CN105869235B - 一种安全门禁方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及门禁安全技术领域，特别涉及一种安全门禁方法及系统，用于节省门禁系统中人脸识别的匹配时间，并且能够提高人脸识别的准确性，其中方法包括采集用户口令和用户的待验证人脸图像；提取与所述用户口令匹配的标准人脸特征数据；将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度；当所述人脸相似度超过一门限值时，允许用户通过安全门禁。由于根据用户口令的区别，缩小了与待验证人脸图像进行匹配的标准人脸特征数据的范围，可以大大降低人脸识别的匹配时间。

Description

一种安全门禁方法及系统

技术领域

本申请涉及门禁安全技术领域，特别涉及一种安全门禁方法及系统。

背景技术

普通的门禁系统都是依赖一个外界的设备或者口令来进行门禁控制,这会导致如果有其他人获得该设备或口令,则可以轻松的取得对应的门禁权限,在某些需要有强安全防范的场合,该系统会存在安全隐患。

通过生物特征识别可以提高门禁系统的安全性，例如将人脸识别加入到门禁系统中可以增强门禁系统的安全性，但是本申请发明人发现现有技术中至少包括以下技术问题：

目前，对大规模人脸进行检索，需要进行的工作是首先对人脸数据进行特征提取和量化，经过这些工作后，每张人脸图像可以得到对应的多维特征数据；并通过比较两张人脸图像的特征数据来判定两张人脸图像是否相似。而在大规模的人脸数据中，寻找相似人脸需要对每张图像进行计算，找到最近的人脸数据，需要极大的计算量。

在现有技术中如中国发明专利公布号CN104200194A，公开了一种人脸识别方法，其通过一系列的算法以精确人脸匹配的成功率和准确性，但是算法比较复杂，在对比多张人脸图像时耗时较大。

在现有技术中如中国发明专利公布号CN102930257A，公开了找一种人脸识别装置，通过采集装置的特殊结构可以提高采集人脸图像的效率，但是在对比多张人脸图像时还是会存在计算比较复杂，耗费过多时间的问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种安全门禁方法及系统，解决了现有技术中人脸识别算法比较复杂浪费时间的问题。

本申请实施例提供了一种安全门禁方法，包括：

采集用户口令和用户的待验证人脸图像；

提取与所述用户口令匹配的标准人脸特征数据；

将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度；

当所述人脸相似度超过一门限值时，允许用户通过安全门禁。

作为本申请实施例一种安全门禁方法的一个进一步的方面，在所述采集用户口令和用户的待验证人脸图像之前还包括门禁注册步骤：

采集用户输入的用户口令和用户的标准人脸图像；

提取所述用户的标准人脸图像的标准人脸特征数据；

将所述用户口令和所述标准人脸特征数据进行关联并存储。

作为本申请实施例一种安全门禁方法的再一个进一步的方面，所述用户口令包括以下之一或者组合：

数字构成的字符串、字母构成的字符串、由触摸滑动输入构成的输入。

作为本申请实施例一种安全门禁方法的另一个进一步的方面，所述采集用户的标准人脸图像中进一步包括：

采集复数张人脸图像；

选择至少一张作为标准人脸图像。

作为本申请实施例一种安全门禁方法的另一个进一步的方面，所述选择至少一张作为标准人脸图像进一步包括：

选择复数张人脸图像中图像质量最好的2至3张作为所述标准人脸图像。

作为本申请实施例一种安全门禁方法的另一个进一步的方面，在采集用户口令和用户的待验证人脸图像中进一步包括：

采集复数张人脸图像；

对采集到的复数张人脸图像进行图像筛选处理，得到至少一张待验证人脸图像。

作为本申请实施例一种安全门禁方法的另一个进一步的方面，将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度中进一步包括：

