CN107392177A - 一种人体身份识别验证方法及其装置 - Google Patents

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聂财森
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张添虹
赖正良
骆慧玲
廖宁
梁丹妮
陈小龙
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Abstract

本发明公开了人体身份识别验证方法及其装置，属于身份识别验证技术领域。目的是更加精确的实现对人体身份的识别与验证。所述方法具体为：相机获取被检测者的人脸的视频流并将视频流传输给电脑，电脑进行人脸的图像提取，并通过电脑上的openCV软件，利用图像光电容积脉搏波描记法提取被检测者的心率数据，同时将人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像数据进行对比，当人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像对比成功且心率数据信息与原设定好的心率阈值信息对比判定通过时，被检测者通过人体身份识别验证。所述装置包括摄像机及电脑，本发明的装置和方法可以实现活体检测基础上的人脸识别，提高识别效率，增强安全系数。

Description

一种人体身份识别验证方法及其装置
技术领域
本发明具体涉及一种人体身份识别验证方法及其装置，属于身份识别验证技术领域。
背景技术
随着科技的发展，身份的验证也有很多的形式。长期以来，常见人员凭门票、代表证、参展证等各类证件(凭证)经过工作人员人工查验后进入会场或指定地点。这种模式凭借低廉的代价为管理者提供了基本的安全保障，但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。比如，容易被假用、丢失后被滥用等弊端渐渐显露出来。在相关人士意识到了问题的存在之后，条码、IC/ID卡、RFID等技术，便逐步引入了管理系统，原有的人工查验证件模式变为以计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式，这一模式的改变减少了人为错误的发生。
而后在发展中出现了指纹识别、虹膜识别、声音识别、人脸识别等更加精确的方式。经过几十年的研发积累，特别是近年来计算机技术的涌现和广用，以上识别取得了长足的进步，在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用，成为计算机视觉领域最为成功的分支领域之一。
在现有的身份识别技术中，中国发明专利CN201310156912.3，指纹加静脉识别双重验证系统。这个系统是一种指纹加静脉识别双重验证系统，包括静脉采集器和指纹采集器，所述静脉采集器和指纹采集器安装在同一设备内；所述静脉采集器内设相互连接的静脉模块和外部通信接口；所述指纹采集器内设有指纹模块、控制/网络传输模块和外部通信接口，所述指纹模块、控制/网络传输模块和外部通信接口相接；所述静脉模块与所述指纹模块相连接。通过静脉算法处理单元初步判断身份，再采集手指指纹，通过指纹算法处理单元，最终确认是否有权限，通过静脉与指纹识别双重认证，可以有效杜绝防伪指纹，更大化的扩展了指纹、静脉识别的应用空间。
该识别技术存在的缺点有：严重的管理漏洞和安全隐患，容易被假用、容易被复制、丢失后被滥用等弊端，而且如果人体生命信号丧失，这些特征依然存在，所以一旦假体出现现有的识别技术均无法将其排除。
发明内容
因此，针对现有技术的上述问题，为了更加精确的实现对人体身份的识别与验证，同时克服复制和假体对我们的识别与安全造成的影响，提高人脸识别防伪性能和设备兼容性问题。本发明提供一种人体身份识别验证方法。
具体的，所述方法具体为：
相机获取被检测者的人脸的视频流并将视频流传输给电脑，电脑进行人脸的图像提取，并通过电脑上的openCV软件，利用图像光电容积脉搏波描记法提取被检测者的心率数据，同时将人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像数据进行对比，当人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像对比成功且心率数据信息与原设定好的心率阈值信息对比判定通过时，被检测者通过人体身份识别验证。
进一步的，所述方法中利用图像光电容积脉搏波描记法提取被检测者的心率数据具体包括：
步骤一 采集数据
相机获取被检测的人脸的视频流并将视频流传输给电脑，通过电脑上的openCV软件进行后续步骤二及步骤三的处理；
步骤二 预处理操作
检测出视频流第一帧人脸区域，追踪后续视频流中的人脸，选择ROI区域，分离人脸区域的RGB三颜色通道，提取G分量，提取ROI区域的G颜色通道作为原始图像数据，图像空间均值处理，获取原始光电容积脉搏波数据；
步骤三 获得心率
对原始光电容积脉搏波数据进行空间平均去除其直流成分，采集到更高比例的交流成分，采用巴特沃斯带通滤波滤除原始iPPG数据中低频与高频部分，获得0.7-4Hz的通带信号，在10s内的矩形窗中，通过快速傅里叶变换将时域iPPG信号在频域中显示，寻找频域信号的峰值，即为心脏跳动频率。
进一步的，所述方法中相机帧率为10帧/s，相机支持RGB和YCbCr两种颜色空间，相机最大分辨率为1920×1286像素，最小分辨率为160×120像素，两种颜色空间中三种颜色通道均12位编码，关闭相机白平衡。
进一步的，所述方法中视频流为120帧长度的滑动窗口，当第一次采集数据充满窗口的大小后，进行后期的数据处理，获取心率信号，随后每获取一帧视频图像，则将窗口中的第一帧图像舍去，将第二帧作为第一帧，获取的那一帧作为最后一帧，控制窗口大小不变，同时，基于之前获取的视频图像之后，使用CSK跟踪算法跟踪新获取的视频图像中的人脸，并提取ROI，对下一个窗口进行数据分析，提取心率信号。
本发明还提供了实现上述方法的装置，所述装置包括摄像机及电脑，所述摄像机用于采集被检测者的人脸的视频流及人脸图像，所述电脑用于存储已知身份的人脸图像数据及心率数据，提取被检测者的心率数据，将人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像数据进行对比，将心率数据信息与原设定好的心率阈值信息进行对比判定，，进行人体身份识别验证。
