CN105095715A - 一种电力系统网络的身份认证方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种电力系统网络的身份认证方法，所述方法包括：步骤S100，通过三维人脸数据采集设备获得电力操作人员的脸部三维人脸数据；步骤S200，对获得的三维人脸数据进行预处理操作；步骤S300，人脸器官区域提取，根据获得的所述三维人脸数据提取人脸器官区域；步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较，当比较结果的相似性大于设定阈值时，则通过认证，否则认证失败。本发明提出的一种电力系统网络的身份认证方法，通过采用三维人脸识别技术，提高了人脸识别的准确性，从而提高了身份认证的准确性。

Description

一种电力系统网络的身份认证方法

技术领域

本发明涉及安全认证领域，具体涉及一种电力系统网络的身份认证方法。

背景技术

传统的网络安全与身份认证多采用密码、电子证书、密钥等形式，可能被盗用或丢失，且不易随身携带。传统的主要依赖于密码的身份认证方法暴露出越来越多的问题，信用卡密码、银行账户密码、网络登录密码占用了我们宝贵的记忆空间。另外，传统的信息安全措施主要解决信息在传输中的安全保密问题，却不能判别操作人员的个人身份，所以密码口令被破解，智能卡被盗用等情况时有发生，给人们工作和生活造成了不必要的损失。

随着近年生物识别技术的发展，将生物识别技术作为安全认证的手段之一，已经成为当今信息安全的一种重要方式。

生物特征识别技术，是指通过计算机利用人体所固有的生理特征，如：人像、指纹、虹膜、DNA等或行为特征，如：手写签名、步态等来进行个人身份鉴定的技术。

保证电网的运行稳定、提高运行效率、降低运行成本、减少事故、保证安全生产，已是电力企业经济运营的主要决策和内容。随着电力市场的发展，SCADA主站系统已在调度自动化中起着不可替代的角色，而集控站则是SCADA系统中调度决策、控制指令的执行机构，随着电力自动化的逐步深入，越来越多的遥控操作由集控站来完成。现有的集控站系统控制任务有：设置保护定值、复归现场设备、控制开关刀闸分合、控制电容器投切、控制变压器分接头档位等。

保证遥控的成功率，避免控制出错是集控站系统最为重要的指标。当前的集控站系统，影响该指标的硬件因素主要是通道，而软件因素是工作人员的错误操作和无关人员的越权操作。

要减少或避免人员的错误操作可以制定严格的规程或在集控站软件中增加防误闭锁功能；而屏蔽无关人员的越权操作一般是通过提高权限管理、密码认证等措施，但一旦密码泄露，无关人员便可骗取系统的信任而导致严重后果。

发明内容

针对现有技术的不足与缺陷，本发明提供一种电力系统网络的身份认证方法，所述方法包括：

步骤S100，通过三维人脸数据采集设备获得电力操作人员的脸部三维人脸数据；

步骤S200，对获得的三维人脸数据进行预处理操作；

步骤S300，人脸器官区域提取，根据获得的所述三维人脸数据提取人脸器官区域；

步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较，当比较结果的相似性大于设定阈值时，则通过认证，否则认证失败。

其中，步骤S100中获得电力操作人员的脸部三维人脸数据具体包括：

首先对平行放置的左右两台图像采集设备进行定位，利用定位好的左右两台图像采集设备采集左右人脸图像对，通过采集的左右人脸图像对重建其对应的三维人脸数据。

其中，通过采集的左右人脸图像对重建其对应的三维人脸数据具体包括：

对所采集的左右两幅人脸图像提取面部关键特征点，获得面部主要区域特征点，并得到面部视差信息；然而获得人脸的深度数据和三维点云数据，生成三维人脸模型。

其中，在步骤S100中，还包括采集所述电力操作人员的脸部的二维纹理图像，所述二维纹理图像与所述三维人脸数据是相对应的，步骤S200具体包括：

步骤S201，应用Adaboost人脸检测技术提取出二维纹理图像中人脸的主要区域；根据所述二维纹理图像与所述三维人脸数据的对应关系，结合所述二维纹理图像完成所述三维人脸数据上人脸区域的粗提取；

