的安全监控装置，用于对自动柜员机进行监控，所述装置设置在读卡器和自动柜员机主机之间，包括：

卡控制单元，用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息时，通知人脸检测单元开始检测，接收来自所述人脸检测单元的检测结果；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易；若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；

人脸检测单元，用于根据接收到的开始检测通知，对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，将检测结果通知所述卡控制单元。

较佳地，所述卡控制单元，还用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡退出信息时，通知所述人脸检测单元结束检测；所述人脸检测单元根据接收到的结束检测通知，终止本次检测。

较佳地，所述人脸检测单元包括：五官检测单元，用于对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息通知给卡控制单元，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息通知给卡控制单元。

较佳地，所述人脸检测单元包括：五官检测单元，所述五官检测单元包括：

子窗口提取单元，用于将来自图像摄取装置的图像以预先设定的步长进行压缩，从压缩的图片里提取已设定尺寸的子窗口；

子窗口光照对称处理模块，用于利用人脸的对称性，先判断五官的左右区域是否对称，若对称，则通知成像单元，若不对称，则将所述左右区域调整为对称后，再通知成像单元；

成像单元，计算每个子窗口的积分图，使用由训练样本得到的各个区域灰度差分布得到的分类器对每个子窗口进行分类，子窗口若满足训练时的灰度差分布，即为人脸五官，通过所述分类器的子窗口进行合并处理，最后输出人脸五官坐标；

反馈单元，若根据所述人脸五官坐标获得清晰的人脸图像，则反馈检测到清晰的人脸信息；若根据所述人脸五官坐标不能获得清晰的人脸图像，则反馈检测不到清晰人脸信息。

较佳地，所述人脸检测单元还包括：

活体检测单元，用于在人脸检测单元检测到清晰的人脸信息后，检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则通知卡控制单元检测到人脸信息，否则发出检测不到人脸信息给卡控制单元。

较佳地，所述活体检测单元包括：

运动信息获取单元，用于定位人脸区域，获得所述人脸区域内第n帧人脸图像的特征角点，计算所述特征角点在第n+1帧人脸图像对应的位置；获取所述特征角点在所述两帧内运动的速度和方向；

去噪单元，用于统计所述人脸区域内在预定距离内的特征角点数据，将它们中速度方向和大小都相近的点聚为一个群组，从而生成若干个群组，则不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，去除所述噪声点；

活体识别单元，用于根据人脸两侧和中心区域速度大小和方向来判断该人脸为活体还是非活体，具体的对比来自图像摄取装置的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，若属于活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于活体，若属于非活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于非活体。

较佳地，所述装置还包括：图像发送单元，用于在检测结果为检测到人脸信息后，将来自图像摄取装置的图像发送到远端后台。

本发明实施例还提供了一种基于自动柜员机的安全监控方法，所述方法包括：

截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息；

对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易。

较佳地，所述方法还包括：当截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡退出信息时，终止本次检测。

较佳地，所述对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测包括：对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息；

其中，对所述图像进行人脸清晰度检测的步骤包括：

i)将来自图像摄取装置的图像以预先设定的步长进行压缩，从压缩的图片里提取已设定尺寸的子窗口；

ii)利用人脸的对称性，先判断五官的左右区域是否对称，若对称，则执行步骤iii)，若不对称，则将所述左右区域调整为对称后，再执行步骤iii)；

iii)计算每个子窗口的积分图，使用由训练样本得到的各个区域灰度差分布得到的分类器对每个子窗口进行分类，子窗口若满足训练时的灰度差分布，即为人脸五官，通过所述分类器的子窗口进行合并处理，最后输出人脸五官坐标；

iv)若根据所述人脸五官坐标获得清晰的人脸图像，则反馈检测到清晰的人脸信息；若根据所述人脸五官坐标不能获得清晰的人脸图像，则反馈检测不到清晰人脸信息。

较佳地，在对所述图像进行人脸清晰度检测，获得清晰的人脸图像后，所述方法还包括：

检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则发出检测到人脸信息的检测结果，否则发出检测不到人脸信息的检测结果；

