CN113963430B - 一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法、系统及存储介质。所述自助办证设备设置有高清摄像头以及瞳膜采集模组；所述摄像头与所述瞳膜采集模组并排设置；所述方法包括以下步骤：获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；获取所述目标用户的标准人脸图像；根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；若属于，则瞳膜信息采集成功；从而实现瞳膜信息的准确采集，避免了该瞳膜信息不属于办证人本人的情况出现，提高了证件的可信度，可以提高安全性。
Description
技术领域
本申请涉及自助办证技术领域，具体而言，涉及一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法、系统及存储介质。
背景技术
当前，在办证时引入指纹信息以及人脸图像信息已经十分流行，但是很多时候，为了提高安全性，增加对瞳膜信息的采集从而实现三种信息的合一，提高证件的可信度，避免冒名顶替的风险出现。但是，目前在自助办证设备进行瞳膜信息的采集时可能出现瞳膜信息与办证人不一致的情况出现。
现有技术 CN109635739A公开了一种虹膜采集方法和设备，当验证装置获取到预设对象存储有人脸图像的身份信息时，采集所述预设对象当前的人脸图像；比对所述身份信息中人脸图像与当前所采集的人脸图像是否对应同一个人；若比对结果为是，则通过虹膜采集终端采集所述预设对象的虹膜图像与人脸图像；验证所述虹膜采集终端采集到的人脸图像与所述验证装置获取的人脸图像是否对应同一个人；若验证结果为是，则将所述预设对象的身份信息与虹膜图像进行关联。该虹膜采集方法实现了对用户人脸图像的自动比对，以及根据比对的结果实现虹膜图像的自动化采集，提升了虹膜采集的效率，有效降低了成本。然而上述方案无法保证虹膜采集终端所采集的虹膜图像与人脸图像在时间上是一致的，很容易在自助办证设备上进行瞳膜信息的采集时出现瞳膜信息与办证人不一致的情况。针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法、系统及存储介质，可以实现瞳膜信息的准确采集，避免瞳膜信息与办证人本人不对应的情况出现，提高了证件的可信度，可以提高安全性。
本申请实施例还提供了一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法，所述自助办证设备设置有高清摄像头以及瞳膜采集模组；所述摄像头与所述瞳膜采集模组并排设置；所述方法包括以下步骤：
获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；
获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；
获取所述目标用户的标准人脸图像；
根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；
若属于，则瞳膜信息采集成功。
可选地，所述根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人，包括：
根据所述时间信息对应的时间段内是否有第一用户的头部区域位于瞳膜采集区域；
若有，则锁定所述第一用户并沿着时间轴逆向查找实时影像信息中的每一帧图像，从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，若匹配则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。
可选地，所述根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人，包括：
从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配；
若匹配，则根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若是，则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。
可选地，所述根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息，包括：
根据所述实时影像信息判断所述目标用户的头部是否在与所述时间信息对应的时间段位于瞳膜采集区；
若是，则所述瞳膜信息为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若否，则所述瞳膜信息不为实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息。
可选地，所述从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像，包括：
计算所述实时影像信息中每一帧图像对应的人脸特征的种类；
获取人脸特征的种类最多的图像帧，作为候选图像帧；
从所述候选图像帧中选取清晰度最高的图像帧，作为所述高清人脸图像。
可选地，所述判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，包括：
对所述高清人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第一特征信息；
对所述标准人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第二特征信息；
计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，得到所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度；
若所述相似度大于预设阈值，则判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像匹配。
可选地，所述获取所述目标用户的标准人脸图像，包括：
获取所述目标用户的证件号码；
根据所述证件号码获取对应的标准证件照作为标准人脸图像。
第二方面，本申请实施例还提供了一种用于自助办证设备的瞳膜采集系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；
