CN111310152B - 一种计算机用户身份识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种计算机用户身份识别系统，包括：读卡设备用于读取身份验证卡的基本信息；处理模块用于对身份验证卡的身份信息和有效期信息进行基本信息验证，当基本信息验证通过后控制第一摄像头获取身份信息卡表面的人脸照片信息，以及控制第二摄像头获取用户人脸图像；处理模块进一步包括用于分别对人脸照片和用户人脸图像进行特征提取处理，分别获取人脸照片和用户人脸图像的人脸特征参数；并将分别获得的人脸特征参数进行比对验证，当验证通过后发送通过指令到计算机的控制模块，以允许用户登录计算机。本发明通过身份验证卡验证身份信息结合图像识别技术进一步验证用户与身份信息卡的对应信息，提高了计算机系统的安全性。

Description

一种计算机用户身份识别系统

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别是一种计算机用户身份识别系统。

背景技术

校园的资料阅览室中，设置有供学生免费试用的计算机供学生查阅校内的重要档案，此类资源仅对在校学生开放，并不对社会开放。为了保证数据库的安全，防止外来的网络攻击等情况，此类计算机通常是脱机工作，重要档案资料都存储在计算机的本地硬盘中。

为保证此类计算机的安全性，在学生使用该计算机时需要对学生的身份进行验证，现有技术中，有采用学生专用的登录名和登录密码的方式进行验证，但是此类验证方式存在密码泄露的问题。也有采用通过刷学生卡的方式进行验证，但此类验证方式同样存在因学生卡丢失而导致的安全问题，使用者身份信息还是无法得到有保障的验证。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种计算机用户身份识别系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提出一种计算机用户身份识别系统，包括：读卡设备、处理模块、第一摄像头和第二摄像头；其中，

读卡设备用于读取身份验证卡的基本信息，其中基本信息包括身份信息和有效期信息；

处理模块用于对身份验证卡的身份信息和有效期信息进行基本信息验证，当基本信息验证通过后控制第一摄像头获取身份信息卡表面的人脸照片信息，以及控制第二摄像头获取用户人脸图像；

处理模块进一步包括用于分别对人脸照片和用户人脸图像进行特征提取处理，分别获取人脸照片和用户人脸图像的人脸特征参数；并将分别获得的人脸特征参数进行比对验证，当验证通过后发送通过指令到计算机的控制模块，以允许用户登录计算机。

在一种实施方式中，身份验证卡为学生卡，身份验证卡的身份信息包括身份信息卡ID、学校信息、学生ID等；有效期信息包括身份信息卡的有效期截止日期等。

在一种实施方式中，身份验证卡中设置有智能芯片，智能芯片中存储有身份验证卡的基本信息；

读卡设备上设有读取智能芯片信息的读卡单元，通过读取放置在其上的身份验证卡的智能芯片获取基本信息。

在一种实施方式中，身份验证卡的表面上印有与身份验证卡身份信息对应的人脸照片信息；

第一摄像头对准读卡设备，用于读卡时获取读卡设备上身份验证卡的人脸照片图像。

在一种实施方式中，处理模块包括依次连接的接收单元、预处理单元、分割单元、特征提取单元以及比对验证单元；其中，

接收单元用于接收目标图像，其中目标图像包括由第一摄像头获取的人脸照片图像和第二摄像头获取的用户人脸图像；

预处理单元用于对目标图像进行预处理，输出预处理后的目标图像；

分割单元用于对预处后的目标图像进行二值化处理以及分割处理，获取目标图像中的人脸部分；

特征提取单元用于目标图像中的人脸部分进行特征提取处理，获取人脸部分的人脸特征参数；

比对验证单元用于将根据人脸照片图像获取的第一人脸特征参数以及根据用户人脸图像获取的第二人脸特征参数进行比对，当第一人脸特征参数与第二人脸特征参数的相似度大于设定的阈值时，输出验证通过结果。

本发明的有益效果为：

本发明用户身份识别系统与计算机的控制模块连接，通过设置读卡设备，首先读取身份验证卡初步验证用户身份信息以及有效期信息是否符合要求，当初步验证通过后，进一步通过第一摄像头获取身份信息卡上的人脸照片信息，以及通过第二摄像头获取用户的人脸图像信息，并将二者进行比对验证，当二者比对验证通过后，判断用户为身份验证卡的有效持卡人，允许用户登录计算机进行使用。本发明通过身份验证卡验证身份信息，并通过图像识别技术进一步验证用户与身份信息卡的对应信息，从而确保计算机的使用者身份验证的准确性，避免了因信息泄露或身份验证卡丢失而导致的安全问题，提高了计算机系统的安全性。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的框架结构图；

