CN107516074A - 一种认证识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及认证识别方法及系统。所述方法包括:智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心;所述云端认证中心接收所述子图像,提取所述子图像包含的待识别体征信息,将提取的待识别体征信息和云端用户体征库中的体征信息进行比对,根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过。本发明能够降低用户体征信息泄露的风险,提高用户体征信息的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及认证识别技术领域,特别是涉及认证识别方法及系统。
背景技术
随着身份识别和认证技术的发展,越来越多的生物识别方式被采纳到各种应用中,例如门禁、支付、手机等等,使得各种应用中的身份识别需求得到便捷的支持。
在现有的识别系统实现中,用户图像输入处理识别系统和应用系统是一体的,例如,在人脸识别的门禁系统中,用户的体征信息保存在门禁终端中。但是,用户的体征信息是用户个体的私有信息,将用户的体征信息统一存储于应用设备中,使得用户私有信息泄露的风险加大,安全性不足。
发明内容
基于此,本发明提供了一种认证识别方法及系统,能够降低用户体征信息泄露的风险,提高用户体征信息的安全性。
本发明方案包括:
一种认证识别方法,包括:
智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心;
所述云端认证中心接收所述子图像,提取所述子图像包含的待识别体征信息,将提取的待识别体征信息和云端用户体征库中的体征信息进行比对,根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过。
一种认证识别系统,包括智能网关和云端认证中心;
所述智能网关,用于获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心;
所述云端认证中心,用于接收所述子图像,提取所述子图像包含的待识别体征信息,将提取的待识别体征信息和云端用户体征库中的体征信息进行比对,根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过。
上述技术方案,通过智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心;所述云端认证中心提取所述子图像包含的待识别体征信息,结合云端用户体征库中的体征信息判断对应用户的认证识别是否通过。由于智能网关端采集用户体征信息和在云端认证中心的认证识别的分离方式,用户体征库设于云端,相比存储于应用终端,可有效降低用户特征信息泄露的风险;并且,通过采用子图像的方式,还减少了传送给云端认证中心的数据量,同时保证了云端认证中心收到的图像有足够的信息量来识别用户个体,即同时保证了识别准确度。
附图说明
图1为一实施例的认证识别方法的示意性流程图;
图2为一可选实施例的实现用户认证识别的过程示意图;
图3为一实施例的认证识别方法的应用场景图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明中的步骤虽然用标号进行了排列,但并不用于限定步骤的先后次序,除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步骤作为基础,否则步骤的相对次序是可以调整的。
图1为一实施例的认证识别方法的示意性流程图;如图1所示,所述实施例中的认证识别方法包括步骤:
S11,智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心。
其中,所述待识别体征信息指的是用于进行用户身份认证的信息,包括但不限于人脸特征、虹膜或者掌纹等信息。
智能网关从原始的用户图像进一步得到子图像的过程,是一种对原始图像进一步精简的过程,只提取原始图像中与待识别体征信息相关的图像信息,其余部分不传输给云端认证中心,有利于减轻云端认证中心的负担,提高认证识别的准确度,同时还能起到节省数据传输消耗的效果。
S12,所述云端认证中心接收所述子图像,提取所述子图像包含的待识别体征信息,将提取的待识别体征信息和云端用户体征库中的体征信息进行比对,根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过。
基于上述实施例的认证识别方法,通过智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心;所述云端认证中心提取所述子图像包含的待识别体征信息,结合云端用户体征库中的体征信息判断对应用户的认证识别是否通过。由于采用在智能网关端采集用户体征信息和在云端认证中心进行认证识别的分离方式,用户体征库设于云端,相比存储于应用终端,可有效降低用户特征信息泄露的风险;并且,通过传输子图像,还减少了传送给云端认证中心的数据量,同时保证了云端认证中心收到的图像有足够的信息量来识别用户个体,即同时保证了识别准确度。
