CN109359546B - 图书馆借书证人证比对方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种图书馆借书证人证比对方法包括下步骤：S1：建立借书证信息库，S2：设置比对阈值；S3：借书证信息的获取和提取；S4：持证人人脸图像的采集、处理和提取；S5：借书证信息和持证人人脸图像的信息比对；S6：比对结果处理；本发明通过对持证人正脸和侧脸的同时进行人证比对，将侧脸比对结果加入正脸比对结果用以判断持证人是否作弊，从而进行人证一致性检验，检验精度高、误差小、效率高、速度快，且避免了冒用人用借书证所有人的平面照片在人证一致性检验过程中作弊。
Description
技术领域
本发明涉及图书馆监控领域，具体涉及一种图书馆借书证人证比对方法。
背景技术
图书馆需凭借书证才能进入借阅书籍，现有的图书馆门禁只验证借书证真伪。常常出现有人冒用其他的借书证进入图书馆借阅书籍，给图书馆的安全秩序造成不良影响，同时被冒用的借书证所有者往往要为冒用者在图书馆借阅书籍的不良行为承担责任，因此需要对借书证与使用者进行人证一致性比对，判断使用者是否是借书证的所有人。而现有人证比对方法常常依赖人工去识别，即通过人眼观察持借书证的人和所持借书证，从而判断认证是否一致，但是由于人工识别具有较大误差，因此识别的准确率不高，而一个一个地识别，识别速度非常慢，工作人员的工作量也大，非常耗费人力，效率低下。还有人通过读取借书证的人脸注册信息，与对持证人实时拍摄正脸的照片进行比对，判断是否是持证人是否是借书证所有人。然而这种方式在遇到有人故意将借书证所有人的正脸照对准实时拍摄正脸的相机等设备时，往往通过了人证一致性的验证，顺利进入图书馆借阅书籍。
因此，需要提出一种新的图书馆借书证人证比对方法
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种图书馆借书证人证比对方法，通过对持证人正脸和侧脸的同时进行人证比对，将侧脸比对结果加入正脸比对结果用以判断持证人是否作弊，从而进行人证一致性检验，检验精度高、误差小、效率高、速度快，且避免了冒用人用借书证所有人的平面照片在人证一致性检验过程中作弊。
本发明提供一种图书馆借书证人证比对方法，包括步骤
S1：建立借书证信息库，所述借书证信息包括各借书证所有人的正脸照片、左脸照片、右脸照片、性别和年龄；
S2：设置比对阈值M；
S3：借书证信息的获取和提取，具体如下：
S31：借书证信息的获取：获取借书证信息，包括书证所有人的正脸照片、左脸照片、右脸照片、性别和年龄；
S32：借书证信息的提取：提取借书证所有人的正脸照片、左脸照片和右脸照片的特征值，依次作为正脸第一特征值、左脸第一特征值和右脸第一特征值；所述正脸照片、左脸照片和右脸照片符合身份证照片标准格式；
S4：持证人人脸图像的采集、处理和提取，具体如下：
S41：持证人人脸图像的采集：通过人脸图像采集模块对借书证持有人的正脸、左脸和右脸进行采集，实时获得借书证持有人的正脸图像、左脸图像和右脸图像；
S42：持证人人脸图像的处理：将正脸图像、左脸图像和右脸图像进行身份证照片标准格式化；然后将正脸图像、左脸图像和右脸图像分别以正脸照片、左脸照片和右脸照片的像素为标准进行正脸图像、左脸图像和右脸图像像素归一化处理；
S43：持证人人脸图像的提取，具体如下：
提取经步骤S42处理后的正脸图像、左脸图像和右脸图像的特征值，分别记为正脸第二特征值、左脸第二特征值和右脸第二特征值；
S44：人脸照片和人脸图像校正数据的提取，具体如下：
提取正脸照片中眼睛到正脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一正脸原始尺寸a11、第二正脸原始尺寸a12、第三正脸原始尺寸a13和第四正脸原始尺寸a14；
提取正脸图像中眼睛到正脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一正脸校正尺寸a11’、第二正脸校正尺寸a12’、第三正脸校正尺寸a13’和第四正脸校正尺寸a14’；
提取左脸照片中眼睛到左脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一左脸原始尺寸a21、第二左脸原始尺寸a22、第三左脸原始尺寸a23和第四左脸原始尺寸a24；
提取左脸图像中眼睛到左脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一左脸校正尺寸a21’、第二左脸校正尺寸a22’、第三左脸校正尺寸a23’和第四左脸校正尺寸a24’；