获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；
获取所述目标用户的标准人脸图像；
根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；
若属于，则瞳膜信息采集成功。
可选地，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配；
若匹配，则根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若是，则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。
第三方面，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中包括用于自助办证设备的瞳膜采集方法程序，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的用于自助办证设备的瞳膜采集方法及系统通过获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；获取所述目标用户的标准人脸图像；根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；若属于，则瞳膜信息采集成功；从而实现瞳膜信息的准确采集，避免了该瞳膜信息不属于办证人本人的情况出现，提高了证件的可信度，可以提高安全性。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的用于自助办证设备的瞳膜采集方法的第一种流程图。
图2为本申请实施例提供的用于自助办证设备的瞳膜采集方法的第二种流程图。
图3为本申请实施例提供的用于自助办证设备的瞳膜采集系统的一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法的流程图。自助办证设备设置有高清摄像头以及瞳膜采集模组；所述摄像头与所述瞳膜采集模组并排设置；所述方法包括以下步骤：
S101、获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；
S102、获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；
S103、获取所述目标用户的标准人脸图像；
S104、根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；
S105、若属于，则瞳膜信息采集成功。
其中，在该步骤101中，其中，一般是在用户准备开启瞳膜采集之后开启该高清摄像头的实时采集功能。实时影像信息主要是目标用户的上半身的影像信息，因此可以比较清晰地拍摄到目标用户的人脸。
其中，在该步骤S102中，其中，瞳膜信息的采集往往需要1-2秒。因此，该时间信息对应的时间段为1-2秒。
其中，在该步骤S103中，该标准人脸图像可以为本次办证时预先进行的证件照采集得到的照片，也可以为基于指纹查询到的该目标用户的证件照片。
其中，在该步骤S104中，在进行判断时需要进行两次判断，一个是判断实时影像信息中的目标用户与之前进行证件照采集的用户是否为同一人，可以采用人脸图像匹配算法进行计算。一个是判断该进行瞳膜采集时，该实时影像信息中的目标用户的头部是否位于该瞳膜采集区域，并且判定姿势是否与瞳膜采集的姿势接近或者相同，例如是否将眼部区域对准该虹膜采集设备的采集镜头。
其中，在该步骤S105中，如果瞳膜信息属于办证人本人，则采集瞳膜信息成功。如果瞳膜信息不属于办证人本人，则采集不成功并发出提示。
如图2所示，在一些实施例中，该步骤S104可以包括以下子步骤：
S1041、从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；S1042、判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配；S1043、若匹配，则根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；S1044、若是，则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。
其中，在该步骤S1041中，从所述实时影像信息中提取一个人脸图像作为高清人脸图像。可选地，所述步骤S1041还包括：
计算所述实时影像信息中每一帧图像对应的人脸特征的种类；
获取人脸特征的种类最多的图像帧，作为候选图像帧；
从所述候选图像帧中选取清晰度最高的图像帧，作为所述高清人脸图像。
在这里，本发明实施例对所述实时影像信息中的每一帧图像进行人脸特征提取，得到每一帧图像对应的人脸特征的种类。所述人脸特征包括但不限于左眼、右眼、左边鼻、右边鼻、左边嘴唇、右边嘴唇、左边耳朵、右边耳朵、左边额头、右边额头、左边眉毛、右边眉毛等若干个种类，人脸特征的范围可以根据具体情况设置，此处不做限制。每一帧图像经过人脸特征提取之后，可以得到其对应的人脸特征的种类。由于所述实时影像信息可能包括目标用户的脸部从进入镜头到离开镜头的全流程，脸部刚进入镜头时所拍摄到的图像对应的人脸特征的种类较少，而脸部正对镜头时所拍摄到的图像对应的人脸特征的种类通常是最全的。因此本发明实施例获取人脸特征的种类最多的图像帧，作为候选图像帧。当所述候选图像帧有多个时，本发明实施例以清晰度作为选择标准，从所述候选图像帧中选取清晰度最高的图像帧，作为所述高清人脸图像。从而提高了所获取的高清人脸图像的质量，有利于后续基于所述高清人脸图像进行人脸匹配。
其中，在该步骤S1042中，该人脸图像的时间段位于采集瞳膜信息的时间段的附近。计算所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度；若所述相似度大于预设阈值，则判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像匹配。当然，如果相似度小于元素阈值，则不匹配。其中，该预设阈值为根据多次试验得出的经验值。步骤S1041和步骤S1042实现了检测实时影像中的目标用户的功能，确定出现在自助办证设备跟前的是目标用户。
可选地，作为本发明的一个优选实例，所述步骤S1042还可以包括：