将复数个待验证人脸特征数据与复数个标准人脸特征数据进行匹配，得到复数个人脸相似度；

取所述复数个人脸相似度的平均值作为最终的人脸相似度。

本申请实施例还提供了一种安全门禁系统，包括：

采集单元，用于采集用户口令和用户的待验证人脸图像；

提取单元，用于提取与所述用户口令匹配的标准人脸特征数据；

匹配单元，用于将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度；

执行单元，用于当所述人脸相似度超过一门限值时，允许用户通过安全门禁。

根据本申请实施例所述的一种安全门禁系统的一个进一步的方面，还包括门禁注册单元，所述采集单元采集用户输入的用户口令和用户的标准人脸图像发送给所述门禁注册单元，所述门禁注册单元提取标准人脸特征数据；并将所述用户口令和所述标准人脸特征数据进行关联并存储。

根据本申请实施例所述的一种安全门禁系统的再一个进一步的方面，所述采集单元还用于采集复数张人脸图像；选择至少一张作为标准人脸图像。

根据本申请实施例所述的一种安全门禁系统的另一个进一步的方面，所述采集单元还用于选择复数张人脸图像中图像质量最好的2至3张作为所述标准人脸图像。

由以上本申请实施例提供的技术方案可见，由于根据用户口令的区别，缩小了与待验证人脸图像进行匹配的标准人脸特征数据的范围，可以大大降低人脸识别的匹配时间，并且提高人脸识别的准确性，避免了用户众多时出现的人脸图像相似而造成的识别错误问题。

当然实施本申请的任一产品或者方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1所示为本申请实施例一种安全门禁方法的流程图；

图2所示为本申请实施例一种安全门禁系统的结构示意图；

图3所示为本申请实施例一种注册安全门禁方法的流程图；

图4所示为本申请实施例一种安全门禁方法的具体流程图；

图5所示为本申请实施例采集单元的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供一种安全门禁方法及系统。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

如图1所示为本申请实施例一种安全门禁方法的流程图。

包括步骤101，采集用户口令和用户的待验证人脸图像。

步骤102，提取与所述用户口令匹配的标准人脸特征数据。

步骤103，将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度。

步骤104，当所述人脸相似度超过一门限值时，允许用户通过安全门禁。

根据本申请的一个实施例，在所述采集用户口令和用户的待验证人脸图像之前还包括门禁注册步骤：

采集用户输入的用户口令和用户的标准人脸图像；

提取所述用户的标准人脸图像的标准人脸特征数据；

将所述用户口令和所述标准人脸特征数据进行关联并存储。

在该实施例中，所述用户口令和所述标准人脸特征数据进行关联并存储包括，可以将用户口令和标准人脸特征数据建立联系，并存储于数据库中，其中，一个用户口令对应一个或者几个标准人脸特征数据。

根据本申请的一个实施例，所述用户口令包括以下之一或者组合：

数字构成的字符串、字母构成的字符串、由触摸滑动输入构成的输入。例如，可以以“0123456789”作为用户口令，或者可以以“abcdefg”作为用户口令，或者还可以以“abc01234”作为用户口令，或者还可以通过用户手指在触摸屏幕上的滑动输入作为用户口令，不同用户的用户口令可以相同，这样一个用户口令可能对应着复数个人脸特征数据，因此可以缩小门禁认证过程中的匹配范围，提高认证效率和准确性。

根据本申请的一个实施例，所述采集用户的标准人脸图像中进一步包括：

采集复数张人脸图像；

选择至少一张作为标准人脸图像。

根据本申请的一个实施例，所述选择至少一张作为标准人脸图像进一步包括：

选择复数张人脸图像中图像质量最好的2至3张作为所述标准人脸图像。

其中，可以根据每张人脸图像的亮度、图像中人脸是否为正脸等方式，选择亮度在一定范围内，并且为正脸的人脸图像作为标准人脸图像，该选择方式可以通过现有技术中的图像识别技术来实现，在此不再赘述。