其中，所述检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体的步骤包括：

定位人脸区域，获得所述人脸区域内第n帧人脸图像的特征角点，计算所述特征角点在第n+1帧人脸图像对应的位置；获取所述特征角点在所述两帧内运动的速度和方向；

统计所述人脸区域内在预定距离内的特征角点数据，将它们中速度方向和大小都相近的点聚为一个群组，从而生成若干个群组，则不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，去除所述噪声点；

根据人脸两侧和中心区域速度大小和方向来判断该人脸为活体还是非活体，具体的，对比来自图像摄取装置的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，若属于活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于活体，若属于非活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于非活体。

本发明实施例还提供了一种自动柜员机，包括：自动柜员机主机、读卡器，安全监控装置，图像摄取装置400，其中，所述安全监控装置设置在读卡器和自动柜员机主机之间，所述安全监控装置包括：

卡控制单元，用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息时，通知人脸检测单元开始检测，接收来自所述人脸检测单元的检测结果；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易；若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；

人脸检测单元，用于根据接收到的开始检测通知，对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，将检测结果通知所述卡控制单元。

较佳地，所述人脸检测单元包括五官检测单元，用于对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息通知给卡控制单元，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息通知给卡控制单元。

较佳地，所述人脸检测单元还包括：

活体检测单元，用于在人脸检测单元检测到清晰的人脸信息后，检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则通知卡控制单元检测到人脸信息，否则发出检测不到人脸信息给卡控制单元。

应用本发明实施例提供的一种基于ATM的安全监控装置、方法及自动柜员机，通过控制交易者的交易申请，对非法的交易进行中止操作。解决了现有监控系统无法有效地阻止非法交易的问题。

再有，通过ATM机上的图像摄取装置，得到交易者的面部图像，进行人脸检测和活体检测，在所有检测都通过之后才允许进行下一步交易；否则阻止本次交易，从而防止蒙面犯罪嫌疑人在ATM机中取走失主存款。

本发明实施例通过人脸检测以确定是否可以得到当前交易者的无遮挡的清晰人脸图像。有效杜绝了当前经常发生的蒙面犯罪者利用ATM盗取受害者现金的案件，弥补了现有的大部分ATM监控系统没有事前预防犯罪能力的缺点。并且，还可以对合法交易留下清晰的交易者面部图像，为公安机关事后取证提供了有效证据，满足金融业安防需要。

本发明实施例通过活体检测技术检测当前交易者是否为真实的人，而非人脸图像等欺骗性攻击道具。对于欺骗性攻击拒绝本次交易的申请。解决了基于人脸的生物识别技术进入安全应用的瓶颈，对于使用非活体等欺骗性的攻击手段有很好的防御效果，保证了清晰人脸检测和事后留证功能真实有效。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例和现有技术中的技术方案，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是现有方案一的系统结构示意图；

图2是根据本发明实施例的基于自动柜员机的安全监控装置逻辑结构示意图；

图3是根据本发明实施例的基于自动柜员机的安全监控方法流程图；

图4是光照预处理效果对比图；

图5是根据本发明一具体实例的工作流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图2，其是根据本发明实施例的基于自动柜员机的安全监控装置的逻辑结构示意图，用于对自动柜员机(ATM)进行监控，该安全监控装置200设置在读卡器100和自动柜员机主机300之间，具体包括：

卡控制单元201，用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息时，通知人脸检测单元开始检测，接收来自所述人脸检测单元的检测结果；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易；若检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；这里的禁止本次交易包括：控制读卡器退卡或吞卡或伪装无卡插入数据包给所述自动柜员机主机等；

人脸检测单元202，用于根据接收到的开始检测通知，对来自图像摄取装置400的图像进行人脸检测，将检测结果通知卡控制单元。

需要说明的是，如果人脸检测单元检测不到人脸信息，可在预先设定的时间段内再次进行检测，如果在设定时间段内均检测失败，再给卡控制单元反馈检测不到人脸信息的检测结果。

需要说明的是，如果卡控制单元截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡退出信息时，通知人脸检测单元结束检测；此时，人脸检测单元根据接收到的结束检测通知，终止本次检测。

需要说明的是，该人脸检测单元可以采用现有存在的任一种人脸检测算法，只要能够输出是否检测到人脸信息即可。本文中，并不对采用何种人脸检测算法进行限定。此时，该人脸检测单元为现有存在的普通的人脸检测单元。