图2为本发明处理模块的框架结构图。

附图标记：

读卡设备1、处理模块2、第一摄像头3、第二摄像头4、计算机控制模块8、身份验证卡9、接收单元21、预处理单元22、分割单元23、特征提取单元24、比对验证单元25

具体实施方式

结合以下应用场景对本发明作进一步描述。

参见图1，其示出一种计算机用户身份识别系统，与学生的身份验证卡9配合使用，其中，该身份验证卡9中存储有基本信息，以及该身份验证卡9的表面上印有持卡人的人脸照片信息；该用户身份识别系统包括：读卡设备1、处理模块2、第一摄像头3和第二摄像头4；其中，

读卡设备1用于读取身份验证卡9的基本信息，其中基本信息包括身份信息和有效期信息；

处理模块2用于对身份验证卡9的身份信息和有效期信息进行基本信息验证，当基本信息验证通过后控制第一摄像头3获取身份信息卡表面的人脸照片信息，以及控制第二摄像头4获取用户人脸图像；

处理模块2进一步包括用于分别对人脸照片和用户人脸图像进行特征提取处理，分别获取人脸照片和用户人脸图像的人脸特征参数；并将分别获得的人脸特征参数进行比对验证，当验证通过后发送通过指令到计算机控制模块8，以允许用户登录计算机。

在一种实施方式中，身份验证卡9为学生卡，身份验证卡9的身份信息包括身份信息卡ID、学校信息、学生ID等；有效期信息包括身份信息卡的有效期截止日期等。

本发明上述实施方式，通过设置读卡设备，首先读取身份验证卡初步验证用户身份信息以及有效期信息是否符合要求，当初步验证通过后，进一步通过第一摄像头获取身份信息卡上的人脸照片信息，以及通过第二摄像头获取用户的人脸图像信息，并将二者进行比对验证，当二者比对验证通过后，判断用户为身份验证卡的有效持卡人，通过处理模块向计算机中的控制模块发送验证通过指令，允许用户登录计算机进行使用。本发明通过身份验证卡验证身份信息，并通过图像识别技术进一步验证用户与身份信息卡的对应信息，从而确保计算机的使用者身份验证的准确性，避免了因信息泄露或身份验证卡丢失而导致的安全问题，提高了计算机系统的安全性。

同时，针对现有技术中预先将允许登录的用户的人脸数据预存到专用的数据库或者云服务器中，供用户直接进行人脸识别验证的情况。申请人发现若要针对脱机工作的计算机，则需要讲全校学生的人脸数据预先录入到本地装置，这必然会增加计算机本地资源的负担，同时由于在学校生的信息需要每年更新，因此也必定增加对本地数据维护的成本。本发明通过设置读卡装置直接读取学生卡中存储的学生身份信息以及有效期信息，此类信息在学生进入校园领取学生卡的时候已经存在于学生卡中，因此能够确保信息的及时更新，降低数据库更新维护的成本；同时利用学生卡上的人脸照片信息与学生本人的人脸图像进行比对验证，能够避免学生卡被盗用的情况，同时无需建立额外的用户身份验证的数据库，完成学生身份的准确识别，降低了计算机数据的负担，同时也降低了维护的成本，同时能够保证计算机身份验证的准确性。

在一种实施方式中，身份验证卡9中设置有智能芯片，智能芯片中存储有身份验证卡9的基本信息；

读卡设备1上设有用于放置身份验证卡9并读取其智能芯片信息的读卡单元，通过读取放置在其上的身份验证卡9的智能芯片获取基本信息。

在一种场景中，该身份验证卡中设置有NFC智能芯片，该NFC智能芯片中存储有与该身份验证卡对应的学生ID、有效期信息等。

在一种场景中，学生卡中的NFC智能芯片存储有经过加密处理的数据，通过读取该数据信息能够获取学生对应的学院信息、班级信息、学生号信息、防伪验证信息以及该该学生卡的有效期信息。处理模块首先进行防伪验证，保证该信息的准确性以及该学生卡的真伪性；并进一步判断当前时间是否在有效期内，保证该学生卡的有效性。当通过验证后判定该学生卡为有效的学生卡，并执行进一步的人脸验证处理。

