CN113052961A - 一种基于3d人脸模型的云端人证合一方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，属于人脸认证技术领域，包括采集端：现场采集人员的脸部模型信息，对人脸进行光点采集，并绘制出人脸3D模型，随后将3D模型信息传入云端服务器；二代身份证读卡器：对二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像，获取图像及文字信息，随后将信息传入云端服务器；云端服务器：先设定出合格的人脸认证阀值，随后将从采集端和二代身份证读卡器传来的3D模型信息和第一人脸图像进行比对，在将计算出的相似度与阀值进行比较，本发明可对身份证件进行判断真假，再由采集端和二代身份证读卡器对人脸信息和身份证信息进行获取，传入至云端服务器进行计算，对人脸进行认证。
Description
技术领域
本发明涉及人脸认证技术领域，尤其涉及一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法。
背景技术
人脸识别(Facial Recognition)，即通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，从而判断出用户的真实身份.人脸识别算法，在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法，识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类
现有的人脸识别是由拍摄二代身份证的视频和照片与二代身份证上存储的照片信息进行比对和识别，有时候会存在被人利用照片和视频进行盗刷身份证件，安全系数低，同时二维人脸系别系统会受到表情、光照和饰品的影响，降低系统的识别率，影响效率。
发明内容
本发明实施例提供一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，以解决上述技术问题。
本发明实施例采用下述技术方案：一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，包括：
采集端：现场采集人员的脸部模型信息，对人脸进行光点采集，并绘制出人脸3D模型，随后将3D模型信息传入云端服务器；
二代身份证读卡器：对二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像进行获取，同时对二代身份证件的表面扫描，获取图像及文字信息，随后将信息传入云端服务器；
云端服务器：先设定出合格的人脸认证阀值，随后将从采集端和二代身份证读卡器传来的3D模型信息和第一人脸图像进行比对，采用人脸1：1比对算法进行计算，在将计算出的相似度与阀值进行比较。
进一步，所述采集端内设有点阵投射器和红外照相机；
点阵投射器：当采集端已定位人脸位置坐标后，点阵投射器对人脸部位发射若干个看不见的光点，采集到的人脸关键点的信息后，反馈给红外照相机；
红外照相机：接收点阵投射器反馈的信息，随后继续输入至采集端进行绘制脸部3D模型。
进一步，所述二代身份证件取卡器包括读取模块和检测模块；
读取模块：用于读取二代身份证件内部芯片储藏的图像信息和文字信息；
检测模块：用于将读取出的图像信息和文字信息与信息库所储藏的信息做对比，检测该身份证件是否为伪造。
进一步，所述采集端传输至云端服务器的信息均为多次采集的人脸图像信息。
进一步，所述云端服务器计算出的相似度与阀值进行比较的值取多次计算的最高值。
一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，采用如下方法：
S1：人员将二代身份证放在二代身份证读卡器上，二代身份证读卡器获取二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像，随后再获取二代身份证表面的图像和文字信息。
S2：获取图像和文字信息完毕后，先判断出获取的身份信息和文字信息是否匹配，若匹配，则将获取到的信息输出至云端服务器，若不匹配，则该二代身份证为假。
S3：利用人脸采集端首先定位人脸位置坐标，并绘制相应的矩形框，随后对人员的脸部进行拍摄和读取，利用点射发射器对人脸发射若干光点，随后光点将信息反馈至人脸采集端。
S4：随后人脸采集端将采集到的人脸关键点的信息，如眼镜、鼻子和嘴等若干的特征点进行提取，然后通过采集到的信息绘制出人脸3D模型，随后输出至云端服务器与二代身份证采集到的人脸信息进行比对。
S5：云端服务器将采集端和二代身份证读卡器的传来的3D模型信息和图像信息进行比对，利用1:1比对法将二代身份证传来的图像信息与二代身份证读卡器的传来的3D模型信息进行计算，计算出两者的相似度。
S6：给人脸匹配成功的相似度设定一个固定的阀值，随后将计算出的相似度与设定的阀值进行比较。若两者相似度低于设定的阀值，则人脸认证失败，若两者相似度高于或等于设定的阀值，则人脸认证成功。
本发明实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
利用二代身份证读卡器上的读取模块对二代身份证件的信息进行读取，随后利用检测模块可以检测出二代身份证是否为伪造，其次利用点阵投射器对人脸进行投射不可见光点，对所产生的三维人脸模型信息进行反馈至红外线照相机，随后采集端会根据所获取的信息绘制出人脸的3D模型，采用多次采集和绘制，提高系统的识别率，随后云端服务器对两者传入的信息进行对比和计算，计算出的最高匹配度再与设定的阀值进行对比，得出人脸识别的结果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的系统框架图；