需要说明的是，在一个较佳实施例中，本发明还提供了一种能够检测到清晰人脸信息的人脸检测单元，此时，该人脸检测单元可以具体包括：

五官检测单元(图未示)，用于对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息通知给卡控制单元，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息通知给卡控制单元。

这里，清晰人脸意为完整的面部及五官轮廓，包括脸颊、下巴、嘴巴、鼻子、眼睛、眉毛等的完整的轮廓。

其中，上述五官检测单元可以具体包括：

子窗口提取单元，用于将来自图像摄取装置的图像以预先设定的步长进行压缩，从压缩的图片里提取已设定尺寸的子窗口；

子窗口光照对称处理模块，用于利用人脸的对称性，先判断五官的左右区域是否对称，若对称，则通知成像单元，若不对称，则将所述左右区域调整为对称后，再通知成像单元；

成像单元，计算每个子窗口的积分图，使用由训练样本得到的各个区域灰度差分布得到的分类器对每个子窗口进行分类，子窗口若满足训练时的灰度差分布，即为人脸五官，通过所述分类器的子窗口进行合并处理，最后输出人脸五官坐标；

反馈单元，若根据所述人脸五官坐标获得清晰的人脸图像，则反馈检测到清晰的人脸信息；若根据所述人脸五官坐标不能获得清晰的人脸图像，则反馈检测不到清晰人脸信息。

需要说明的是，上述五官检测单元是若干子检测单元的组合，每个子单元对应人体的面部部位之一，例如可以包括对脸颊、下巴、嘴巴、鼻子、眼睛等，每个子检测单元检测人体面部的一部分如脸颊、下巴等，这样，实际是每个子检测单元依次执行一遍检测操作。

应用上述包括五官检测单元的人脸检测单元，可以获得到比采用现有检测技术更清晰的人脸图像。

需要说明的是，在一个较佳实施例中，在检测到清晰的人脸信息后，人脸检测单元还可以进一步包括：活体检测单元，用于在人脸检测单元检测到清晰的人脸信息后，检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则通知卡控制单元检测到人脸信息，否则发出检测不到人脸信息给卡控制单元。

其中，所述活体检测单元可以具体包括：

运动信息获取单元，用于定位人脸区域，获得所述人脸区域内第n帧人脸图像的特征角点，计算所述特征角点在第n+1帧人脸图像对应的位置；获取所述特征角点在所述两帧内运动的速度和方向；

去噪单元，用于统计所述人脸区域内在预定距离内的特征角点数据，将它们中速度方向和大小都相近的点聚为一个群组，从而生成若干个群组，则不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，去除所述噪声点；

对比单元，用于根据人脸两侧和中心区域速度大小和方向来判断该人脸为活体还是非活体，比如照片，具体的，对比来自图像摄取装置的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，若属于活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于活体，若属于非活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于非活体。

这样，不但保证监控图像的清晰度，还保证了该图像来自于活体，避免了交易者使用非活体类图片来欺骗监控设备。

需要说明的是，对于图2所示实施例，还可以包括图像发送单元(图未示)，用于在检测结果为检测到清晰的人脸信息后，将来自图像摄取装置的图像发送到远端后台保存。以便于留下交易者清晰的面部图像。

应用本发明实施例提供的一种基于ATM的安全监控装置，通过控制交易者的交易申请，对非法的交易进行中止操作。解决了现有监控系统无法有效的阻止非法交易的问题。

再有，通过ATM机上的图像摄取装置，得到交易者的面部图像，进行人脸检测和活体检测，在所有检测都通过之后才允许进行下一步交易。否则阻止本次交易，从而防止蒙面犯罪嫌疑人在ATM机中取走失主存款。

本发明实施例通过人脸检测以确定是否可以得到当前交易者的无遮挡的清晰人脸图像。有效杜绝了当前经常发生的蒙面犯罪者利用ATM盗取受害者现金的案件，弥补了现有的大部分ATM监控系统没有事前预防犯罪能力的缺点。并且，还可以对合法交易留下清晰的交易者面部图像，为公安机关事后取证提供了有效证据，满足金融业安防需要。

本发明实施例通过活体检测技术检测当前交易者是否为真实的人，而非人脸图像等欺骗性攻击道具。对于欺骗性攻击拒绝本次交易的申请。解决了基于人脸的生物识别技术进入安全应用的瓶颈，对于使用非活体等欺骗性的攻击手段有很好的防御效果，保证了清晰人脸检测和事后留证功能真实有效。

