CN109508524A - 认证方法、系统和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种认证方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取目标用户的标识信息；根据所述标识信息获取目标人物特征信息，所述目标人物特征信息包括：性别、年龄、身高、体重、人物图像中的至少一种；获取信息采集终端采集到的人物特征信息；检测采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息是否匹配；若采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息匹配，则对所述目标用户认证通过。解决了现有技术中通过工作人员认证时认证效率低且准确率低的问题，达到了可以自动认证，提高认证效率的效果，并且，由于人工认证时容易出现由于人为主观疏忽而导致的误判的问题，所以上述方案也在一定程度上提高了认证准确率。

Description

认证方法、系统和存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种认证方法、系统和存储介质。

背景技术

在诸如火车站、汽车站、地铁站的场景中，为了保证乘客的安全，通常需要对每位乘客进行安检，而安检的其中一项即为认证用户的身份。现有的认证方法为：工作人员让乘客出示证件，人工查看出示的证件与乘客本人是否相符，若相符，则认证通过，反之，则认证失败。

发明内容

为了解决相关技术中通过工作人员认证时认证效率较低且准确率较低的问题，本申请提供了一种认证方法、系统和存储介质。

第一方面，提供了一种认证方法，所述方法包括：

获取目标用户的标识信息；

根据所述标识信息获取目标人物特征信息，所述目标人物特征信息包括：性别、年龄、身高、体重、人物图像中的至少一种；

获取信息采集终端采集到的人物特征信息；

检测采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息是否匹配；

若采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息匹配，则对所述目标用户认证通过。

可选地，所述人物图像包括头像信息，所述检测采集到的所述人物特征信息与所述目标身份性信息是否匹配，包括：

根据人脸识别算法识别采集到的头像信息与所述目标人物特征信息中的头像信息是否匹配，所述人脸识别算法包括任务约束的深度卷积网络TCDCN、粗到精自动编码器网络CFAN、面部点深卷积网络级联Cascaded CNN或者显示形状级联回归。

可选地，所述检测采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息是否匹配，包括：

检测采集到的第一人物特征信息与所述目标人物特征信息中的第一人物特征信息是否匹配，所述第一人物特征信息包括性别、年龄、身高、体重中的至少一种；

若匹配，则检测采集到的头像信息与所述目标人物特征信息中的头像信息是否匹配。

可选地，所述获取目标用户的标识信息，包括：

接收所述目标用户携带的终端发出的终端标识，所述终端标识包括：国际移动用户识别码IMSI、国际移动设备识别码IMEI、电子序列号ESN中的至少一种；

或者；

获取智能卡片的卡片标识。

可选地，所述方法还包括：

获取信息采集终端采集到的穿着信息，所述穿着信息包括衣服、帽子、鞋子、鞋底花纹中的至少一种；

将所述穿着信息以及采集到所述穿着信息的时间信息对应存储在服务器中，所述服务器用于根据对应存储的信息对所述目标用户做信息追踪。

可选地，所述方法还包括：

获取信息采集终端采集到的所述目标用户的视频信息；

存储所述视频信息至服务器，所述服务器用于根据所述视频信息对所述目标用户做信息追踪。

可选地，所述检测采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息是否匹配，还包括：

从所述服务器中获取历史存储的所述目标用户的视频信息；

检测采集到的所述视频信息与所述服务器中存储的所述视频信息是否匹配。

可选地，所述检测采集到的所述视频信息与所述服务器中存储的所述视频信息是否匹配，包括：

将采集到的所述视频信息与所述服务器中的所述视频信息进行换帧比对和/或抽帧比对。

可选地，所述人物特征信息包括人物图像，所述方法还包括：

根据采集到的所述人物图像以及历史采集到的所述目标用户的人物图像，建立多场景下的拓扑连接关系。

所述方法还包括：

若采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息不匹配，则获取所述目标用户携带的物品的图像信息，存储所述图像信息。

第二方面，提供了一种认证系统，所述认证系统包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现第一方面所述的认证方法。