对所述高清人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第一特征信息；
对所述标准人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第二特征信息；
计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，得到所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度；
若所述相似度大于预设阈值，则判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像匹配。
在这里，本发明实施例主要提取高清人脸图像/标准人脸图像的HOG特征，然后采用SVM支持向量机对HOG特征进行分类，得到人脸区域，然后在人脸区域中提取68个关键点作为特征点，从而完成人脸面部轮廓特征点提取。在得到人脸面部轮廓特征点提取之后，获取对应的特征向量，这里采用128维的特征向量来表示，从而得到第一特征信息和第二特征信息。最后计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，作为所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度。本发明实施例有效地提高了人脸匹配的准确度。
其中，在该步骤S1043中，可以采用根据所述实时影像信息判断所述目标用户的头部是否在与所述时间信息对应的时间段位于瞳膜采集区；若是，则所述瞳膜信息为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；若否，则所述瞳膜信息不为实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息。步骤S1043和步骤S1044，通过判断目标用户是否处于瞳膜采集区，判定姿势是否与瞳膜采集的姿势接近或者相同。例如是否将眼部区域对准该虹膜采集设备的采集镜头，从而完成对目标用户与瞳膜信息的确认。当然，其并不限于此，还可以采用其他方法来进行判断。
在一些实施例中，该步骤S104可以包括以下子步骤：a、根据所述时间信息对应的时间段内是否有第一用户的头部区域位于瞳膜采集区域。b、若有，则锁定所述第一用户并沿着时间轴逆向查找实时影像信息的每一帧图像，从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像。c、判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，若匹配则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。其中，在该步骤a中，如果没有头部区域位于该瞳膜采集区域则判断该瞳膜信息为采用道具生成或者采用其他方式上传得到，不予通过。其中，当头部区域位于该瞳膜采集区域时，瞳膜采集模组可以对该用户的瞳膜进行采集。在该步骤b中，可以采用现有技术中的锁定方法，对该实时影像信息进行逐帧查看。其中，作为本发明的一个优选实例，步骤b中所述的“从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像”具体请参见上述实施例的叙述，步骤c中所述的“判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配”具体请参见上述实施例的叙述，此处不再赘述。
本发明实施例通过步骤a和b，先获取位于瞳膜采集区域的高清人脸图像，再通过步骤c对步骤a、b采集的高清人脸图像与标准人脸图像进行匹配，从而完成对办证人本人与瞳膜信息的确认，避免出现证件照与瞳膜信息不匹配的情况出现。
在一些实施例中，该步骤S104可以包括：根据所述实时影像信息判断所述目标用户是否携带道具；若未携带道具则判断所述目标用户的头部是否在与所述时间信息对应的时间段位于瞳膜采集区；若是，则所述瞳膜信息为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；若否，则所述瞳膜信息不为实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息。
在一些实施例中，该步骤S103可以包括以下子步骤：
获取所述目标用户的证件号码；根据所述证件号码获取对应的标准证件照作为标准人脸图像。
或者，在一些实施例中，该步骤S103可以包括以下子步骤：
获取所述目标用户的指纹信息以及采集得到的第一人脸图像；根据所述指纹信息获取所述目标用户之前采集的标准证件照；将所述第一人脸图像与所述标准证件照进行比较，若二者相似度大于预设阈值，则将所述第一人脸图像作为标准人脸图像。
由上可知，本申请实施例提供的用于自助办证设备的瞳膜采集方法获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；获取所述目标用户的标准人脸图像；根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；若属于，则瞳膜信息采集成功；从而实现瞳膜信息的准确采集，避免了该瞳膜信息不属于办证人本人的情况出现，提高了证件的可信度，可以提高安全性。
如图3所示，本申请实施例还提供了一种用于自助办证设备的瞳膜采集系统，该系统包括：存储器201及处理器202，所述存储器201中包括用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序被所述处理器202执行时实现以下步骤：
获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；
获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；
获取所述目标用户的标准人脸图像；
根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；
若属于，则瞳膜信息采集成功。
可选地，所述根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人，包括：
根据所述时间信息对应的时间段内是否有第一用户的头部区域位于瞳膜采集区域；