本发明实施例还提供了一种自动柜员机，仍参见图2，包括：自动柜员机主机300、读卡器100，安全监控装置200，图像摄取装置400，其中，所述安全监控装置设置在读卡器100和自动柜员机主机300之间，所述安全监控装置包括：

卡控制单元，用于截获读卡器100发出的数据包并解析获得有卡插入信息时，通知人脸检测单元开始检测，接收来自所述人脸检测单元的检测结果；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易；若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机300；

人脸检测单元，用于根据接收到的开始检测通知，对来自图像摄取装置400的图像进行人脸检测，将检测结果通知卡控制单元。

上述禁止本次交易包括：控制读卡器退卡或吞卡或伪装无卡插入数据包给所述自动柜员机主机。

上述卡控制单元，还用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡退出信息时，通知所述人脸检测单元结束检测；所述人脸检测单元根据接收到的结束检测通知，终止本次检测。

上述人脸检测单元包括五官检测单元，用于对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息通知给卡控制单元，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息通知给卡控制单元。

上述人脸检测单元还包括：活体检测单元，用于在人脸检测单元检测到清晰的人脸信息后，检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则通知卡控制单元检测到人脸信息，否则发出检测不到人脸信息给卡控制单元。

上述安全监控装置200还可以包括图像发送单元，用于在检测结果为检测到清晰的人脸信息后，将来自图像摄取装置的图像发送到远端后台。

参见图3，其是根据本发明实施例的基于自动柜员机的安全监控方法，具体包括：

步骤301，截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息；

步骤302，对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，若所述检测结果为检测到清晰的人脸信息，则执行步骤303，若检测结果为检测不到人脸信息，则执行步骤304；

步骤303，允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；

步骤304，禁止本次交易，其中禁止本次交易可以具体包括：控制读卡器退卡或吞卡或伪装无卡插入数据包给自动柜员机主机等。

需要说明的是，如果检测不到人脸信息，可在预先设定的时间段内再次进行检测，如果在设定时间段内均检测失败，再反馈检测不到人脸信息的检测结果。

需要说明的是，在人脸检测单元进行检测期间，如果截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡退出信息时，终止本次检测。

下面对步骤302做进一步详细说明。

其中，对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测的步骤包括：对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息，其中，对所述图像进行人脸清晰度检测，该步骤具体包括：

i)将来自图像摄取装置的图像以预先设定的步长进行压缩，从压缩的图片里提取已设定尺寸的子窗口；

ii)利用人脸的对称性，先判断五官的左右区域是否对称，若对称，则执行步骤iii)，若不对称，则将所述左右区域调整为对称后，再执行步骤iii)；

现有的判断是否对称的方法很多，如通过亮度总和、均值、均方差、直方图分布等；如果不对称，则可以按照以下方法处理成一致：对于左右脸不一致的窗口，两个区域根据各自的直方图分布先各自直方图均衡化，随后左右脸每个点调整为与另一半脸对称点的均值，使左右脸对称；

iii)计算每个子窗口的积分图，使用由训练样本得到的各个区域灰度差分布得到的分类器对每个子窗口进行分类，子窗口若满足训练时的灰度差分布，即为人脸五官，通过所述分类器的子窗口进行合并处理，最后输出人脸五官坐标；

iv)若根据所述人脸五官坐标获得清晰的人脸图像，则反馈检测到清晰的人脸信息；若根据所述人脸五官坐标不能获得清晰的人脸图像，则反馈检测不到清晰人脸信息。

眼、口、鼻等检测采用和脸检测基本一致的步骤。

需要说明的是，本发明的人脸检测方法与现有技术的人脸检测方法的区别主要体现在对候选人脸窗口的各个区域分别做对称化的光照处理，从而使得人脸检测算法适应不同的光照环境。参见图4，其是光照预处理效果对比图，图4a是样本图片；图4b是采用现有的通用算法后得到的人脸图像；图4c是采用本发明算法后得到的人脸图像。可见，应用本发明的算法获得的人脸图像的清晰度明显高于现有算法得到的清晰度，对光照环境的适应能力大大增强了。