提取右脸照片中眼睛到右脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一右脸原始尺寸a31、第二右脸原始尺寸a32、第三右脸原始尺寸a33和第四右脸原始尺寸a34；
提取右脸图像中眼睛到右脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一右脸校正尺寸a31’、第二右脸校正尺寸a32’、第三右脸校正尺寸a33’和第四右脸校正尺寸a34’；
S5：借书证信息和持证人人脸图像的信息比对，具体如下：
S51：比对及分值的计算：将正脸第一特征值和正脸第二特征值匹配比对，记下对应正脸相似度分值R1；
将左脸第一特征值和左脸第二特征值匹配比对，记下对应左脸相似度分值 R2；
将右脸第一特征值和右脸第二特征值匹配比对，记下对应右脸相似度分值 R3；
S6：比对结果处理，具体如下：
S61：对正脸相似度分值R1、左脸相似度分值R2和右脸相似度分值R3进行校正，得到校正后的正脸相似度分值R1’、左脸相似度分值R2’和右脸相似度分值R3’，所述校正公式如下：
其中，i为正数，1≤i≤3，δi表示Ri对齐校正系数，δ1表示R1的对齐校正系数，δ2表示R2的对齐校正系数，δ3表示R3的对齐校正系数；
S62：计算人脸相似度分值R，所述R的计算公式如下：
R＝λR1' (2)
其中，λ为辅助判断系数；R1’为校正后的正脸相似度分值；R为人脸相似度分值；
S63：将人脸相似度分值R与比对阈值进行比对，若人脸相似度分值R大于或等于比对阈值，则图书馆借书证认证一致性检验通过，若人脸相似度分值 R小于比对阈值，则图书馆借书证认证一致性检验不通过。
进一步，所述λ的计算公式为
其中，M为比对阈值，R2’为左脸相似度分值，R3’为右脸相似度分值。
3.根据权利要求1所述图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：所述对齐校正系数δ的计算公式如下：
其中，i为正数，1≤i≤3；i＝1时，a11’为第一正脸校正尺寸、a12’为第二正脸校正尺寸、a13’为第三正脸校正尺寸、a14’为第四正脸校正尺寸；i＝2 时，a21为第一左脸原始尺寸、a22为第二左脸原始尺寸、a23为第三左脸原始尺寸、a24为第四左脸原始尺寸；i＝3时，a31’为第一右脸校正尺寸、a32’为第二右脸校正尺寸、a33’为第三右脸校正尺寸、a34’为第四右脸校正尺寸a34’，δi表示Ri对齐校正系数，δ1表示R1的对齐校正系数，δ2表示R2的对齐校正系数，δ3表示R3的对齐校正系数。
进一步，检测正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别，所述正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别是通过基于图像的性别检测算法检测的；
所述步骤S51中还包括：将借书证信息中的性别分别与检测到的正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别匹配比对，性别一致则步骤S51中相应图像的相似度分值不变，若性别不一致，则步骤S51中相应图像的相似度分值减少5％。
进一步，所述步骤S43中还包括：检测正脸图像、左脸图像和右脸图像的年龄，所述正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别是通过基于图像的年龄检测算法检测的；
所述步骤S51中还包括：将借书证信息中的性别分别与检测到的正脸图像、左脸图像和右脸图像的年龄匹配比对，年龄一致则步骤S51中相应图像的相似度分值不变，若年龄不一致，则步骤S51中相应图像的相似度分值减少5％。
进一步，所述人脸图像采集模块包括至少三台可同时获取持证人正脸图像、左脸图像和右脸图像的相机；
所述人脸图像采集模块需在同一时刻采集持证人的正脸图像、左脸图像和右脸图像。
进一步，所述人脸图像采集模块若成功检测到持证人的人脸图像，则进入下一步骤，否则，则提示持证人正视所述人脸图像采集模块中获取正脸图像的相机。
本发明的有益效果：本发明通过对持证人正脸和侧脸的同时进行人证比对，将侧脸比对结果加入正脸比对结果用以判断持证人是否作弊，从而进行人证一致性检验，检验精度高、误差小、效率高、速度快，且避免了冒用人用借书证所有人的平面照片在人证一致性检验过程中作弊。
具体实施方式
本发明提供的一种图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：包括步骤