步骤S202，归一化处理，将所述三维人脸数据中面部具有辨别性的区域规整到合适的位置，并去除干扰信息；

步骤S203，平滑处理，去除所述三维人脸数据中由于采集图像的光线反射太弱或太强而在人脸图像表面形成的尖点和洞；

步骤S204，通过鼻尖点检测进一步精细化所述三维人脸数据中人脸区域的提取；

步骤S205，姿态校正，将所述三维人脸数据所对应的三维人脸模型进行姿态校正，将不同姿态的三维人脸数据变换到朝向和姿态统一的坐标系中。

其中，步骤S300提取的人脸器官区域包括：鼻子、左右眼睛、前额、左右脸颊和嘴；步骤S300具体还包括：

获取左右眼睛的眼纹数据；

相应的，所述身份认证数据库中还存储有电力操作人员的左右眼的眼纹数据。

其中，步骤S300提取的人脸器官区域包括：鼻子、左右眼睛、前额、左右脸颊和嘴；步骤S300提取的人脸器官区域还包括左右耳朵，步骤S300具体还包括：

获取左右耳朵的耳纹数据；

相应的，所述身份认证数据库中还存储有电力操作人员的左右耳朵的耳纹数据。

其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值相加，得到人脸器官区域特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第一阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，给每个人脸器官区域的特征值进行加权，将加权后的每个人脸器官区域的特征值相加，得到加权的人脸器官区域特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第二阈值时，则通过认证，否则认证失败。

其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值分别与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，将每个比较结果值相加得到最后的比较结果，当最后的比较结果的相似性大于第三阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值分别与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，给每个比较结果值进行加权，将加权后的每个比较结果值相加得到最后的比较结果，当最后的比较结果的相似性大于第四阈值时，则通过认证，否则认证失败。

其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中左右眼睛的眼纹数据的特征值，将左眼眼纹数据的特征值和右眼眼纹数据的特征值相加，得到左右眼睛的眼纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第五阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中左右眼睛的眼纹数据的特征值，给中左右眼睛的眼纹数据的特征值进行加权，将加权后的中左右眼睛的眼纹数据的特征值相加，得到加权的中左右眼睛的眼纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第六阈值时，则通过认证，否则认证失败。

其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中左右耳朵的耳纹数据的特征值，将左眼耳纹数据的特征值和右眼耳纹数据的特征值相加，得到左右耳朵的耳纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第七阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中左右耳朵的耳纹数据的特征值，给中左右耳朵的耳纹数据的特征值进行加权，将加权后的中左右耳朵的耳纹数据的特征值相加，得到加权的中左右耳朵的耳纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第八阈值时，则通过认证，否则认证失败。

本发明提出的一种电力系统网络的身份认证方法，通过采用三维人脸识别技术，提高了人脸识别的准确性，从而提高了身份认证的准确性。本发明在人脸识别时，还考虑了人脸不同器官在人脸识别时所具有的不同的重要程度，进一步提高了识别的准确性。本发明还将眼纹、耳纹识别技术与人脸识别相融合，提高了身份认证的准确性和灵活性。

附图说明

图1为本发明电力系统网络的身份认证方法的流程图；

具体实施方式

下面将结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

参见图1，本发明提出的一种电力系统网络的身份认证方法，所述方法包括：

步骤S100，通过三维人脸数据采集设备获得电力操作人员的脸部三维人脸数据；

步骤S100中获得电力操作人员的脸部三维人脸数据具体包括：

首先对平行放置的左右两台图像采集设备进行定位，利用定位好的左右两台图像采集设备采集左右人脸图像对，通过采集的左右人脸图像对重建其对应的三维人脸数据。

通过采集的左右人脸图像对重建其对应的三维人脸数据具体包括：

对所采集的左右两幅人脸图像提取面部关键特征点，获得面部主要区域特征点，并得到面部视差信息；然而获得人脸的深度数据和三维点云数据，生成三维人脸模型。

步骤S200，对获得的三维人脸数据进行预处理操作；

三维人脸识别需要的数据是正面的人脸区域，而现有的三维采集设备获取的人脸数据不仅包括正面区域的人脸数据，还包括除了人脸之外的人体其它区域，主要包括颈部、肩部、胸部及头发等区域，而且还可能存在毛刺噪声。