图2为本发明的工作流程图。
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，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
参照图1和图2所示所示，本发明实施例提供一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，包括：
采集端：现场采集人员的脸部模型信息，对人脸进行光点采集，并绘制出人脸3D模型，随后将3D模型信息传入云端服务器；
二代身份证读卡器：对二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像进行获取，同时对二代身份证件的表面扫描，获取图像及文字信息，随后将信息传入云端服务器；
云端服务器：先设定出合格的人脸认证阀值，随后将从采集端和二代身份证读卡器传来的3D模型信息和第一人脸图像进行比对，采用人脸1：1比对算法进行计算，在将计算出的相似度与阀值进行比较。
优选的，所述采集端内设有点阵投射器和红外照相机；
点阵投射器：当采集端已定位人脸位置坐标后，点阵投射器对人脸部位发射若干个看不见的光点，采集到的人脸关键点的信息后，反馈给红外照相机；
红外照相机：接收点阵投射器反馈的信息，随后继续输入至采集端进行绘制脸部3D模型。
优选的，所述二代身份证件取卡器包括读取模块和检测模块；
读取模块：用于读取二代身份证件内部芯片储藏的图像信息和文字信息；
检测模块：用于将读取出的图像信息和文字信息与信息库所储藏的信息做对比，检测该身份证件是否为伪造。
优选的，所述采集端传输至云端服务器的信息均为多次采集的人脸图像信息。
优选的，所述云端服务器计算出的相似度与阀值进行比较的值取多次计算的最高值。
一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，采用如下方法：
S1：人员将二代身份证放在二代身份证读卡器上，二代身份证读卡器获取二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像，随后再获取二代身份证表面的图像和文字信息；
S2：获取图像和文字信息完毕后，先判断出获取的身份信息和文字信息是否匹配，若匹配，则将获取到的信息输出至云端服务器，若不匹配，则该二代身份证为假；
S3：利用人脸采集端首先定位人脸位置坐标，并绘制相应的矩形框，随后对人员的脸部进行拍摄和读取，利用点射发射器对人脸发射若干光点，随后光点将信息反馈至人脸采集端；
S4：随后人脸采集端将采集到的人脸关键点的信息，如眼镜、鼻子和嘴等若干的特征点进行提取，然后通过采集到的信息绘制出人脸3D模型，随后输出至云端服务器与二代身份证采集到的人脸信息进行比对；
S5：云端服务器将采集端和二代身份证读卡器的传来的3D模型信息和图像信息进行比对，利用1:1比对法将二代身份证传来的图像信息与二代身份证读卡器的传来的3D模型信息进行计算，计算出两者的相似度；
S6：给人脸匹配成功的相似度设定一个固定的阀值，随后将计算出的相似度与设定的阀值进行比较。若两者相似度低于设定的阀值，则人脸认证失败，若两者相似度高于或等于设定的阀值，则人脸认证成功。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (6)
1.一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，其特征在于，包括：
采集端：现场采集人员的脸部模型信息，对人脸进行光点采集，并绘制出人脸3D模型，随后将3D模型信息传入云端服务器；
二代身份证读卡器：对二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像进行获取，同时对二代身份证件的表面扫描，获取图像及文字信息，随后将信息传入云端服务器；
云端服务器：先设定出合格的人脸认证阀值，随后将从采集端和二代身份证读卡器传来的3D模型信息和第一人脸图像进行比对，采用人脸1：1比对算法进行计算，在将计算出的相似度与阀值进行比较。
2.根据权利要求1所述的一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，其特征在于：所述采集端内设有点阵投射器和红外照相机；
点阵投射器：当采集端已定位人脸位置坐标后，点阵投射器对人脸部位发射若干个看不见的光点，采集到的人脸关键点的信息后，反馈给红外照相机；
红外照相机：接收点阵投射器反馈的信息，随后继续输入至采集端进行绘制脸部3D模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，其特征在于：所述二代身份证件取卡器包括读取模块和检测模块；
读取模块：用于读取二代身份证件内部芯片储藏的图像信息和文字信息；
检测模块：用于将读取出的图像信息和文字信息与信息库所储藏的信息做对比，检测该身份证件是否为伪造。
4.根据权利要求1所述的一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，其特征在于：所述采集端传输至云端服务器的信息均为多次采集的人脸图像信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，其特征在于：所述云端服务器计算出的相似度与阀值进行比较的值取多次计算的最高值。