S1：建立借书证信息库，所述借书证信息包括各借书证所有人的正脸照片、左脸照片、右脸照片、性别和年龄；本实施例中，所述建立借书证信息库是在借书证所有人首次办理借书证或借书证到期后续办借书证或补办借书证时，采集录入信借书证信息到借书证信息库中进行存储，每张借书证对应一个借书证所有人的正脸照片、左脸照片、右脸照片、性别和年龄的信息，每张借书证上设置有对应的二维码用于扫描获取对应的借书证信息。
S2：设置比对阈值M；
S3：借书证信息的获取和提取，具体如下：
S31：借书证信息的获取：获取借书证信息，包括书证所有人的正脸照片、左脸照片、右脸照片、性别和年龄；本实施例中，所述获取结束证信息，是通过在图书馆门禁处设置借书证的二维码扫描机，二维码扫描机扫描借书证上的二维码读取借书证信息。
S32：借书证信息的提取：提取借书证所有人的正脸照片、左脸照片和右脸照片的特征值，依次作为正脸第一特征值、左脸第一特征值和右脸第一特征值；所述正脸照片、左脸照片和右脸照片符合身份证照片标准格式；本实施例中，所述身份证照片标准格式为：(1-1)含有人脸的照片或图像的像素大小为358 ×441像素；(1-2)含有人脸的照片或图像的脸部宽度在193像素～221像素之间；(1-3)含有人脸的照片或图像的头顶发迹与照片或图片上边沿的距离在7～ 21像素之间；(1-4)含有人脸的照片或图像的眼睛所在位置距离照片或图片下边沿的距离大于或等于207像素；(1-5)含有人脸的照片或图像的分别率为350dpi，采用24位RGB真色颜色模式，采用JPGE压缩技术。
S4：持证人人脸图像的采集、处理和提取，具体如下：
S41：持证人人脸图像的采集：通过人脸图像采集模块对借书证持有人的正脸、左脸和右脸进行采集，实时获得借书证持有人的正脸图像、左脸图像和右脸图像；本实施例中，采集人脸三个角度的图像进行对比，解决了只采集正脸图像或其他一个角度的人脸图像，容易作弊的问题，同时提高了人证一致性检验的精度。
S42：持证人人脸图像的处理：将正脸图像、左脸图像和右脸图像进行身份证照片标准格式化；然后将正脸图像、左脸图像和右脸图像分别以正脸照片、左脸照片和右脸照片的像素为标准进行正脸图像、左脸图像和右脸图像像素归一化处理；本实施例中，通过对现场采集的人脸图像进行身份证照片标准格式化和人脸图像像素归一化处理，使借书证信息中的照片和采集的人脸图像纸件的人脸特征信息查减小、甚至消除，使得在人证一致性检验的过程中，检验的准确率更高、同时检验的速度更快。
S43：持证人人脸图像的提取，具体如下：
提取经步骤S42处理后的正脸图像、左脸图像和右脸图像的特征值，分别记为正脸第二特征值、左脸第二特征值和右脸第二特征值；本实施例中，所述第一特征值和第二特征值指的是人脸的物管，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴和耳朵，也可以包括脸型、头发，或其他人脸部特征。
S44：人脸照片和人脸图像校正数据的提取，具体如下：
提取正脸照片中眼睛到正脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一正脸原始尺寸a11、第二正脸原始尺寸a12、第三正脸原始尺寸a13和第四正脸原始尺寸a14；
提取正脸图像中眼睛到正脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一正脸校正尺寸a11’、第二正脸校正尺寸a12’、第三正脸校正尺寸a13’和第四正脸校正尺寸a14’；
提取左脸照片中眼睛到左脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一左脸原始尺寸a21、第二左脸原始尺寸a22、第三左脸原始尺寸a23和第四左脸原始尺寸a24；
提取左脸图像中眼睛到左脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一左脸校正尺寸a21’、第二左脸校正尺寸a22’、第三左脸校正尺寸a23’和第四左脸校正尺寸a24’；
提取右脸照片中眼睛到右脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一右脸原始尺寸a31、第二右脸原始尺寸a32、第三右脸原始尺寸a33和第四右脸原始尺寸a34；
提取右脸图像中眼睛到右脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一右脸校正尺寸a31’、第二右脸校正尺寸a32’、第三右脸校正尺寸a33’和第四右脸校正尺寸a34’；由于眼睛在人脸照片或图像中占有一定面积的像素，面积中的点到人脸图像或图像下边沿的距离并不完全相同，故本实施例中，采集获得眼睛到正脸照片或图像、左脸照片或图像和右脸照片或图像下边沿的最短距离，保证数据的唯一性。