在步骤S100中，还包括采集所述电力操作人员的脸部的二维纹理图像，所述二维纹理图像与所述三维人脸数据是相对应的；步骤S200具体包括：

步骤S201，应用Adaboost人脸检测技术提取出二维纹理图像中人脸的主要区域；根据所述二维纹理图像与所述三维人脸数据的对应关系，结合所述二维纹理图像完成所述三维人脸数据上人脸区域的粗提取；

步骤S202，归一化处理，将所述三维人脸数据中面部具有辨别性的区域规整到合适的位置，并去除干扰信息；

由于未进行归一化处理会造成人脸面部包含部分耳朵及后侧区域、额头及以上区域，使得面部主要器官在不同的三维人脸图像中所在的位置差异较大，会显著地影响后续辨别特征提取的准确度。

可以按下面的方法进行所述归一化处理。选取一张正面无表情人脸图像，将所述二维纹理图像中提取的人脸区域作为参考人脸模型，对该模型，分别计算提取出的有效值矩阵的行和和列和。在位置坐标值矩阵中，选取对应行和曲线最大值点的x坐标值减去对应行和曲线最小值点的x坐标值作为水平方向参考长度值，选取对应列和曲线的最大值点的y坐标值减去对应列和曲线最小值点的y坐标值作为垂直方向参考长度值。对于新输入的三维人脸点云数据也如前所述对提取后的人脸区域图像计算水平和垂直两个方向上的参考长度值，计算输入图像与参考模型间水平与垂直方向上的比率值如下：

ratioX＝distX/distXone，ratioY＝distY/distYone

其中，distX和distY分别为新输入的三维人脸数据在水平与垂直方向上的长度值，distXone和distYone分别为参考人脸模型在水平与垂直方向上的长度值。所得到的水平与垂直方向的比率值和再与新输入的三维人脸点云数据的每个水平和垂直方向的x，y坐标值相除，就可以完成三维人脸数据在水平和垂直方向的归一化处理。

可以应用现有技术中的合适的任何归一化处理方法进行本发明的归一化处理，本发明对此不作限制。

步骤S203，平滑处理，去除所述三维人脸数据中由于采集图像的光线反射太弱或太强而在人脸图像表面形成的尖点和洞；

步骤S204，通过鼻尖点检测进一步精细化所述三维人脸数据中人脸区域的提取；

在三维人脸识别中，输入的人脸姿态是不确定的，可能是正面、侧面或者背面。由于三维数据扫描仪采集的人脸模型数据是在真实的三维世界中度量的，因此三维人脸的姿态在欧式变换空间中，共有6个自由度。为了更好更精确地提取三维人脸区域完成姿态校正，需要确定这6个自由度，人脸的一个重要特征是它的对称性，确定人脸的对称面可以固定人脸的三个自由度，再加两个点就可以完全确定人脸姿态。对称轮廓线的提取为有效地检测鼻尖点提供了一种简舉快捷的方法。它经过很多具有人脸显著特征的地方：前额、鼻基、鼻子、人中、嘴巴、下巴。在所有这些关键部位中，鼻子是对称轮廓线上最鲁棒的几何特征，它在不同的人脸表情下变化最小，基于对称平面的方法通过对确定对称轮廓线的位置进而得到鼻尖点的准确位置。