在一实施例中,所述智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域的过程可包括:
智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,对用户图像进行预处理以降低图像分辨率,检测预处理后图像中待识别体征信息所在的区域。优选地,对用户图像进行预处理以降低图像分辨率指的是:通过智能网关的硬件编转码模块将所述用户图像转码处理为更低分辨率的图像。即先将原始高分辨率图像转码处理为低分辨率图像,然后,智能网关在低分辨率图像上执行快速区域识别,确定包含体征信息的目标区域。例如,如果是人脸体征认证,可以在低分辨率图像上执行一些快速算法,识别出图像中的人脸区域,但智能网关并不识别该区域中人脸的具体特征,识别该区域中的人脸具体特征由云端认证中心进行。可以理解的,上述所述的低分辨率图像(或者更低分辨率的图像)是相对于原始用户图像而言,因此低分辨率图像可能也需要满足一定分辨率。因此,通过将原始的较高分辨率图像预处理为低分辨率图像,再检测预处理后图像中待识别体征信息所在的区域,既可以快速确定出子图像区域,又能减小智能网关传输的图像数据量,同时也能保证云端认证中心的识别准确度。特别地,当原始用户图像为高分辨率图像,例如分辨率为720p/1080p或更高的高清视频/图像数据,通过上述先进行图像预处理再识别子图像并发送的方法,具有显著的优势。
在一实施例中,检测用户图像中待识别体征信息所在的区域,或者,检测预处理后图像中待识别体征信息所在的区域,包括:
检测图像中包含全部待识别体征信息的最小矩形闭包,将最小矩形闭包对应的区域作为待识别体征信息所在的区域。例如,若待识别体征信息为人脸特征,参见图2所示,原始用户图像为用户的全身图像,通过该步骤可以锁定到用户脸部,进而较大图像中提取用户脸部的区域所对应的子图像。较大的精简了智能网关向云端认证中心发送的数据量。
在一实施例中,参考图3所示,智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,包括:建立智能网关与图像采集装置的通信连接,通过所述通信连接获取图像采集装置采集到的包含待识别体征信息的用户图像。优选地,所述图像采集装置为高分辨率摄像头,或者带高分辨率摄像头的智能终端,所述图像采集装置采集的图像的分辨率可达720p/1080p以上。可以理解的,所述智能网关可分别与多个图像采集装置同时通信连接,所述通信连接包括但不限于以太网线、USB接口或WiFi连接。
智能网关在通过高分辨率摄像头获取包含用户待识别体征信息的图像后,利用智能网关中的硬件编转码模块,在保留原始图像的同时,将原始高分辨率图像转码成低分辨率图像。然后,在低分辨率图像上执行快速的识别/检测算法(比如,人脸区域的识别检测)。因低分辨率的图像信息量较小,可以快速锁定待识别体征信息所在区域的最小矩形闭包。在获取该闭包区域后,就可在高分辨率图像中的对应区域得到用于进行个体识别判定的子图像。这样,既减少了传送给云端认证中心的数据量,又保证了云端认证中心收到的待识别子图像有足够的分辨率来判定用户个体。而且通过硬件转码,并不占用智能网关上的主处理器资源。
在一实施例中,所述云端认证中心根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过,包括:若用户的待识别体征信息和云端用户体征库中的任一体征信息匹配,则确定为所述用户的认证识别通过,若用户的待识别体征信息和云端用户体征库中的所有体征信息均不匹配,则确定为所述用户的认证识别失败。进一步地,所述云端认证中心还将认证失败的结果信息返回给所述智能网关。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简便描述,将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。
基于与上述实施例中的认证识别方法相同的思想,本发明还提供认证识别系统,该系统可用于执行上述认证识别方法。为了便于说明,认证识别系统实施例的结构示意图中,仅仅示出了与本发明实施例相关的部分,本领域技术人员可以理解,图示结构并不构成对系统的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面为认证识别系统的实施例。在一实施例中,所述认证识别系统包括智能网关和云端认证中心。
所述智能网关,用于获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心。