S5：借书证信息和持证人人脸图像的信息比对，具体如下：
S51：比对及分值的计算：将正脸第一特征值和正脸第二特征值匹配比对，记下对应正脸相似度分值R1；
将左脸第一特征值和左脸第二特征值匹配比对，记下对应左脸相似度分值 R2；
将右脸第一特征值和右脸第二特征值匹配比对，记下对应右脸相似度分值 R3；
S6：比对结果处理，具体如下：
S61：对正脸相似度分值R1、左脸相似度分值R2和右脸相似度分值R3进行校正，得到校正后的正脸相似度分值R1’、左脸相似度分值R2’和右脸相似度分值R3’，所述校正公式如下：
其中，i为正数，1≤i≤3，δi表示Ri对齐校正系数，δ1表示R1的对齐校正系数，δ2表示R2的对齐校正系数，δ3表示R3的对齐校正系数；本实施例中，在对现场采集的人脸图像进行像素归一化处理的时候，人脸图像和借书证信息中的人脸照片中的人脸比不是完全对齐的，即人脸的五官、脸型等并未完全对齐，可能导致对比的误差，以眼睛的位置为基准，对人脸图像和人脸照片中的人脸错开的程度进行校正，提高了对比的精度。
S62：计算人脸相似度分值R，所述R的计算公式如下：
R＝λR1' (2)
其中，λ为辅助判断系数；R1’为校正后的正脸相似度分值；R为人脸相似度分值；
S63：将人脸相似度分值R与比对阈值进行比对，若人脸相似度分值R大于或等于比对阈值，则图书馆借书证认证一致性检验通过，若人脸相似度分值 R小于比对阈值，则图书馆借书证认证一致性检验不通过。通过上述方法，对持证人正脸和侧脸的同时进行人证比对，将侧脸比对结果加入正脸比对结果用以判断持证人是否作弊，从而进行人证一致性检验，检验精度高、误差小、效率高、速度快，且避免了冒用人用借书证所有人的平面照片在人证一致性检验过程中作弊。
所述λ的计算公式为
其中，M为比对阈值，R2’为左脸相似度分值，R3’为右脸相似度分值。将左脸比对结果和右脸比对结果考虑进来，作为辅助判断持证人是否利用借书证所有人的平面图像或相片来作弊的参考因子，减小了人证一致性检验方法错误判断的概率，减小了误差，提高了计算精度，适用范围更广。
所述对齐校正系数δ的计算公式如下：
其中，i为正数，1≤i≤3；i＝1时，a11’为第一正脸校正尺寸、a12’为第二正脸校正尺寸、a13’为第三正脸校正尺寸、a14’为第四正脸校正尺寸；i＝2 时，a21为第一左脸原始尺寸、a22为第二左脸原始尺寸、a23为第三左脸原始尺寸、a24为第四左脸原始尺寸；i＝3时，a31’为第一右脸校正尺寸、a32’为第二右脸校正尺寸、a33’为第三右脸校正尺寸、a34’为第四右脸校正尺寸a34’，δi表示Ri对齐校正系数，δ1表示R1的对齐校正系数，δ2表示R2的对齐校正系数，δ3表示R3的对齐校正系数。本实施例中，由于眼睛位于人脸图像或人脸照片中人脸中心附近，以此为校正误差的基准点，综合考虑基准点下、右、左、上方向的偏差尺寸，形成校正系数，对相似度分值进行校正，减小了误差，提高了对比的精度。
所述步骤S43中还包括：检测正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别，所述正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别是通过基于图像的性别检测算法检测的；
所述步骤S51中还包括：将借书证信息中的性别分别与检测到的正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别匹配比对，性别一致则步骤S51中相应图像的相似度分值不变，若性别不一致，则步骤S51中相应图像的相似度分值减少5％；
所述步骤S43中还包括：检测正脸图像、左脸图像和右脸图像的年龄，所述正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别是通过基于图像的年龄检测算法检测的；所述基于图像的年龄检测算法和基于图像的性别检测算法为现有技术，在此不赘述。
所述步骤S51中还包括：将借书证信息中的性别分别与检测到的正脸图像、左脸图像和右脸图像的年龄匹配比对，年龄一致则步骤S51中相应图像的相似度分值不变，若年龄不一致，则步骤S51中相应图像的相似度分值减少5％；本实施例中，进一步考虑性别和/或年龄比对考虑进行，将原Ri考虑性别和/或年龄比对后得到新的Ri，然后再进行接下来的步骤，提高了人证一致性检验的精度。，