步骤S205，姿态校正，将所述三维人脸数据所对应的三维人脸模型进行姿态校正，将不同姿态的三维人脸数据变换到朝向和姿态统一的坐标系中；

基于主成分分析方法的三维人脸模型姿态校正处理可以把所有的三维人脸数据校正到以鼻尖为原点，以三个特征向量为坐标轴方向的统一坐标系中。

步骤S300，人脸器官区域提取，根据获得的所述三维人脸数据提取的人脸器官区域包括：鼻子、左右眼睛、前额、左右脸颊和嘴；

步骤S300具体还包括获取左右眼睛的眼纹数据；

步骤S300提取的人脸器官区域还包括左右耳朵，该步骤具体还包括获取左右耳朵的耳纹数据。

相应的，所述身份认证数据库中还存储有电力操作人员的左右眼的眼纹数据和左右耳朵的耳纹数据。

步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较，当比较结果的相似性大于设定阈值时，则通过认证，否则认证失败。

在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中。

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较可以有多种判断比较方式，具体可以是以下几种判断比较方式之一：

一、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值相加，得到人脸器官区域特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第一阈值时，则通过认证，否则认证失败。

具体过程可以是，首先提取人脸器官区域的特征值，分别为T鼻子、T左眼睛、T右眼睛、T前额、T左脸颊、T右脸颊、T嘴，T鼻子表示鼻子的特征值、T左眼睛表示左眼睛的特征值、T右眼睛表示右眼睛的特征值、T前额表示前额的特征值、T左脸颊表示左脸颊的特征值、T右脸颊表示右脸颊的特征值、T嘴表示嘴的特征值，特征值的和T为：

T＝T鼻子+T左眼睛+T右眼睛+T前额+T左脸颊+T右脸颊+T嘴；

将T与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第一阈值时，则通过认证，否则认证失败。

其中，所述身份认证数据库中的相应值是身份认证数据库中事先存储的以同样方法计算得到的每个人脸器官区域的特征值的和，或者所述身份认证数据库中的相应值是在比较时根据身份认证数据库中所存储的三维人脸数据以同样方法计算得到的每个人脸器官区域的特征值的和。下面各个实施例中所述的相应值具有类似的含义，以下不在赘述。

二、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，给每个人脸器官区域的特征值进行加权，将加权后的每个人脸器官区域的特征值相加，得到加权的人脸器官区域特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第二阈值时，则通过认证，否则认证失败。

考虑到不同的人脸器官区域对人脸识别的重要程度不同，因此对不同的人脸器官区域的特征值给予不同的权重，从而得到更加准确的识别结果。

具体过程可以是，首先提取人脸器官区域的特征值，分别为T鼻子、T左眼睛、T右眼睛、T前额、T左脸颊、T右脸颊、T嘴，T鼻子表示鼻子的特征值、T左眼睛表示左眼睛的特征值、T右眼睛表示右眼睛的特征值、T前额表示前额的特征值、T左脸颊表示左脸颊的特征值、T右脸颊表示右脸颊的特征值、T嘴表示嘴的特征值，特征值的和T为：

T＝aT鼻子+bT左眼睛+cT右眼睛+dT前额+eT左脸颊+fT右脸颊+gT嘴；

其中，a、b、c、d、e、f、g分别为相应人脸器官区域的权重值，将T与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第二阈值时，则通过认证，否则认证失败。

三、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值分别与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，将每个比较结果值相加得到最后的比较结果，当最后的比较结果的相似性大于第三阈值时，则通过认证，否则认证失败。

该比较方式将每个人脸器官区域都首先作为一个独立的比较区域进行比较，最后在考虑总的比较结果，体现了每个人脸器官区域的作用。

四、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值分别与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，给每个比较结果值进行加权，将加权后的每个比较结果值相加得到最后的比较结果，当最后的比较结果的相似性大于第四阈值时，则通过认证，否则认证失败。

该比较方式将每个人脸器官区域都首先作为一个独立的比较区域进行比较，最后在考虑总的比较结果，体现了每个人脸器官区域的作用，同时还考虑了不同的人脸器官区域对人脸识别的重要程度不同。