根据本申请的一个实施例，在采集用户口令和用户的待验证人脸图像中进一步包括：

采集复数张人脸图像；

对采集到的复数张人脸图像进行图像筛选处理，得到至少一张待验证人脸图像。

在本实施例中的图像筛选可以包括，根据人脸图像中人的眼睛位置、嘴部位置、鼻子位置或者根据图像中的亮度值来进行图像筛选，例如图像中的亮度值在一预定范围内，并且眼睛位置、嘴部位置、鼻子位置也在一定位置范围内，则选择该图像作为待验证人脸图像。在本实施例中的图像筛选处理也可以采用前述实施例中的选择标准人脸图像的方法，在其它实施例中所述筛选方式也可以通过现有技术中的图像识别技术来实现，在此不再赘述。

根据本申请的一个实施例，将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度中进一步包括：

将复数个待验证人脸特征数据与复数个标准人脸特征数据进行匹配，得到复数个人脸相似度；

取所述复数个人脸相似度的平均值作为最终的人脸相似度。

通过上述本申请实施例的安全门禁方法，由于根据用户口令的区别，缩小了与待验证人脸图像进行匹配的标准人脸特征数据的范围，可以大大降低人脸识别的匹配时间，并且提高人脸识别的准确性，避免了用户众多时出现的人脸图像相似而造成的识别错误问题。

如图2所示为本申请实施例一种安全门禁系统的结构示意图。

包括采集单元201，用于采集用户口令和用户的待验证人脸图像。

提取单元202，用于提取与所述用户口令匹配的标准人脸特征数据。

匹配单元203，用于将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度。

执行单元204，用于当所述人脸相似度超过一门限值时，允许用户通过安全门禁。

根据本申请的一个实施例，还包括门禁注册单元，所述采集单元201采集用户输入的用户口令和用户的标准人脸图像发送给所述门禁注册单元，所述门禁注册单元提取标准人脸特征数据；并将所述用户口令和所述标准人脸特征数据进行关联并存储。

根据本申请的一个实施例，所述采集单元201还用于采集复数张人脸图像；选择至少一张作为标准人脸图像。

根据本申请的一个实施例，所述采集单元201还用于选择复数张人脸图像中图像质量最好的2至3张作为所述标准人脸图像。

根据本申请的一个实施例，所述采集单元201还用于采集复数张人脸图像；对采集到的复数张人脸图像进行图像筛选处理，得到至少一张待验证人脸图像。

根据本申请的一个实施例，所述匹配单元203还用于将复数个待验证人脸特征数据与复数个标准人脸特征数据进行匹配，得到复数个人脸相似度；取所述复数个人脸相似度的平均值作为最终的人脸相似度。

上述的采集单元可以采用键盘、触控屏幕、摄像头等设备构成，提取单元、匹配单元。执行单元和禁注册单元可以是软件、硬件或者两者的结构构成。

通过上述本申请实施例的安全门禁系统，由于根据用户口令的区别，缩小了用于与输入的人脸图像进行匹配的标准人脸特征数据的范围，可以大大降低人脸识别的匹配时间，并且提高人脸识别的准确性，避免了用户众多时出现的人脸图像相似而造成的识别错误问题。

如图3所示为本申请实施例一种注册安全门禁方法的流程图。

包括步骤301，用户激活采集单元，例如点击采集单元的按键，或者所述采集单元具有红外传感器，当用户进入到红外传感器的感应区间则激活所述采集单元。

本申请实施例中的采集单元可以如图5所示，包括图像采集模块501、输入区域502、辅助光模块503，其中所述输入区域502可以包括键盘或者显示有虚拟按键的触摸屏幕等。

步骤302，用户进行门禁注册的选择。

在本实施例中，用户可以点击采集单元上的某个按键，或者输入某些按键的组合实现门禁注册功能的选择。

步骤303，采集单元采集用户输入的用户口令。

所述用户口令可以为单纯数字构成的字符串，也可以为单纯字母构成的字符串，或者两者结合构成的字符串，当采集单元为触摸屏幕时，用户口令还可以为用户手指滑动输入的轨迹，并且，用户输入的所述用户口令可以与其他用户输入的用户口令重复，即A用户输入的用户口令为“12345”，B用户输入的用户口令也可以为“12345”。