6.一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，其特征在于，采用如下方法：
S1：人员将二代身份证放在二代身份证读卡器上，二代身份证读卡器获取二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像，随后再获取二代身份证表面的图像和文字信息；
S2：获取图像和文字信息完毕后，先判断出获取的身份信息和文字信息是否匹配，若匹配，则将获取到的信息输出至云端服务器，若不匹配，则该二代身份证为假；
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S4：随后人脸采集端将采集到的人脸关键点的信息，如眼镜、鼻子和嘴等若干的特征点进行提取，然后通过采集到的信息绘制出人脸3D模型，随后输出至云端服务器与二代身份证采集到的人脸信息进行比对；
S5：云端服务器将采集端和二代身份证读卡器的传来的3D模型信息和图像信息进行比对，利用1:1比对法将二代身份证传来的图像信息与二代身份证读卡器的传来的3D模型信息进行计算，计算出两者的相似度；
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|---|---|
| CN (1) | CN113052961A (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103218599A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-24 | 苏州福丰科技有限公司 | 基于人脸识别第二代居民身份证的认证系统和认证方法 |
| CN107818308A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-20 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种人脸识别智能比对方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
| US20180239955A1 (en) * | 2015-08-10 | 2018-08-23 | Yoti Holding Limited | Liveness detection |
| CN110543957A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-12-06 | 华中科技大学 | 一种智能酒店入住方法以及相应的装置 |
| CN111462417A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-28 | 南京华科和鼎信息科技有限公司 | 一种无人银行的多信息验证系统和多信息验证方法 |
| CN111710031A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-25 | 上海红阵信息科技有限公司 | 一种伪造人像破解智能终端设备密码方法 |
-
2021
- 2021-04-01 CN CN202110352885.1A patent/CN113052961A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103218599A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-24 | 苏州福丰科技有限公司 | 基于人脸识别第二代居民身份证的认证系统和认证方法 |
| US20180239955A1 (en) * | 2015-08-10 | 2018-08-23 | Yoti Holding Limited | Liveness detection |
| CN107818308A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-20 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种人脸识别智能比对方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
| CN110543957A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-12-06 | 华中科技大学 | 一种智能酒店入住方法以及相应的装置 |
| CN111462417A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-28 | 南京华科和鼎信息科技有限公司 | 一种无人银行的多信息验证系统和多信息验证方法 |
| CN111710031A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-25 | 上海红阵信息科技有限公司 | 一种伪造人像破解智能终端设备密码方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 汪中等: "基于特征融合的二代身份证人脸验证系统", 《中国科学技术大学学报》 * |
| 郭鹏飞等: "三维人脸识别系统在监狱出入口管理系统中的应用", 《中国安防》 * |
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