对于图3所示流程，在对所述图像进行人脸清晰度检测，获得清晰的人脸图像后，还可以进一步包括：检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则发出成功检测到人脸信息的检测结果，否则发出检测不到人脸信息的检测结果。

其中，检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体的步骤包括：

首先，定位人脸区域，获得所述人脸区域内第n帧人脸图像的特征角点，计算所述特征角点在第n+1帧人脸图像对应的位置；获取所述特征角点在所述两帧内运动的速度和方向；在速度分布场的计算过程中，会出现异常点，这些点的方向或者速度与周围的其他点明显不一致，因此有必要将这些孤立点区分出来，即去除噪声；

其次，去除噪声，去噪的方法具体为：统计所述人脸区域内在预定距离内的特征角点数据，将它们中速度方向和大小都相近的点聚为一个群组，从而生成若干个群组，则不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，去除所述噪声点；通过这种去噪方法，能够准确地将人脸运动分布场中速度的大小或方向不一致的点筛选出来，进而提高了活体检测的检测率，降低了误检测率；

最后，根据人脸两侧和中心区域速度大小和方向来判断该人脸为活体还是非活体，具体的，对比来自图像摄取装置的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，若属于活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于活体，若属于非活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于非活体。

需要说明的是，本发明的活体检测方法与现有的活体检测方法的区别主要体现在采用聚类策略进行去噪处理，以及采用分类策略进行活体与非活体的检测。

其中，采用聚类策略的去除处理主要体现在生成若干个群组，将不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，通过去除噪声点来达到去噪的目的；采用分类策略进行活体与非活体的检测的处理主要体现在：通过大量训练得到很多模型，包括活体的各种模型如转头模型、上下点头模型，左右摆头模型等，以及非活体模型；通过对比检测到的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，从而确定检测到的图像所在客体是否为活体。

需要说明的是，对于图3所示流程还可以包括：在检测结果为检测到清晰的人脸信息后，将来自图像摄取装置的图像发送到远端后台保存。

可见，图3所示方法给出了将人脸检测和活体检测与ATM安防有机融合的解决方案。可以动态实时的监控每台ATM机，并进行活体检测，可以避免非人(非活体类)情况伪造取钱，也可以避免无法检测到清晰人脸(蒙面类)取钱；检测到清晰人脸后方可继续交易，并可以通过网络将清晰人脸图像传送到远端后台。

下面结合一实例，对发明再做一详细说明。

参见图5，其是根据本发明一具体实例的工作流程图。

步骤1，系统的初始状态为空闲状态；

步骤2，客户插卡后，开始人脸检测和活体检测；

步骤3，分析设备确认到客户的完整的眼睛、鼻子、嘴等面部轮廓及交易者为真实人体后，才允许进行交易，并把客户的清晰人脸图像发送到后台，如图3中的数据库服务器；

步骤4，分析设备如果在t1秒内检测不到人脸，会向后台发送告警信息；如果在t2秒内成功检测到人脸，分析设备会解除t1秒时的告警信息，并允许交易；如果在t2秒内仍检测不到人脸，ATM机会退卡，禁止交易；其中，t1、t2为根据需要预先设定的时间阈值。

本发明实施例不会干涉原ATM主机的正常交易处理。本发明实施例可以很好的处理串口或U口读卡器两种方式，当为U口时通过把U口数据转换为串口数据并实施双方通信。在图5所示实施例中，对人脸的检测时间给与了预先设定值，在给定的时间内若未检测到清晰人脸则认为非法不允许交易，并提示用户，向远程控制端发送报警。本发明实施例还可以对未检测到人脸但卡已插入的情况下给预先设定值，在给定时间内仍未检测到清晰人脸则退卡。本发明实施例还可以对未检测到人脸，且卡已退出的情况，根据预先设定时间，还可以进行吞卡处理。

本发明实施例提供一种了基于ATM的安全监控装置、方法及自动柜员机。通过ATM机上的外置摄像头，得到交易者的面部图像，进行活体检测和人脸检测，在检测出交易者的眼睛、鼻子、嘴等轮廓及交易者为真实人体之后，留下交易者清晰的面部图像，允许进行下一步交易。否则阻止本次交易，从而防止蒙面犯罪嫌疑人在ATM机中取走失主存款。