步骤304，采集单元采集用户的标准人脸图像。

在本步骤中，可以通过摄像头采集多张用户的标准人脸图像，例如在本步骤中采集5张人脸图像，根据每张人脸图像的亮度判断过滤哪些人脸图像，在本例中5张人脸图像中有3张人脸图像的亮度在一个预定的范围之内，则选取这3张人脸图像继续分析人脸图像中哪些是用户正脸，其中只有2张人脸图像为用户正脸，则选择这2张人脸图像作为标准人脸图像。

当然，在其它的实施例中可以采用更多的方式来选择最准确的标准人脸图像，例如利用人脸图像中用户的眼睛位置、嘴部位置、鼻子位置等来判断哪些人脸图像为最优的，可以作为标准人脸图像，其它的方式在此不再赘述。

步骤305，提取标准人脸图像的标准人脸特征数据。

步骤306，判断2张标准人脸图像是否为同一人，如果为同一人则进入步骤307，否则进入步骤309，提示用户门禁注册失败。

在本步骤中，使用2张标准人脸图像的标准人脸特征数据进行对比，若2个人脸图像的人脸相似度接近，则2张标准人脸图像为同一人，否则为2个不同的人。

以上的步骤303采集用户口令的步骤，步骤304至步骤306获得标准人脸特征数据的步骤，这两者之间的顺序可以颠倒，即先执行步骤304至步骤306然后执行步骤303。

步骤307，将用户输入的用户口令和所述2张标准人脸特征数据进行关联，并存储于数据库中。

步骤308，注册成功并结束门禁注册过程。

当复数个用户门禁注册成功之后，在数据库中存储了多个用户口令和标准人脸特征数据的记录，在该数据库中可能存在重复的用户口令。

如图4所示为本申请实施例一种安全门禁方法的具体流程图。

步骤401，用户激活采集单元。

步骤402，采集单元采集用户输入的用户口令。

在本实施例中，用户输入的用户口令例如为“12345”。

步骤403，根据所述用户口令匹配数据库中的标准人脸特征数据。

在本步骤中，数据库中所有与输入的用户口令相同的标准人脸特征数据均被提取出来，在上一个实施例中出现的不同用户的用户口令重复的情况时，可以提取出多个用户的标准人脸特征数据，在本例中例如提取出A用户的2个标准人脸特征数据，B用户的1个标准人脸特征数据。

步骤404，采集单元采集用户的待验证人脸图像。

在本步骤中，可以通过摄像头采集多张用户的待验证人脸图像，例如在本步骤中采集5张人脸图像，根据每张人脸图像的亮度判断过滤哪些人脸图像，在本例中5张人脸图像中有3张人脸图像的亮度在一个预定的范围之内，则选取这3张人脸图像继续分析人脸图像中哪些是用户正脸，其中只有2张人脸图像为用户正脸，则选择这2张人脸图像作为待验证人脸图像。

当然，在其它的实施例中可以采用更多的方式来选择最准确的待验证人脸图像，例如利用人脸图像中用户的眼睛位置、嘴部位置、鼻子位置等来判断哪些人脸图像为最优的，可以作为待验证人脸图像，其它的方式在此不再赘述。

步骤405，提取待验证人脸图像的待验证人脸特征数据。

步骤406，将所述待验证人脸特征数据与步骤403匹配得到的标准人脸特征数据进行对比，得到人脸相似度。

在本步骤中，例如将2个待验证人脸特征数据分别和A用户的2个标准人脸特征数据进行比较，并与B用户的1个标准人脸特征数据进行比较。在与A用户的2个标准人脸特征数据进行比较时，第1个待验证人脸特征数据与A用户的第1个标准人脸特征数据比较的人脸相似度为0.6，第1个待验证人脸特征数据与A用户的第2个标准人脸特征数据比较的人脸相似度为0.7，第2个待验证人脸特征数据与A用户的第1个标准人脸特征数据比较的人脸相似度为0.7，第2个待验证人脸特征数据与A用户的第2个标准人脸特征数据比较的人脸相似度为0.6，计算两个待验证人脸特征数据与A用户标准人脸特征数据的相似度，在本例中人脸相似度取多个相似度的平均值：