第三方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一条程序指令，所述至少一条程序指令被处理器加载并执行以实现第一方面所述的认证方法。

通过获取用户的标识信息，并根据标识信息获取目标人物特征信息，进而只有在采集的人物特征信息与获取的目标人物特征信息匹配时，确定对目标用户认证通过；解决了现有技术中通过工作人员认证时认证效率低且准确率低的问题，达到了可以自动认证，提高认证效率的效果，并且，由于人工认证时容易出现由于人为主观疏忽而导致的误判的问题，所以上述方案也在一定程度上提高了认证准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的认证方法的方法流程图；

图2是本发明提供的认证方法中其它步骤的方法流程图。

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，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

本实施例提供的认证方法可以用于诸如汽车站、火车站、地铁站、剧院门口、博物馆门口等场景中，在上述场景中，安检处可以设置有信息采集终端，信息采集终端用于采集各个用户的人物特征信息，以及标识信息，人物特征信息包括性别、年龄、身高、体重、人物图像中的至少一种，标识信息可以为用户携带的终端的IMSI(International MobileSubscriber Identification Number，国际移动用户识别码)、IMEI(InternationalMobile Equipment Identity，国际移动设备识别码)、ESN(Electronic Serial Number，电子序列号)，可选地，标识信息还可以为用户的身份证号或者智能卡片的卡片标识等等。

其中，在人物特征信息包括性别、年龄、身高和人物图像时，信息采集终端可以为具备摄像功能的终端；在人物特征性信息包括体重时，信息采集终端可以为在底部具有体重称的终端。

标识信息为IMSI、IMEI或者ESN时，上述场景中可以包括通信设备，该通信设备可以通过无线网络接收用户携带的终端发送的上述标识信息；而当标识信息为身份照或者卡片标识时，上述场景中可以包括扫描设备，用户在将智能卡片与该扫描设备靠近时，该扫描设备可以获取智能卡片中携带的身份证号或者卡片标识。

上述仅以获取上述信息为例，实际实现时，还可以获取用户的穿着信息，比如，衣服、鞋子、帽子以及鞋底花纹等等，其中，当需要获取鞋底花纹时，安检口处可以设置有用于采集鞋底花纹的图像设备，在用户进入安检口并站立在该图像设备的上方时，该图像设备可以自动采集，在此不再赘述。

下述各个实施例所述的信息采集终端可以包括一台终端，也可以包括多台终端，在此并不做限定。

请参考图1，其示出了本发明一个实施例提供的认证方法的流程图，如图1所示，该认证方法包括：

步骤101，获取目标用户的标识信息。

下述各个步骤的执行主体可以为单一设备，也可以为由多台设备组成的设备集群。

该标识信息可以为目标用户携带的终端的终端标识，也可以为目标用户使用的智能卡片的卡片标识。

实际实现时，本步骤可以包括如下两种可能的实现方式：

第一种：接收目标用户携带的终端发出的终端标识，终端标识包括：IMSI、IMEI、ESN中的至少一种。

在终端进入探测区域时，终端发出的通信信号可以被通信设备接收到，因此，通信设备可以采集到终端的终端标识。可选地，终端可以通过wifi(WIreless-Fidelity，无线保真)等方式发送上述终端标识至通信设备。

第二种：获取智能卡片的卡片标识。

在各种可能的场景中，用户在进入时，可以使用智能卡片刷卡进入，比如，使用身份证、车票、公交卡等等进入，此时，在用户使用智能卡片刷卡之后，扫描设备即可扫描得到智能卡片的卡片标识。比如，在使用身份证刷卡时，可以得到身份证号；又比如，在使用车票进入时，扫描设备可以得到车次以及购买该车票的用户的身份证号；再比如，在使用公交卡进入时，扫描设备可以得到办理该公交卡的用户的身份证号。

