CN107358187A - 一种证件照片识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种证件照片识别方法，勾勒证件照片的人脸轮廓，并选取证件照片人脸轮廓内的特征点；勾勒现场采集的人脸轮廓；并选取现场采集人脸轮廓内的特征点；提取特征点处的特征值，现场采集的特征点的特征值为fi，证件照片的特征点处的特征值为gi；提取每个特征点对应的权重值wi，并得出相似度：当人脸轮廓相似度S的值小于阈值时，即认为证件照片和现场采集为同一人；当人脸轮廓相似度S的值大于或等于阈值时，即认为证件照片和现场采集不为同一人。本发明一种证件照片识别方法，通过上述方式，可以得到证件照片和现场采集的差异，从而判断办理电子政务的是否是用户本人，进而提高了电子政务系统的安全性，防止了用户信息的泄露。

Description

一种证件照片识别方法
技术领域
本发明涉及电子政务领域，具体涉及一种证件照片识别方法。
背景技术
电子政务：运用计算机、网络和通信等现代信息技术手段，实现政府组织结构和工作流程的优化重组，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式，以便全方位地向社会提供优质、规范、透明、符合国际水准的管理与服务。
电子政务的首先要务是对用户进行身份验证，现有的验证方式多为密码验证或者身份证验证，当用户身份证或者密码遗失时，容易导致用户的信息泄露。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有电子政务的身份验证方式多为密码验证或者身份证验证，当用户身份证或者密码遗失时，容易导致用户的信息泄露，目的在于提供一种证件照片识别方法，解决上述问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种证件照片识别方法，包括以下步骤：S1：勾勒证件照片的人脸轮廓，并选取证件照片人脸轮廓内的特征点，特征点的数量至少为三个；S2：勾勒现场采集的人脸轮廓；并选取现场采集人脸轮廓内的特征点，该特征点与证件照片的特征点一一对应；S3：提取现场采集的特征点与证件照片的特征点处的特征值，现场采集的特征点的特征值为fi，证件照片的特征点处的特征值为gi；S4：提取每个特征点对应的权重值wi，并根据下述公式得出证件照片和现场采集的人脸轮廓相似度：
上式中，S为相似度，n为特征点的个数，wi为每个特征点对应的权重值，fi为现场采集的特征点的特征值，gi为证件照片的特征点处的特征值；S5：当人脸轮廓相似度S的值小于阈值时，即认为证件照片和现场采集为同一人；当人脸轮廓相似度S的值大于或等于阈值时，即认为证件照片和现场采集不为同一人。
现有技术中，电子政务的身份验证方式多为密码验证或者身份证验证，当用户身份证或者密码遗失时，容易导致用户的信息泄露。本发明应用时，先勾勒证件照片的人脸轮廓，并选取证件照片人脸轮廓内的特征点，特征点的数量至少为三个，再勾勒现场采集的人脸轮廓；并选取现场采集人脸轮廓内的特征点，该特征点与证件照片的特征点一一对应，这里所述的特征点一般采用一个人特征比较鲜明的地方，比如耳朵的位置和大小、眼睛的位置和间距、鼻梁的高低、嘴唇的位置等，这里所说的一一对应是指，现场采集人脸轮廓内的特征点和证件照片人脸轮廓内的特征点是采用相同的特征点，再然后提取现场采集的特征点与证件照片的特征点处的特征值，现场采集的特征点的特征值为fi，证件照片的特征点处的特征值为gi；S4：提取每个特征点对应的权重值wi，并根据下述公式得出证件照片和现场采集的人脸轮廓相似度：由于人面部经常会发生或多或少的变化，所以特征值不可能完全一样，而每个特征值变化的量又不会相同，比如：在成年后，眼睛无论发生什么变化，其间距基本会保持一致，所以眼睛间距这个特征值的权重值可以加大，而嘴唇受到人身体影响较大，从而导致颜色和大小会发生大幅变化，从而降低嘴唇颜色和嘴唇大小的权重值，使得得到的S值更加精准，最后当人脸轮廓相似度S的值小于阈值时，即认为证件照片和现场采集为同一人；当人脸轮廓相似度S的值大于或等于阈值时，即认为证件照片和现场采集不为同一人。本发明通过上述方式，可以得到证件照片和现场采集的差异，从而判断办理电子政务的是否是用户本人，进而提高了电子政务系统的安全性，防止了用户信息的泄露。
进一步的，所述每个特征点对应的权重值wi随着人年龄的变化而变化。
本发明应用时，由于人在年龄变化时，每个特征点变化程度是不同的，比如老年人的头发变化会比较大，而未成年人五官变化会比较大，所以将每个特征点对应的权重值wi随着人年龄的变化而变化，使得对照结果更加精准。
进一步的，步骤S1还包括以下子步骤：勾勒证件照片的人脸轮廓时，将背景渲染为蓝色背景。
进一步的，步骤S2还包括以下子步骤：勾勒现场采集的人脸轮廓时，将背景渲染为蓝色背景。
本发明应用时，背景渲染为蓝色后，由于人皮肤和蓝色之间存在非常大的色差，从而可以更好的对人脸轮廓进行勾勒。
进一步的，每个特征点之间的距离大于5cm。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明一种证件照片识别方法，通过上述方式，可以得到证件照片和现场采集的差异，从而判断办理电子政务的是否是用户本人，进而提高了电子政务系统的安全性，防止了用户信息的泄露；