五、提取表征步骤S300中左右眼睛的眼纹数据的特征值，将左眼眼纹数据的特征值和右眼眼纹数据的特征值相加，得到左右眼睛的眼纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第五阈值时，则通过认证，否则认证失败。

六、提取表征步骤S300中左右眼睛的眼纹数据的特征值，给中左右眼睛的眼纹数据的特征值进行加权，将加权后的中左右眼睛的眼纹数据的特征值相加，得到加权的中左右眼睛的眼纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第六阈值时，则通过认证，否则认证失败。

在图像采集过程中，左右眼睛所采集的数据量可能不一样，这会对识别结果造成一定的影响。加权时，可以考虑根据左右眼睛的眼纹数据所对应的数据量进行加权，比如，左眼眼纹数据的数据量与右眼眼纹数据的数据量的比值为6/4，则左眼眼纹数据的权重设置为0.6，右眼眼纹数据的权重设置为0.4。

七、提取表征步骤S300中左右耳朵的耳纹数据的特征值，将左眼耳纹数据的特征值和右眼耳纹数据的特征值相加，得到左右耳朵的耳纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第七阈值时，则通过认证，否则认证失败。

八、提取表征步骤S300中左右耳朵的耳纹数据的特征值，给中左右耳朵的耳纹数据的特征值进行加权，将加权后的中左右耳朵的耳纹数据的特征值相加，得到加权的中左右耳朵的耳纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第八阈值时，则通过认证，否则认证失败。

在图像采集过程中，左右耳朵所采集的数据量可能不一样，这会对识别结果造成一定的影响。加权时，可以考虑根据左右耳朵的耳纹数据所对应的数据量进行加权，比如，左眼耳纹数据的数据量与右眼耳纹数据的数据量的比值为6/4，则左眼耳纹数据的权重设置为0.6，右眼耳纹数据的权重设置为0.4。

上面仅是举例说明了对三维人脸数据进行判断比较的几种方式，还可以有其他多种判断比较方式。比如，结合考虑眼纹信息和耳纹信息的判断比较方式，即将上述实施方式五、六与实施方式七、八进行组合。还可以将上述实施方式一、二、三、四与实施方式五、六进行结合，将上述实施方式一、二、三、四与实施方式七、八进行结合，或者将上述实施方式一、二、三、四与实施方式五、六和实施方式七、八进行结合。

本发明提出的一种电力系统网络的身份认证方法，通过采用三维人脸识别技术，提高了人脸识别的准确性，从而提高了身份认证的准确性。本发明在人脸识别时，还考虑了人脸不同器官在人脸识别时所具有的不同的重要程度，进一步提高了识别的准确性。本发明还将眼纹、耳纹识别技术与人脸识别相融合，提高了身份认证的准确性和灵活性。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种电力系统网络的身份认证方法，所述方法包括：

步骤S100，通过三维人脸数据采集设备获得电力操作人员的脸部三维人脸数据；

步骤S200，对获得的三维人脸数据进行预处理操作；

步骤S300，人脸器官区域提取，根据获得的所述三维人脸数据提取人脸器官区域；

步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较，当比较结果的相似性大于设定阈值时，则通过认证，否则认证失败；

其中，步骤S100中获得电力操作人员的脸部三维人脸数据具体包括：

首先对平行放置的左右两台图像采集设备进行定位，利用定位好的左右两台图像采集设备采集左右人脸图像对，通过采集的左右人脸图像对重建其对应的三维人脸数据；

其中，在步骤S100中，还包括采集所述电力操作人员的脸部的二维纹理图像，所述二维纹理图像与所述三维人脸数据是相对应的，步骤S200具体包括：

步骤S201，应用Adaboost人脸检测技术提取出二维纹理图像中人脸的主要区域；根据所述二维纹理图像与所述三维人脸数据的对应关系，结合所述二维纹理图像完成所述三维人脸数据上人脸区域的粗提取；