步骤102，根据标识信息获取目标人物特征信息，目标人物特征信息包括：性别、年龄、身高、体重、人物图像中的至少一种。

可以根据标识信息继续获取目标人物特征信息。可选地，可以发送该标识信息至后台服务器，接收后台服务器反馈的该目标人物特征信息。其中，后台服务器中存储有不同标识信息和不同目标人物特征信息之间的对应关系。

比如，在用户开手机卡时，工作人员可以通过采集设备采集该用户的目标人物特征信息，然后将开设的卡的IMSI、IMEI或者ESN与采集到的目标人物特征信息对应存储在后台，此后后台服务器中即可存储有标识信息和人物特征信息之间的对应关系。

又比如，用户在开设公交卡时，需要实名登记，也即需要向开卡人员提供身份证，并且需要采集人物特征信息，开卡人员获取到上述信息之后即可将上述信息对应存储在后台。

需要说明的是，在人物特征信息中包括两者或者两者以上时，人物特征信息与标识信息之间的对应关系可以为单次存储的信息，也可以是存储标识信息和其中某一项人物特征信息之后，根据上述信息通过其他渠道继续获取的信息。

步骤103，获取信息采集终端采集到的人物特征信息。

在用户进入安检区域时，信息采集终端可以采集用户的人物特征信息。其中，采集不同人物特征信息的采集方式不同，具体请见实施例前置部分。

比如，在人物特征信息包括性别或者年龄时，在采集到用户的图像之后，可以根据该图像分析用户是男士还是女士，进而确定性别，并通过人脸识别或者体态识别确定用户的年龄。

类似的，在人物特征信息包括身高时，可以对采集到的图像做图像解析，进而得到用户的身高，如175cm。当然，实际实现时，信息采集终端中可以包括激光测距仪，通过激光测距仪测量目标用户的身高。

在人物特征信息包括体重时，可以根据体重秤的测量结果直接获取到用户的体重。

步骤104，检测采集到的人物特征信息与目标人物特征信息是否匹配。

在人物特征信息包括性别时，可以检测采集到的性别是否与获取到的预设的性别相同。

在人物特征信息包括年龄或者身高时，由于采集年龄或者身高的准确度较低，因此，可以检测采集到的年龄或者身高与目标人物特征信息中的年龄或者身高的误差是否在一定范围内，如果在，则认为匹配，反之，则不匹配。

在人物特征信息包括体重时，由于不同时间段，用户的体重可能会有所浮动，因此，可以检测采集到的体重与目标任务特征信息中的体重的误差是否在一定范围内，如果在，则认为匹配，反之，则不匹配。

在人物特征信息包括头像时，根据人脸识别算法识别采集到的头像信息与目标人物特征信息中的头像信息是否匹配，人脸识别算法包括TCDCN(Facial landmarkdetection by deep multi-task learning，任务约束的深度卷积网络)、CFAN(Coarse-to-fine auto-encoder networks，粗到精自动编码器网络)、Cascaded CNN(Deepconvolutional network cascade for facial point detection，面部点深卷积网络级联)或者显示形状级联回归。当然，实际实现时，还可以通过5点法进行人脸识别。

实际实现时，若人物特征信息中同时包括第一人物特征信息和头像信息时，则本步骤包括：

第一，检测采集到的第一人物特征信息与目标人物特征信息中的第一人物特征信息是否匹配，第一人物特征信息包括性别、年龄、身高、体重中的至少一种。

第二，若匹配，则检测采集到的头像信息与目标人物特征信息中的头像信息是否匹配。

需要补充说明的是，在人物特征信息中包括两种或者两种以上时，在预设比例的人物特征信息匹配即认为采集的人物特征信息与获取的目标人物特征信息匹配。比如，人物特征信息中包括4种，则在其中至少3种互相匹配时，则认为采集的人物特征信息与获取的目标人物特征信息匹配。

步骤105，若采集到的人物特征信息与目标人物特征信息匹配，则对目标用户认证通过。

则检测结果为两者匹配，则认为是用户本人使用，此时即可认为对目标用户认证通过。可选地，在认证通过后，可以将安检闸机打开放行。比如，在地铁站中，在用户使用公交卡刷卡且通过上述方案认证通过时，则入站口的闸机即可自动打开。