所述云端认证中心,用于接收所述子图像,提取所述子图像包含的待识别体征信息,将提取的待识别体征信息和云端用户体征库中的体征信息进行比对,根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过。
在一实施例中,所述智能网关包括编转码模块,所述编转码模块用于对获取到包含待识别体征信息的用户图像预先进行预处理以降低图像分辨率。优选地,所述编转码模块为硬件编转码模块,用于将所述用户图像转码处理为更低分辨率的图像。
在一实施例中,所述智能网关还包括处理器,所述处理器用于检测用户图像中包含全部待识别体征信息的最小矩形闭包,将最小矩形闭包对应的区域作为待识别体征信息所在的区域。
在一实施例中,所述的认证识别系统还包括:图像采集装置,与所述智能网关通信连接,用于采集包含待识别体征信息的用户图像,并发送给所述智能网关。优选地,所述图像采集装置为高分辨率摄像头,或者带高分辨率摄像头的智能终端。所述通信连接包括但不限于以太网线、USB接口或WiFi连接。
需要说明的是,上述示例的认证识别系统的实施方式中,各部分之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明前述方法实施例基于同一构思,其带来的技术效果与本发明前述方法实施例相同,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,作为独立的产品销售或使用。所述程序在执行时,可执行如上述各方法的实施例的全部或部分步骤。此外,所述存储介质还可设置与一种计算机设备中,所述计算机设备中还包括处理器,所述处理器执行所述存储介质中的程序时,能够实现上述各方法的实施例的全部或部分步骤。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,不能理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种认证识别方法,其特征在于,包括:
智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心;
所述云端认证中心接收所述子图像,提取所述子图像包含的待识别体征信息,将提取的待识别体征信息和云端用户体征库中的体征信息进行比对,根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过。
2.根据权利要求1所述的认证识别方法,其特征在于,智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,包括:
智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,对用户图像进行预处理以降低图像分辨率,检测预处理后图像中待识别体征信息所在的区域。
3.根据权利要求2所述的认证识别方法,其特征在于,对用户图像进行预处理以降低图像分辨率,包括:
将所述用户图像转码处理为更低分辨率的图像。
4.根据权利要求1所述的认证识别方法,其特征在于,检测用户图像中待识别体征信息所在的区域,包括:
检测用户图像中包含全部待识别体征信息的最小矩形闭包,将最小矩形闭包对应的区域作为待识别体征信息所在的区域。
5.根据权利要求1至4任一所述的认证识别方法,其特征在于,智能网关获取包含待识别体征信息的用户图像,包括:
建立智能网关与图像采集装置的通信连接,通过所述通信连接获取图像采集装置采集到的包含待识别体征信息的用户图像。
6.根据权利要求5所述的认证识别方法,其特征在于,待识别体征信息包括人脸特征、虹膜或者掌纹。
7.一种认证识别系统,其特征在于,包括智能网关和云端认证中心;
所述智能网关,用于获取包含待识别体征信息的用户图像,检测所述用户图像中待识别体征信息所在的区域,由所述区域得到子图像;将所述子图像加密传输给云端认证中心;
所述云端认证中心,用于接收所述子图像,提取所述子图像包含的待识别体征信息,将提取的待识别体征信息和云端用户体征库中的体征信息进行比对,根据比对结果确定对应用户的认证识别是否通过。
8.根据权利要求7所述的认证识别系统,其特征在于,所述智能网关包括编转码模块,所述编转码模块用于对获取到包含待识别体征信息的用户图像预先进行预处理以降低图像分辨率;
和/或,
所述智能网关包括处理器,所述处理器用于检测用户图像中包含全部待识别体征信息的最小矩形闭包,将最小矩形闭包对应的区域作为待识别体征信息所在的区域。
9.根据权利要求8所述的认证识别系统,其特征在于,所述编转码模块为硬件编转码模块,用于将所述用户图像转码处理为更低分辨率的图像。
10.根据权利要求7至9任一所述的认证识别系统,其特征在于,还包括:图像采集装置,与所述智能网关通信连接,用于采集包含待识别体征信息的用户图像,并发送给所述智能网关。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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