2、本发明一种证件照片识别方法，将每个特征点对应的权重值wi随着人年龄的变化而变化，使得对照结果更加精准。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明步骤示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1所示，本发明一种证件照片识别方法，一种证件照片识别方法，包括以下步骤：S1：勾勒证件照片的人脸轮廓，并选取证件照片人脸轮廓内的特征点，特征点的数量至少为三个；S2：勾勒现场采集的人脸轮廓；并选取现场采集人脸轮廓内的特征点，该特征点与证件照片的特征点一一对应；S3：提取现场采集的特征点与证件照片的特征点处的特征值，现场采集的特征点的特征值为fi，证件照片的特征点处的特征值为gi；S4：提取每个特征点对应的权重值wi，并根据下述公式得出证件照片和现场采集的人脸轮廓相似度：
上式中，S为相似度，n为特征点的个数，wi为每个特征点对应的权重值，fi为现场采集的特征点的特征值，gi为证件照片的特征点处的特征值；S5：当人脸轮廓相似度S的值小于阈值时，即认为证件照片和现场采集为同一人；当人脸轮廓相似度S的值大于或等于阈值时，即认为证件照片和现场采集不为同一人。所述每个特征点对应的权重值wi随着人年龄的变化而变化。步骤S1还包括以下子步骤：勾勒证件照片的人脸轮廓时，将背景渲染为蓝色背景。步骤S2还包括以下子步骤：勾勒现场采集的人脸轮廓时，将背景渲染为蓝色背景。每个特征点之间的距离大于5cm。
本实施例实施时，先勾勒证件照片的人脸轮廓，并选取证件照片人脸轮廓内的特征点，特征点的数量至少为三个，再勾勒现场采集的人脸轮廓；并选取现场采集人脸轮廓内的特征点，该特征点与证件照片的特征点一一对应，这里所述的特征点一般采用一个人特征比较鲜明的地方，比如耳朵的位置和大小、眼睛的位置和间距、鼻梁的高低、嘴唇的位置等，这里所说的一一对应是指，现场采集人脸轮廓内的特征点和证件照片人脸轮廓内的特征点是采用相同的特征点，再然后提取现场采集的特征点与证件照片的特征点处的特征值，现场采集的特征点的特征值为fi，证件照片的特征点处的特征值为gi；S4：提取每个特征点对应的权重值wi，并根据下述公式得出证件照片和现场采集的人脸轮廓相似度：由于人面部经常会发生或多或少的变化，所以特征值不可能完全一样，而每个特征值变化的量又不会相同，比如：在成年后，眼睛无论发生什么变化，其间距基本会保持一致，所以眼睛间距这个特征值的权重值可以加大，而嘴唇受到人身体影响较大，从而导致颜色和大小会发生大幅变化，从而降低嘴唇颜色和嘴唇大小的权重值，使得得到的S值更加精准，最后当人脸轮廓相似度S的值小于阈值时，即认为证件照片和现场采集为同一人；当人脸轮廓相似度S的值大于或等于阈值时，即认为证件照片和现场采集不为同一人。本发明通过上述方式，可以得到证件照片和现场采集的差异，从而判断办理电子政务的是否是用户本人，进而提高了电子政务系统的安全性，防止了用户信息的泄露。由于人在年龄变化时，每个特征点变化程度是不同的，比如老年人的头发变化会比较大，而未成年人五官变化会比较大，所以将每个特征点对应的权重值wi随着人年龄的变化而变化，使得对照结果更加精准。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不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，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种证件照片识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：勾勒证件照片的人脸轮廓，并选取证件照片人脸轮廓内的特征点，特征点的数量至少为三个；
S2：勾勒现场采集的人脸轮廓；并选取现场采集人脸轮廓内的特征点，该特征点与证件照片的特征点一一对应；
S3：提取现场采集的特征点与证件照片的特征点处的特征值，现场采集的特征点的特征值为fi，证件照片的特征点处的特征值为gi；
S4：提取每个特征点对应的权重值wi，并根据下述公式得出证件照片和现场采集的人脸轮廓相似度：
<mrow> <mi>S</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>g</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> </mrow>
上式中，S为相似度，n为特征点的个数，wi为每个特征点对应的权重值，fi为现场采集的特征点的特征值，gi为证件照片的特征点处的特征值；
S5：当人脸轮廓相似度S的值小于阈值时，即认为证件照片和现场采集为同一人；当人脸轮廓相似度S的值大于或等于阈值时，即认为证件照片和现场采集不为同一人。
2.根据权利要求1所述的一种证件照片识别方法，其特征在于，所述每个特征点对应的权重值wi随着人年龄的变化而变化。
3.根据权利要求1所述的一种证件照片识别方法，其特征在于，步骤S1还包括以下子步骤：
勾勒证件照片的人脸轮廓时，将背景渲染为蓝色背景。
4.根据权利要求1所述的一种证件照片识别方法，其特征在于，步骤S2还包括以下子步骤：
勾勒现场采集的人脸轮廓时，将背景渲染为蓝色背景。
5.根据权利要求1所述的一种证件照片识别方法，其特征在于，每个特征点之间的距离大于5cm。
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