综上，通过获取用户的标识信息，并根据标识信息获取目标人物特征信息，进而只有在采集的人物特征信息与获取的目标人物特征信息匹配时，确定对目标用户认证通过；解决了现有技术中通过工作人员认证时认证效率低且准确率低的问题，达到了可以自动认证，提高认证效率的效果，并且，由于人工认证时容易出现由于人为主观疏忽而导致的误判的问题，所以上述方案也在一定程度上提高了认证准确率。

在上述实施例中，仅以执行上述操作来举例说明，实际实现时，请参考图2，上述认证方法还可以包括如下步骤：

步骤201，获取信息采集终端采集到的穿着信息，穿着信息包括衣服、帽子、鞋子、鞋底花纹中的至少一种。

在穿着信息包括衣服、帽子和鞋子时，即可通过摄像头采集的信息获取得到；在穿着信息包括鞋底花纹时，信息采集终端还可以包括地面反向摄录，并通过地面反向摄录采集用户所穿鞋子的鞋底花纹。比如，在用户进入安检口时，设置在安检口底部的地面反向摄录即可采集得到鞋底花纹。实际实现时，安检口可以设置两个鞋底似得提示，进而提示用户将双脚放入到对应位置。

步骤202，将穿着信息以及采集到穿着信息的时间信息对应存储在服务器中，服务器用于根据对应存储的信息对目标用户做信息追踪。

在采集到穿着信息之后，即可将该穿着信息以及当前的时间性信息对应存储在服务器中，这样，当后续需要对该用户做追踪时，即可通过上述信息追踪。可选地，实际实现时，还可以将穿着信息、时间信息以及当前的位置存储在服务器，以便后续做追踪。比如，对于某一犯罪嫌疑人，即可通过上述信息对该犯罪嫌疑人做定位跟踪，进而辅助警察破案。

需要补充说明的是，上述方法还可以包括如下步骤：

第一，获取信息采集终端采集到的目标用户的视频信息。

信息采集终端在采集人物特征信息时，可以录制视频。

第二，存储视频信息至服务器，服务器用于根据视频信息对目标用户做信息追踪。

可以存储录制的视频信息至服务器，这样，后续即可通过保存的视频来对用户做追踪。比如，警察破案时，即可根据某一犯罪嫌疑人在各个位置的视频信息，进而确定嫌疑人的长相以及行踪。

此外，在获取到上述视频信息之后，上述步骤104还可以包括：

第一，从服务器中获取历史存储的目标用户的视频信息。

可选地，可以从服务器中获取在本次之前最近一次存储的视频信息。比如，服务器中存储有视频信息以及每段视频信息的存储时间，这样，即可根据各个存储时间获取最近的一段视频信息。

第二，检测采集到的视频信息与服务器中存储的视频信息是否匹配。

若两者匹配，则可以结合步骤104中的其他人物特征信息的检测结果最终确定采集的人物特征信息与目标人物特征信息是否匹配。

可选地，将采集到的视频信息与服务器中的视频信息进行换帧比对和/或抽帧比对。

可进行抽帧图像比对(如电影放映的标准是每秒放映24帧，每秒遮挡24次，刷新率是每秒48次。这里的帧就是画面，也就是说电影每秒放映24幅画面，以达到动画的效果。行走时的动态影像可进行帧数划分，比对相对应的画面即可)或换帧比对(将对应帧数的画面对调，比对动态影像是否协调)。

需要补充说明的另一点是，由于不同场景中受不同角度以及光线的影响拍摄的人物图像可能会有所差别，因此，在本实施例中，在人物特征信息中包括人物图像时，还可以根据采集到的人物图像以及历史采集到的目标用户的人物图像，建立多场景下的拓扑连接关系。比如，基于时空模型的跨场景目标跟踪：大范围监控需要多个摄像机有各自的监控任务，并协同工作，监控系统中摄像机和其监控任务之间没有关联。研究在不同场景下多目标之间的关联，自动分析多个摄像机所拍摄的视频内容，建立多场景目标之间的对应关系和拓扑连接关系，并消除由于不同摄像机之间的光照、视角的不同造成的影响。