所述人脸图像采集模块包括至少三台可同时获取持证人正脸图像、左脸图像和右脸图像的相机；本实施例中，所述人脸图像采集模块设置在图书馆门禁处，所述获取持证人正脸图像的相机镜头与获取持证人左脸图像的相机镜头垂直；所述获取持证人正脸图像的相机镜头与获取持证人右脸图像的相机镜头垂直；所述获取持证人左脸图像的相机镜头与获取持证人右脸图像的相机镜头正对。
所述人脸图像采集模块需在同一时刻采集持证人的正脸图像、左脸图像和右脸图像。同一时刻采集正脸图像、左脸图像和右脸图像，保证了持证人不能利用采集各角度图像之间的时间差，来做作弊动作，以影响图书馆借书证人证一致性的检验结果。
所述人脸图像采集模块若成功检测到持证人的人脸图像，则进入下一步骤，否则，则提示持证人正视所述人脸图像采集模块中获取正脸图像的相机。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (7)
1.一种图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：包括步骤
S1：建立借书证信息库，所述借书证信息包括各借书证所有人的正脸照片、左脸照片、右脸照片、性别和年龄；
S2：设置比对阈值M；
S3：借书证信息的获取和提取，具体如下：
S31：借书证信息的获取：获取借书证信息，包括书证所有人的正脸照片、左脸照片、右脸照片、性别和年龄；
S32：借书证信息的提取：提取借书证所有人的正脸照片、左脸照片和右脸照片的特征值，依次作为正脸第一特征值、左脸第一特征值和右脸第一特征值；所述正脸照片、左脸照片和右脸照片符合身份证照片标准格式；
S4：持证人人脸图像的采集、处理和提取，具体如下：
S41：持证人人脸图像的采集：通过人脸图像采集模块对借书证持有人的正脸、左脸和右脸进行采集，实时获得借书证持有人的正脸图像、左脸图像和右脸图像；
S42：持证人人脸图像的处理：将正脸图像、左脸图像和右脸图像进行身份证照片标准格式化；然后将正脸图像、左脸图像和右脸图像分别以正脸照片、左脸照片和右脸照片的像素为标准进行正脸图像、左脸图像和右脸图像像素归一化处理；
S43：持证人人脸图像的提取，具体如下：
提取经步骤S42处理后的正脸图像、左脸图像和右脸图像的特征值，分别记为正脸第二特征值、左脸第二特征值和右脸第二特征值；
S44：人脸照片和人脸图像校正数据的提取，具体如下：
提取正脸照片中眼睛到正脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一正脸原始尺寸a11、第二正脸原始尺寸a12、第三正脸原始尺寸a13和第四正脸原始尺寸a14；
提取正脸图像中眼睛到正脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一正脸校正尺寸a11'、第二正脸校正尺寸a12'、第三正脸校正尺寸a13'和第四正脸校正尺寸a14'；
提取左脸照片中眼睛到左脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一左脸原始尺寸a21、第二左脸原始尺寸a22、第三左脸原始尺寸a23和第四左脸原始尺寸a24；
提取左脸图像中眼睛到左脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一左脸校正尺寸a21'、第二左脸校正尺寸a22'、第三左脸校正尺寸a23'和第四左脸校正尺寸a24'；
提取右脸照片中眼睛到右脸照片下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一右脸原始尺寸a31、第二右脸原始尺寸a32、第三右脸原始尺寸a33和第四右脸原始尺寸a34；
提取右脸图像中眼睛到右脸图像下边沿、右边沿、上边沿和左边沿的最短距离，分别记为第一右脸校正尺寸a31'、第二右脸校正尺寸a32'、第三右脸校正尺寸a33'和第四右脸校正尺寸a34'；
S5：借书证信息和持证人人脸图像的信息比对，具体如下：
S51：比对及分值的计算：将正脸第一特征值和正脸第二特征值匹配比对，记下对应正脸相似度分值R1；
将左脸第一特征值和左脸第二特征值匹配比对，记下对应左脸相似度分值R2；
将右脸第一特征值和右脸第二特征值匹配比对，记下对应右脸相似度分值R3；
S6：比对结果处理，具体如下：
S61：对正脸相似度分值R1、左脸相似度分值R2和右脸相似度分值R3进行校正，得到校正后的正脸相似度分值R1'、左脸相似度分值R2'和右脸相似度分值R3'，所述校正公式如下：
其中，i为正数，1≤i≤3，δi表示Ri对齐校正系数，δ1表示R1的对齐校正系数，δ2表示R2的对齐校正系数，δ3表示R3的对齐校正系数；
S62：计算人脸相似度分值R，所述R的计算公式如下：
R＝λR1' (2)