本发明实施例通过控制卡控制单元控制交易者的交易申请，对非法的交易进行中止操作。解决了现有监控系统无法有效的阻止非法交易的问题。

本发明实施例通过人脸检测以确定是否可以得到当前交易者的无遮挡的清晰人脸图像。如果检测结果显示当前交易者的眼睛、嘴等重要的特征部位有遮挡情况出现，无法得到清晰的人脸图像，例如无法得到可以作为事后取证的面部图像时，拒绝本次交易申请，有效杜绝了当前经常发生的蒙面犯罪者利用ATM盗取受害者现金的案件，弥补了现有的大部分ATM监控系统没有事前预防犯罪能力的缺点。并对合法交易留下清晰的交易者面部图像，为公安机关事后取证提供了有效证据，满足金融业安防需要。

本发明实施例通过活体检测技术检测当前交易者是否为真实的人，而非人脸图像等欺骗性攻击道具。对于欺骗性攻击拒绝本次交易的申请。解决基于人脸的生物识别技术进入安全应用的瓶颈，对于使用非活体等欺骗性的攻击手段有很好的防御效果，保证了清晰人脸检测和事后留证功能真实有效。

需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式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，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于自动柜员机的安全监控装置，用于对自动柜员机进行监控，其特征在于，所述装置设置在读卡器和自动柜员机主机之间，包括：卡控制单和人脸检测单元，

所述卡控制单元，用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息时，通知人脸检测单元开始检测，接收来自所述人脸检测单元的检测结果；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易；若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；

所述人脸检测单元，用于根据接收到的开始检测通知，对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，将检测结果通知所述卡控制单元，

其中，所述人脸检测单元包括：五官检测单元，用于对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息通知给卡控制单元，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息通知给卡控制单元；

所述人脸检测单元还包括：活体检测单元，用于在所述人脸检测单元检测到清晰的人脸信息后，检测来自所述图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则通知所述卡控制单元检测到人脸信息，否则发出检测不到人脸信息给所述卡控制单元，其中，所述活体检测单元包括：运动信息获取单元、去噪单元和活体识别单元，

所述运动信息获取单元，用于定位人脸区域，获得所述人脸区域内第n帧人脸图像的特征角点，计算所述特征角点在第n+1帧人脸图像对应的位置；获取所述特征角点在所述两帧内运动的速度和方向；

所述去噪单元，用于统计所述人脸区域内在预定距离内的特征角点数据，将它们中速度方向和大小都相近的点聚为一个群组，从而生成若干个群组，则不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，去除所述噪声点；

所述活体识别单元，用于根据人脸两侧和中心区域速度大小和方向来判断该人脸为活体还是非活体，具体的对比来自所述图像摄取装置的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，若属于活体模型，则确认所述来自所述图像摄取装置的图像来自于活体，若属于非活体模型，则确认所述来自所述图像摄取装置的图像来自于非活体。

2.根据权利要求1所述的安全监控装置，其特征在于，所述卡控制单元，还用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡退出信息时，通知所述人脸检测单元结束检测；所述人脸检测单元根据接收到的结束检测通知，终止本次检测。

3.根据权利要求1所述的安全监控装置，其特征在于，所述人脸检测单元包括：五官检测单元，所述五官检测单元包括：

子窗口提取单元，用于将来自图像摄取装置的图像以预先设定的步长进行压缩，从压缩的图片里提取已设定尺寸的子窗口；

子窗口光照对称处理模块，用于利用人脸的对称性，先判断五官的左右区域是否对称，若对称，则通知成像单元，若不对称，则将所述左右区域调整为对称后，再通知成像单元；

成像单元，计算每个子窗口的积分图，使用由训练样本得到的各个区域灰度差分布得到的分类器对每个子窗口进行分类，子窗口若满足训练时的灰度差分布，即为人脸五官，通过所述分类器的子窗口进行合并处理，最后输出人脸五官坐标；

反馈单元，若根据所述人脸五官坐标获得清晰的人脸图像，则反馈检测到清晰的人脸信息；若根据所述人脸五官坐标不能获得清晰的人脸图像，则反馈检测不到清晰人脸信息。

4.根据权利要求1至3任一所述的安全监控装置，其特征在于，所述装置还包括：

图像发送单元，用于在检测结果为检测到人脸信息后，将来自图像摄取装置的图像发送到远端后台。

5.一种基于自动柜员机的安全监控方法，其特征在于，所述方法包括：

截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息；

对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易，

其中，所述对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测包括：对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息；在对所述图像进行人脸清晰度检测，获得清晰的人脸图像后，还包括：