需要补充说明的再一点是，当检测到采集的人物特征信息与目标人物特征信息不匹配时，则为了进一步保证公共安全，可以获取目标用户携带的物品的图像信息，并存储该图像信息。其中，物品的图像信息可以为X光机采集得到的3D矢量照片。当然实际实现时，为了后续信息追踪的需求，在检测结果为两者匹配时，在开启闸机之前，还可以获取目标用户携带的物品的图像信息，存储该图像信息，并在存储之后，开启闸机。当然，如果目标用户未携带物品，则可以直接开启闸机，在此不再赘述。

本发明另一实施例提供了一种认证系统，所述认证系统包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现上述所述的认证方法。

本发明另一实施例提供了一种存储介质，存储介质中存储有至少一条程序指令，所述至少一条程序指令被处理器加载并执行以实现上述各个实施例所述的认证方法。

它的结构和功能及工作原理为本领域技术人员所公知，在此不做赘述。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种认证方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户的标识信息；

根据所述标识信息获取目标人物特征信息，所述目标人物特征信息包括：性别、年龄、身高、体重、人物图像中的至少一种；

获取信息采集终端采集到的人物特征信息；

检测采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息是否匹配；

若采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息匹配，则对所述目标用户认证通过。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人物图像包括头像信息，所述检测采集到的所述人物特征信息与所述目标身份性信息是否匹配，包括：

根据人脸识别算法识别采集到的头像信息与所述目标人物特征信息中的头像信息是否匹配，所述人脸识别算法包括任务约束的深度卷积网络TCDCN、粗到精自动编码器网络CFAN、面部点深卷积网络级联Cascaded CNN或者显示形状级联回归。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息是否匹配，包括：

检测采集到的第一人物特征信息与所述目标人物特征信息中的第一人物特征信息是否匹配，所述第一人物特征信息包括性别、年龄、身高、体重中的至少一种；

若匹配，则检测采集到的头像信息与所述目标人物特征信息中的头像信息是否匹配。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的标识信息，包括：

接收所述目标用户携带的终端发出的终端标识，所述终端标识包括：国际移动用户识别码IMSI、国际移动设备识别码IMEI、电子序列号ESN中的至少一种；

或者；

获取智能卡片的卡片标识。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取信息采集终端采集到的穿着信息，所述穿着信息包括衣服、帽子、鞋子、鞋底花纹中的至少一种；

将所述穿着信息以及采集到所述穿着信息的时间信息对应存储在服务器中，所述服务器用于根据对应存储的信息对所述目标用户做信息追踪。

6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取信息采集终端采集到的所述目标用户的视频信息；

存储所述视频信息至服务器，所述服务器用于根据所述视频信息对所述目标用户做信息追踪。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述检测采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息是否匹配，还包括：

从所述服务器中获取历史存储的所述目标用户的视频信息；

检测采集到的所述视频信息与所述服务器中存储的所述视频信息是否匹配。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述检测采集到的所述视频信息与所述服务器中存储的所述视频信息是否匹配，包括：

将采集到的所述视频信息与所述服务器中的所述视频信息进行换帧比对和/或抽帧比对。

9.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述人物特征信息包括人物图像，所述方法还包括：

根据采集到的所述人物图像以及历史采集到的所述目标用户的人物图像，建立多场景下的拓扑连接关系。

10.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若采集到的所述人物特征信息与所述目标人物特征信息不匹配，则获取所述目标用户携带的物品的图像信息，存储所述图像信息。

11.一种认证系统，其特征在于，所述认证系统包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如权利要求1至10任一所述的认证方法。

12.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条程序指令，所述至少一条程序指令被处理器加载并执行以实现如权利要求1至10任一所述的认证方法。