步骤S202，归一化处理，将所述三维人脸数据中面部具有辨别性的区域规整到合适的位置，并去除干扰信息；

步骤S203，平滑处理，去除所述三维人脸数据中由于采集图像的光线反射太弱或太强而在人脸图像表面形成的尖点和洞；

步骤S204，通过鼻尖点检测进一步精细化所述三维人脸数据中人脸区域的提取；

步骤S205，姿态校正，将所述三维人脸数据所对应的三维人脸模型进行姿态校正，将不同姿态的三维人脸数据变换到朝向和姿态统一的坐标系中。

2.如权利要求1所述的电力系统网络的身份认证方法，其中，通过采集的左右人脸图像对重建其对应的三维人脸数据具体包括：

对所采集的左右两幅人脸图像提取面部关键特征点，获得面部主要区域特征点，并得到面部视差信息；然而获得人脸的深度数据和三维点云数据，生成三维人脸模型。

3.如权利要求1所述的电力系统网络的身份认证方法，其中，步骤S300提取的人脸器官区域包括：鼻子、左右眼睛、前额、左右脸颊和嘴；步骤S300具体还包括：

获取左右眼睛的眼纹数据；

相应的，所述身份认证数据库中还存储有电力操作人员的左右眼的眼纹数据。

4.如权利要求1所述的电力系统网络的身份认证方法，其中，步骤S300提取的人脸器官区域包括：鼻子、左右眼睛、前额、左右脸颊和嘴；步骤S300提取的人脸器官区域还包括左右耳朵，步骤S300具体还包括：

获取左右耳朵的耳纹数据；

相应的，所述身份认证数据库中还存储有电力操作人员的左右耳朵的耳纹数据。

5.如权利要求3所述的电力系统网络的身份认证方法，其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值相加，得到人脸器官区域特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第一阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，给每个人脸器官区域的特征值进行加权，将加权后的每个人脸器官区域的特征值相加，得到加权的人脸器官区域特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第二阈值时，则通过认证，否则认证失败。

6.如权利要求3所述的电力系统网络的身份认证方法，其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值分别与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，将每个比较结果值相加得到最后的比较结果，当最后的比较结果的相似性大于第三阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中人脸器官区域的特征值，将每个人脸器官区域的特征值分别与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，给每个比较结果值进行加权，将加权后的每个比较结果值相加得到最后的比较结果，当最后的比较结果的相似性大于第四阈值时，则通过认证，否则认证失败。

7.如权利要求3所述的电力系统网络的身份认证方法，其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中左右眼睛的眼纹数据的特征值，将左眼眼纹数据的特征值和右眼眼纹数据的特征值相加，得到左右眼睛的眼纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第五阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中左右眼睛的眼纹数据的特征值，给中左右眼睛的眼纹数据的特征值进行加权，将加权后的中左右眼睛的眼纹数据的特征值相加，得到加权的中左右眼睛的眼纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第六阈值时，则通过认证，否则认证失败。

8.如权利要求4所述的电力系统网络的身份认证方法，其中，在步骤S100之前，还包括创建身份认证数据库的步骤，使用与步骤S100至步骤S300同样的方式生成电力操作人员的三维人脸数据并存储到身份认证数据库中，

在步骤S400，将步骤S300中提取的人脸器官区域与事先创建的身份认证数据库中已有的三维人脸数据进行判断比较包括以下两种方式之一：

一、提取表征步骤S300中左右耳朵的耳纹数据的特征值，将左眼耳纹数据的特征值和右眼耳纹数据的特征值相加，得到左右耳朵的耳纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第七阈值时，则通过认证，否则认证失败；或者

二、提取表征步骤S300中左右耳朵的耳纹数据的特征值，给中左右耳朵的耳纹数据的特征值进行加权，将加权后的中左右耳朵的耳纹数据的特征值相加，得到加权的中左右耳朵的耳纹数据的特征值的和，将所述特征值的和与所述身份认证数据库中的相应值进行比较，当比较结果的相似性大于第八阈值时，则通过认证，否则认证失败。