在一种实施方式中，身份验证卡9的表面上印有与身份验证卡9身份信息对应的人脸照片信息；

第一摄像头3对准读卡设备1，用于读卡时获取读卡设备1上身份验证卡9的人脸照片图像。

在一种实施方式中，参见图2，处理模块2包括依次连接的接收单元21、预处理单元22、分割单元23、特征提取单元24以及比对验证单元25；其中，

接收单元21用于接收目标图像，其中目标图像包括由第一摄像头3获取的人脸照片图像和第二摄像头4获取的用户人脸图像；

预处理单元22用于对目标图像进行预处理，输出预处理后的目标图像；

分割单元23用于对预处后的目标图像进行二值化处理以及分割处理，获取目标图像中的人脸部分；

特征提取单元24用于目标图像中的人脸部分进行特征提取处理，获取人脸部分的人脸特征参数；

比对验证单元25用于将根据人脸照片图像获取的第一人脸特征参数以及根据用户人脸图像获取的第二人脸特征参数进行比对，当第一人脸特征参数与第二人脸特征参数的相似度大于设定的阈值时，输出验证通过结果。

上述实施方式中，处理模块中设置有对人脸照片图像和用户人脸图像进行处理的预处理单元、分割单元、特征提取单元，经过预处理、分割处理以及特征提取处理后，分别获取两个图像的人脸特征参数，并将获取的特征参数进行相似度比对，当相似度符合要求时，判断两个图像中的人脸信息相同，通过验证。能够以图像作为比对的基础，准确判断学生卡对应学生身份的准确性。同时对两个图像采用相同的特征提取方式进行人脸特征提取，能够保证人脸特征的适应性。

需要说明的是，上述实施方式中的处理模块能够同时对获取的人脸照片图像和用户人脸图像进行处理；或者处理模块设置有两套上述单元分别对获取的人脸照片图像和用户人脸图像进行处理，在此不作限定。

在一种实施方式中，预处理单元22对目标图像进行预处理，包括：

对采用设定的小波基对目标图像进行小波分解，其中采用的小波分解层数为1层；获取小波分解后的低频系数和高频系数；

对获取的低频系数进行清晰度增强处理，获取清晰度增强处理后的低频系数；

将清晰度增强处理后的低频系数和高频系数进行小波重构，得到第一增强图像；

其中，对获取的低频系数进行清晰度增强处理，采用的清晰度增强函数为：

式中，

表示清晰度增强后的低频系数，Z_D(k)表示第k个低频系数，

表示低频系数的均值，σ表示低频系数的标准差,δ表示设定清晰度调节因子，

表示设定的补强因子；

将第一增强图像作为预处理单元22输出的预处理后的目标图像。

针对获取的目标图像，特别是学生证上的人脸照片图像分辨率较低，可能会影响人脸特征提取的情况；上述实施方式中，提出了一种对目标图像进行清晰度增强的方法，首先对图像小波分解，并对包含了图像信息的低频系数进行增强处理，能够自适应地根据低频系数的特性，提高低频系数的对比度，从而使得图像中的边缘信息得到加强，提升图像的清晰度。同时上述方法同样适用于人脸图像中，为后续提取人脸特征参数奠定了基础。

在一种实施方式中，预处理单元22对目标图像进行预处理，还包括：

对第一增强图像进一步进行亮度增强处理，包括：

将第一增强图像转换到HIS颜色空间，获取第一增强图像的色度分量H，饱和度分量S和亮度分量I；

对亮度分量I进行灰度直方图统计g，并根据灰度直方图进行亮度增强处理，其中采用的亮度增强函数为：

式中，Iz′(x,y)表示对亮度分量I亮度增强后的像素点(x,y)的灰度值，Iz(x,y)表示亮度分量I中像素点(x,y)的灰度值，N表示亮度分量像素点的总数，g(i)表示灰度统计直方图g中灰度级为i的像素点的个数，k表示亮度分量I中像素点(x,y)所在的灰度级，即像素点(x,y)的灰度值，β表示过增强阈值函数，其中

表示亮度分量I中的灰度均值,sgn(·)表示符号函数；

获取亮度增强处理后的增强图像。

在一种实施方式中，将第二增强图像作为预处理单元22输出的预处理后的目标图像。

针对计算机通常设置在室内，而室内的亮度不足影响图像亮度的情况，本发明还提出一种亮度增强方法，该方法能够自适应地根据图像的亮度分量进行自适应的调节图像的对比度。同时，申请人发现现有的图像拉伸技术，由于亮度信息都集中在图像的背景部分，因此背景部分对传统的直方图拉伸程度特别敏感，很容易会导致原图像中本来亮度相差不大的两个背景部分，在拉伸后出现明显的“曝光点”的过增强情况(即拉伸后本来相邻像差不大的像素点在拉伸后亮度差异变大导致出现明显的曝光点)；上述亮度增强方式还创造性的加入了过增强阈值函数，能够根据图像本身的亮度分布情况调节防止过增强的阈值，避免了“曝光点”的问题，进一步提高图像的质量，为后续人脸特征提取奠定了基础。