检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则发出检测到人脸信息的检测结果，否则发出检测不到人脸信息的检测结果；

其中，所述检测来自图像摄取装置的图像是否来自于活体的步骤包括：

定位人脸区域，获得所述人脸区域内第n帧人脸图像的特征角点，计算所述特征角点在第n+1帧人脸图像对应的位置；获取所述特征角点在所述两帧内运动的速度和方向；

统计所述人脸区域内在预定距离内的特征角点数据，将它们中速度方向和大小都相近的点聚为一个群组，从而生成若干个群组，则不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，去除所述噪声点；

根据人脸两侧和中心区域速度大小和方向来判断该人脸为活体还是非活体，具体的，对比来自图像摄取装置的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，若属于活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于活体，若属于非活体模型，则确认所述来自图像摄取装置的图像来自于非活体。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡退出信息时，终止本次检测。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行人脸清晰度检测的步骤包括：

i）将来自图像摄取装置的图像以预先设定的步长进行压缩，从压缩的图片里提取已设定尺寸的子窗口；

ii）利用人脸的对称性，先判断五官的左右区域是否对称，若对称，则执行步骤iii），若不对称，则将所述左右区域调整为对称后，再执行步骤iii）；

iii）计算每个子窗口的积分图，使用由训练样本得到的各个区域灰度差分布得到的分类器对每个子窗口进行分类，子窗口若满足训练时的灰度差分布，即为人脸五官，通过所述分类器的子窗口进行合并处理，最后输出人脸五官坐标；

iv）若根据所述人脸五官坐标获得清晰的人脸图像，则反馈检测到清晰的人脸信息；若根据所述人脸五官坐标不能获得清晰的人脸图像，则反馈检测不到清晰人脸信息。

8.一种自动柜员机，其特征在于，包括：自动柜员机主机、读卡器，安全监控装置，图像摄取装置，其中，所述安全监控装置设置在读卡器和自动柜员机主机之间，所述安全监控装置包括：卡控制单元和人脸检测单元，

所述卡控制单元，用于截获读卡器发出的数据包并解析获得有卡插入信息时，通知人脸检测单元开始检测，接收来自所述人脸检测单元的检测结果；若检测结果为检测不到人脸信息，则禁止本次交易；若所述检测结果为检测到人脸信息，则允许本次交易，转发读卡器发出的数据包给所述自动柜员机主机；

所述人脸检测单元，用于根据接收到的开始检测通知，对来自图像摄取装置的图像进行人脸检测，将检测结果通知所述卡控制单元，

其中，所述人脸检测单元包括：五官检测单元，用于对所述图像进行人脸清晰度检测，将检测到清晰人脸信息作为所述检测到人脸信息通知给卡控制单元，将检测不到清晰人脸信息作为所述检测不到人脸信息通知给卡控制单元；

所述人脸检测单元还包括：活体检测单元，用于在所述人脸检测单元检测到清晰的人脸信息后，检测来自所述图像摄取装置的图像是否来自于活体，若是，则通知所述卡控制单元检测到人脸信息，否则发出检测不到人脸信息给所述卡控制单元，其中，所述活体检测单元包括：运动信息获取单元、去噪单元和活体识别单元，

所述运动信息获取单元，用于定位人脸区域，获得所述人脸区域内第n帧人脸图像的特征角点，计算所述特征角点在第n+1帧人脸图像对应的位置；获取所述特征角点在所述两帧内运动的速度和方向；

所述去噪单元，用于统计所述人脸区域内在预定距离内的特征角点数据，将它们中速度方向和大小都相近的点聚为一个群组，从而生成若干个群组，则不在任何一个群组内的特征角点被认为是噪声点，去除所述噪声点；

所述活体识别单元，用于根据人脸两侧和中心区域速度大小和方向来判断该人脸为活体还是非活体，具体的对比来自所述图像摄取装置的图像是属于活体模型还是属于非活体模型，若属于活体模型，则确认所述来自所述图像摄取装置的图像来自于活体，若属于非活体模型，则确认所述来自所述图像摄取装置的图像来自于非活体。

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