人脸相似度＝(0.6+0.7+0.7+0.6)/4＝0.65

在与B用户的1个标准人脸特征数据进行比较时，第1个待验证人脸特征数据与B用户的标准人脸特征数据比较的人脸相似度为0.7，第2个待验证人脸特征数据与B用户的标准人脸特征数据比较的人脸相似度为0.8，计算两个待验证人脸特征数据与B用户标准人脸特征数据的相似度，在本例中人脸相似度取多个人脸相似度的最大值，即待验证人脸特征数据与B用户的标准人脸特征数据的人脸相似度为0.8。

步骤407，判断人脸相似度是否超过预设门限值，如果超过则进入步骤408，否则进入步骤409，提示用户门禁认证失败，不允许通过。

在本例中，当人脸相似度大于等于0.8时才能认为是匹配成功，人脸相似度如果小于0.8则认为匹配不成功，拒绝进入。

步骤408，匹配通过，打开门禁允许用户通过门禁。

上述步骤402至步骤405之间的顺序可以改变，本申请并不限制上述步骤的执行顺序。

通过本申请实施例的方法和系统，由于根据用户口令的区别，缩小了用于与输入的人脸图像进行匹配的标准人脸特征数据的范围，可以大大降低人脸识别的匹配时间，并且提高人脸识别的准确性，避免了用户众多时出现的人脸图像相似而造成的识别错误问题。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (8)

1.一种安全门禁方法，其特征在于包括：

采集用户口令和用户的待验证人脸图像；

提取与所述用户口令匹配的标准人脸特征数据；

将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度；

当所述人脸相似度超过一门限值时，允许用户通过安全门禁；

其中，在所述采集用户口令和用户的待验证人脸图像之前还包括门禁注册步骤：

采集用户输入的用户口令和用户的标准人脸图像；

提取所述用户的标准人脸图像的标准人脸特征数据；

将所述用户口令和所述标准人脸特征数据进行关联并存储，每一所述用户口令对应多个所述标准人脸特征数据；

其中，所述用户口令包括以下之一或者组合：

数字构成的字符串、字母构成的字符串、由触摸滑动输入构成的输入。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集用户的标准人脸图像中进一步包括：

采集复数张人脸图像；

选择至少一张作为标准人脸图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选择至少一张作为标准人脸图像进一步包括：

选择复数张人脸图像中图像质量最好的2至3张作为所述标准人脸图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集用户口令和用户的待验证人脸图像中进一步包括：

采集复数张人脸图像；

对采集到的复数张人脸图像进行图像筛选处理，得到至少一张待验证人脸图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度中进一步包括：

将复数个待验证人脸特征数据与复数个标准人脸特征数据进行匹配，得到复数个人脸相似度；

取所述复数个人脸相似度的平均值作为最终的人脸相似度。

6.一种安全门禁系统，其特征在于包括：

采集单元，用于采集用户口令和用户的待验证人脸图像；

提取单元，用于提取与所述用户口令匹配的标准人脸特征数据；

匹配单元，用于将所述待验证人脸图像的待验证人脸特征数据与所述标准人脸特征数据进行匹配，得到人脸相似度；

执行单元，用于当所述人脸相似度超过一门限值时，允许用户通过安全门禁；

门禁注册单元，所述采集单元采集用户输入的用户口令和用户的标准人脸图像发送给所述门禁注册单元，所述门禁注册单元提取标准人脸特征数据；并将所述用户口令和所述标准人脸特征数据进行关联并存储，每一所述用户口令对应多个所述标准人脸特征数据；

其中，所述用户口令包括以下之一或者组合：

数字构成的字符串、字母构成的字符串、由触摸滑动输入构成的输入。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述采集单元还用于采集复数张人脸图像；选择至少一张作为标准人脸图像。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述采集单元还用于选择复数张人脸图像中图像质量最好的2至3张作为所述标准人脸图像。