本发明的有益效果在于：本发明提供一种人体身份识别验证方法及其装置，可以达到活体检测的身份识别目的，这种加入生命信号的生物识别技术，填补人脸识别中关于假用照片这块的盲区。通过这个平台我们可以用来识别人脸并确定此人是个“活人”，实现活体检测基础上的人脸识别，提高识别效率，增强安全系数。
与现有技术相比，本发明的方法和装置，在现有人脸识别技术基础上，加入心率信号的监测，来对人的身份进行识别。具有以下优势：
1、非接触的HR实时监测。借用iPPG原理，即一种基于图像光电容积脉搏波描记法的心率测量方法，使用普通摄像头摄取人的面部获取彩色视频，对其中的皮肤颜色变化进行放大并从中提取出血液容积脉搏波，从而计算出心率，实现HR的实时监测。
2、活体检测。在现有人脸识别技术基础上，加入心率信号的测量，心率信号作为活体检测的依据保证了活体检测的可靠性，解决了现有人脸识别技术无法区分真人与照片等问题。
3、动态监测。在摄像头可视范围内实现人脸和心率数据的动态测量。
4、成本低廉、通用性高。利用摄像机、PC等设备就可以搭建平台，通用性高，成本低廉。此平台，可以达到活体检测和双重防护的目的，实现真正意义上的安全。
附图说明
图1是实施例中的实验场景示意图。
图2是实施例中预处理操作流程图。
图3为实施例中的原始iPPG信号处理示意图。
图4为实施例中的连续测量示意图。
图5为实施例中R、G、B三通道分离示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行说明：
本实施例中，在visual studio 2013+Opencv的综合平台上利用seetaface人脸识别程序，采用“与”的关系，加入iPPG的心率计算，搭建“Face-Heart”动心平台。系统主要由四个模块构成：基于visual studio 2013+Opencv平台的“Face-Heart”动心平台搭建、借用iPPG技术，在开源代码的基础上加入HR监测、人脸识别引擎识别人脸、硬件电路控制门的开关状态平直平台的运行与关闭。
本平台使用简单，只需一台计算机和一个摄像机就可以搭建起外部结构。使摄像机与计算机相连，借用相应的计算机语言实现人脸识别模块和心率监测部分的相互融合，将所需特定人员的人脸信息建立对应数据库，当活体进入摄像头的拍摄区域内，系统自动完成人脸识别和心率信息判定的活体检测行为，就可以与所有数据库中的数据进行匹配，实现身份认证和安全加密。
在visual studio 2013+Opencv的综合平台上利用seetaface人脸识别程序，采用“与”的关系，加入iPPG的心率计算，搭建识别验证平台。
本发明的方法流程如图1所示。在本实施例中，利用图像光电容积脉搏波描记法提取被检测者的心率数据的方法如下：
材料
试验中采用廉价的CMOS相机(Logitech HD 720p)作为捕光设备，为实现连续获取数据，相机帧率被设为10帧/s。相机支持两种颜色空间(RGB和YCbCr)，最大分辨率为1920×1286像素，最小分辨率为160×120像素，各颜色空间中三种颜色通道均12位编码。同时，由于相机的白平衡会有光线补偿，对iPPG信号产生一定干扰，因此，在实验过程中，相机白平衡被人为关闭。iPPG数据被相机获取输入电脑(Window10，64位操作系统)，通过openCV软件(The MathWorks，Inc)在线处理。
预处理操作
如图2所示，整个系统由图像处理和信号处理两部分组成。简言之，人脸检测部分检测出视频流中第一帧人脸区域，通过人脸中的特征点，追踪后续视频帧中人脸的区域，选择合适区域(信噪比高)作为ROI。由于G通道所含的iPPG信号最强，通过提取视频中的G分量，可获得信噪比较高原始信号。原始iPPG x(t)信号即可通过对G_ROI(ROI图像的G分量)的空间平均值获得。
图2中的预处理算法主要包括：(a)人脸检测出视频流第一帧人脸区域。(b)追踪后续视频流中的人脸，选择合适区域作为ROI。(c)分离人脸区域的RGB三颜色通道，提取G分量。(d)提取ROI区域的G颜色通道作为原始图像数据。(e)图像空间均值，获取原始iPPG数据。
生物信号处理提取心率信号
为获取较为干净的脉波信号，减少周围组织反射光对脉波信号的干扰，同时降低采集设备产生的高斯噪声，通过对原始信号进行空间平均]去除其直流成分xDC(t)，从而采集到更高比例的交流成分xAC(t)：
xAC(t)＝x(t)-μ 公式1
图3为原始iPPG信号处理示意图。图4中包括加矩形窗5、时域xB(t)6、、频域xB(t)7。
μ代表原始iPPG信号的空间平均。巴特沃斯滤波器在生物信号处理中作为常用的滤波方式，本发明即采用巴特沃斯带通滤波滤除原始iPPG信号中低频与高频部分，获得[0.7-4Hz]的通带信号xB(t)。在10s内的矩形窗中，通过FFT(快速傅里叶变换)将时域iPPG信号在频域中显示，寻找频域信号的峰值，即为心脏跳动频率。
F(ω)＝FFT(xB(t)) 公式2
连续实时测量心率的实现
设置120帧长度的滑动窗口，当第一次采集数据充满窗口的大小后，进行后期的数据处理，获取心率信号。随后每获取一帧视频图像，则将窗口中的第一帧图像舍去，将第二帧作为第一帧，获取的那一帧作为最后一帧，控制窗口大小不变，以达到动态滑动窗口的目的。同时，基于之前获取的视频图像之后，使用CSK跟踪算法跟踪新获取的视频图像中的人脸，并提取ROI，对下一个窗口进行数据分析，提取心率与呼吸信号，使心率与呼吸的测量在时间域上得以连续测量，如图4所示，图4中包括滑动窗8。
原始iPPG信号由R、G、B三颜色通道信号组成，为更好的比较3者信号的不同，对其均进行归一化处理，通过矩形框图显示其差异性，如图5所示，图5中左侧为时域信号，右侧为频域信号。可以看出，G通道的心率信号相对更强。
本发明基于视频的非接触式人脸识别和心率监测，即在识别对象未察觉的情况下完成识别的过程，识别对象不会存在心理排斥情绪，而且无创的、非侵袭的非接触识别方式，从根本上减免了人体的负担和不适，并且从某种意义上扩大采集对象的而范围，实现区域内生理数据的动态检测。在安全问题日益突出的今天，活体检测运用到人们生活中，为人们建立一个难以被瓦解的防火墙，具有积极的实施价值。
以上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 (5)