在一种实施方式中，预处理单元22对目标图像进行预处理，还包括：

对第二增强图像进一步进行去噪增强处理，包括：

对采用设定的小波基对第二增强图像进行小波分解，其中采用的小波分解层数为3层；获取小波分解后的低频系数和高频系数；

对分解后的高频系数进行阈值处理，其中采用的阈值函数为：

式中，

表示阈值处理后的第j层小波分解第k个高频系数，Z_G(j,k)表示第j层小波分解的第k个高频系数，T_j表示设定的阈值，其中

med(Z_G(j))表示第j层高频小波系数的中值，L表示信号的长度，sgn(·)表示符号函数。

将低频系数和阈值处理后高频系数进行小波重构，得到第三增强图像。

在一种实施方式中，将第三增强图像作为预处理单元22输出的预处理后的目标图像。

上述实施方式中，本发明提出了首先对图像进行小波分解，对低频系数进行清晰度处理，然后重构第一增强图像，并对第一增强图像进行亮度增强处理，提高图像的对比度，获取第二增强图像，最后对第二增强图像再次进行小波分解，并进一步对高频系数进行阈值处理去除噪声；通过三步式的处理过程提高图像质量，能够适应针对室内图像的增强，为准确人脸特征提取提供了所需的图像质量调节，上述实施方式中提出的专门针对人脸特征提取的图像预处理方法，能够极大程度的提高图像质量，避免在人脸特征提取中受到的因图像质量参差不齐而带来的干扰信息，间接提高了人脸特征提取的准确性。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，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实质和范围。

Claims (3)

1.一种计算机用户身份识别系统，其特征在于，包括：读卡设备、处理模块、第一摄像头和第二摄像头；其中，

所述读卡设备用于读取身份验证卡的基本信息，其中所述基本信息包括身份信息和有效期信息；

所述处理模块用于对所述身份验证卡的身份信息和有效期信息进行基本信息验证，当基本信息验证通过后控制所述第一摄像头获取所述身份信息卡表面的人脸照片信息，以及控制所述第二摄像头获取用户人脸图像；

所述处理模块进一步包括用于分别对所述人脸照片和用户人脸图像进行特征提取处理，分别获取所述人脸照片和用户人脸图像的人脸特征参数；并将分别获得的人脸特征参数进行比对验证，当验证通过后发送通过指令到计算机的控制模块，以允许用户登录所述计算机；

其中，所述处理模块包括依次连接的接收单元、预处理单元、分割单元、特征提取单元以及比对验证单元；其中，

所述接收单元用于接收目标图像，其中所述目标图像包括由第一摄像头获取的人脸照片图像和所述第二摄像头获取的用户人脸图像；

所述预处理单元用于对目标图像进行预处理，输出预处理后的目标图像；

所述分割单元用于对预处后的目标图像进行二值化处理以及分割处理，获取目标图像中的人脸部分；

所述特征提取单元用于目标图像中的人脸部分进行特征提取处理，获取所述人脸部分的人脸特征参数；

所述比对验证单元用于将根据人脸照片图像获取的第一人脸特征参数以及根据用户人脸图像获取的第二人脸特征参数进行比对，当所述第一人脸特征参数与第二人脸特征参数的相似度大于设定的阈值时，输出验证通过结果；

其中，所述预处理单元对目标图像进行预处理，包括：

对采用设定的小波基对目标图像进行小波分解，其中采用的小波分解层数为1层；获取小波分解后的低频系数和高频系数；

对获取的低频系数进行清晰度增强处理，获取清晰度增强处理后的低频系数；

将清晰度增强处理后的低频系数和高频系数进行小波重构，得到第一增强图像；

其中，对获取的低频系数进行清晰度增强处理，采用的清晰度增强函数为：

式中，

表示清晰度增强后的低频系数，Z_D(k)表示第k个低频系数，

表示低频系数的均值，σ表示低频系数的标准差,δ表示设定清晰度调节因子，

表示设定的补强因子，μ表示低频系数的均值；

将所述第一增强图像作为所述预处理单元输出的所述预处理后的目标图像。

2.根据权利要求1所述的一种计算机用户身份识别系统，其特征在于，所述身份验证卡中设置有智能芯片，所述智能芯片中存储有所述身份验证卡的基本信息；

所述读卡设备上设有读取智能芯片信息的读卡单元，通过读取放置在其上的所述身份验证卡的智能芯片获取所述基本信息。

3.根据权利要求1所述的一种计算机用户身份识别系统，其特征在于，所述身份验证卡的表面上印有与身份验证卡身份信息对应的人脸照片信息；

所述第一摄像头对准所述读卡设备，用于读卡时获取所述读卡设备上身份验证卡的人脸照片图像。

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