其中，λ为辅助判断系数；R1'为校正后的正脸相似度分值；R为人脸相似度分值；
S63：将人脸相似度分值R与比对阈值进行比对，若人脸相似度分值R大于或等于比对阈值，则图书馆借书证认证一致性检验通过，若人脸相似度分值R小于比对阈值，则图书馆借书证认证一致性检验不通过。
2.根据权利要求1所述图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：所述λ的计算公式为
其中，M为比对阈值，R2'为左脸相似度分值，R3'为右脸相似度分值。
3.根据权利要求1所述图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：所述对齐校正系数δ的计算公式如下：
其中，i为正数，1≤i≤3；i＝1时，a11'为第一正脸校正尺寸、a12'为第二正脸校正尺寸、a13'为第三正脸校正尺寸、a14'为第四正脸校正尺寸；i＝2时，a21为第一左脸原始尺寸、a22为第二左脸原始尺寸、a23为第三左脸原始尺寸、a24为第四左脸原始尺寸；i＝3时，a31'为第一右脸校正尺寸、a32'为第二右脸校正尺寸、a33'为第三右脸校正尺寸、a34'为第四右脸校正尺寸，δi表示Ri对齐校正系数，δ1表示R1的对齐校正系数，δ2表示R2的对齐校正系数，δ3表示R3的对齐校正系数。
4.根据权利要求1所述图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：所述步骤S43中还包括：检测正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别，所述正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别是通过基于图像的性别检测算法检测的；
所述步骤S51中还包括：将借书证信息中的性别分别与检测到的正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别匹配比对，性别一致则步骤S51中相应图像的相似度分值不变，若性别不一致，则步骤S51中相应图像的相似度分值减少5％。
5.根据权利要求1或4所述图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：所述步骤S43中还包括：检测正脸图像、左脸图像和右脸图像的年龄，所述正脸图像、左脸图像和右脸图像的性别是通过基于图像的年龄检测算法检测的；
所述步骤S51中还包括：将借书证信息中的性别分别与检测到的正脸图像、左脸图像和右脸图像的年龄匹配比对，年龄一致则步骤S51中相应图像的相似度分值不变，若年龄不一致，则步骤S51中相应图像的相似度分值减少5％。
6.根据权利要求1所述图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：所述人脸图像采集模块包括至少三台可同时获取持证人正脸图像、左脸图像和右脸图像的相机；
所述人脸图像采集模块需在同一时刻采集持证人的正脸图像、左脸图像和右脸图像。
7.根据权利要求1所述图书馆借书证人证比对方法，其特征在于：所述人脸图像采集模块若成功检测到持证人的人脸图像，则进入下一步骤，否则，则提示持证人正视所述人脸图像采集模块中获取正脸图像的相机。
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
| CN104715271A (zh) * | 2015-03-23 | 2015-06-17 | 北京中盾安全技术开发公司 | 人证核验机 |
| CN105930709A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-07 | 深圳泰首智能技术有限公司 | 人脸识别技术应用于人证一致性检验的方法及装置 |
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| Local intensity area descriptor for facial recognition in ideal and noise conditions;Chi-Kien Tran 等;《Journal of Electronic Imaging》;20170228(第2期);第1-2页 * |
| 数字图书馆移动信息推送服务研究;舒宗瑛;《农业图书情报学刊》;20150731;第27卷(第7期);第1-2页 * |
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