1.一种人体身份识别验证方法，其特征在于，所述方法具体为：
相机获取被检测者的人脸的视频流并将视频流传输给电脑，电脑进行人脸的图像提取，通过电脑上的openCV软件，利用图像光电容积脉搏波描记法提取被检测者的心率数据，同时将人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像数据进行对比，当人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像对比成功且心率数据信息与原设定好的心率阈值信息对比判定通过时，被检测者通过人体身份识别验证。
2.如权利要求1所述的人体身份识别验证方法，其特征在于，所述方法中利用图像光电容积脉搏波描记法提取被检测者的心率数据具体包括：
步骤一 采集数据
相机获取被检测的人脸的视频流并将视频流传输给电脑，通过电脑上的openCV软件进行后续步骤二及步骤三的处理；
步骤二 预处理操作
检测出视频流第一帧人脸区域，追踪后续视频流中的人脸，选择ROI区域，分离人脸区域的RGB三颜色通道，提取G分量，提取ROI区域的G颜色通道作为原始图像数据，图像空间均值处理，获取原始光电容积脉搏波数据；
步骤三 获得心率
对原始光电容积脉搏波数据进行空间平均去除其直流成分，采集到更高比例的交流成分，采用巴特沃斯带通滤波滤除原始iPPG数据中低频与高频部分，获得0.7-4Hz的通带信号，在10s内的矩形窗中，通过快速傅里叶变换将时域iPPG信号在频域中显示，寻找频域信号的峰值，即为心脏跳动频率。
3.如权利要求2所述的人体身份识别验证方法，其特征在于，所述方法中相机帧率为10帧/s，相机支持RGB和YCbCr两种颜色空间，相机最大分辨率为1920×1286像素，最小分辨率为160×120像素，两种颜色空间中三种颜色通道均12位编码，关闭相机白平衡。
4.如权利要求2所述的人体身份识别验证方法，其特征在于，所述方法中视频流为120帧长度的滑动窗口，当第一次采集数据充满窗口的大小后，进行后期的数据处理，获取心率信号，随后每获取一帧视频图像，则将窗口中的第一帧图像舍去，将第二帧作为第一帧，获取的那一帧作为最后一帧，控制窗口大小不变，同时，基于之前获取的视频图像之后，使用CSK跟踪算法跟踪新获取的视频图像中的人脸，并提取ROI，对下一个窗口进行数据分析，提取心率信号。
5.一种实现权利要求1至4任一项所述方法的人体身份识别验证装置，其特征在于，所述装置包括摄像机及电脑，所述摄像机用于采集被检测者的人脸的视频流及人脸图像，所述电脑用于存储已知身份的人脸图像数据及心率数据，提取被检测者的心率数据，将人脸图像与电脑中存储的已知身份的人脸图像数据进行对比，将心率数据信息与原设定好的心率阈值信息进行对比判定，进行人体身份识别验证。
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