若有，则锁定所述第一用户并沿着时间轴逆向查找实时影像信息中的每一帧图像，从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，若匹配则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。
可选地，所述根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人，包括：
从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配；
若匹配，则根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若是，则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。
可选地，所述根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息，包括：
根据所述实时影像信息判断所述目标用户的头部是否在与所述时间信息对应的时间段位于瞳膜采集区；
若是，则所述瞳膜信息为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若否，则所述瞳膜信息不为实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息。
可选地，所述从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像，包括：
计算所述实时影像信息中每一帧图像对应的人脸特征的种类；
获取人脸特征的种类最多的图像帧，作为候选图像帧；
从所述候选图像帧中选取清晰度最高的图像帧，作为所述高清人脸图像。
可选地，所述判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，包括：
对所述高清人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第一特征信息；
对所述标准人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用于128维向量表示，得到第二特征信息；
计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，得到所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度；
若所述相似度大于预设阈值，则判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像匹配。
可选地，所述获取所述目标用户的标准人脸图像，包括：
获取所述目标用户的证件号码；
根据所述证件号码获取对应的标准证件照作为标准人脸图像。
在一些实施例中，还可以包括：根据所述实时影像信息判断所述目标用户是否携带道具；若未携带道具则判断所述目标用户的头部是否在与所述时间信息对应的时间段位于瞳膜采集区；若是，则所述瞳膜信息为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；若否，则所述瞳膜信息不为实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息。
在一些实施例中，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序被所述处理器202执行时实现以下步骤：获取所述目标用户的证件号码；根据所述证件号码获取对应的标准证件照作为标准人脸图像。
或者，在一些实施例中，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序被所述处理器202执行时实现以下步骤：获取所述目标用户的指纹信息以及采集得到的第一人脸图像；根据所述指纹信息获取所述目标用户之前采集的标准证件照；将所述第一人脸图像与所述标准证件照进行比较，若二者相似度大于预设阈值，则将所述第一人脸图像作为标准人脸图像。
由上可知，本申请实施例提供的用于自助办证设备的瞳膜采集系统通过获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；获取所述目标用户的标准人脸图像；根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；若属于，则瞳膜信息采集成功；从而实现瞳膜信息的准确采集，避免了该瞳膜信息不属于办证人本人的情况出现，提高了证件的可信度，可以提高安全性。
本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中包括用于自助办证设备的瞳膜采集方法程序，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法的步骤。具体可以实现：获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；获取所述目标用户的标准人脸图像；根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；若属于，则瞳膜信息采集成功。
由上可知，本申请实施例提供的存储介质通过获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；获取所述目标用户的标准人脸图像；根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；若属于，则瞳膜信息采集成功；从而实现瞳膜信息的准确采集，避免了该瞳膜信息不属于办证人本人的情况出现，提高了证件的可信度，可以提高安全性。
其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory, 简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory, 简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory, 简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Red-Only Memory, 简称PROM），只读存储器（Read-OnlyMemory, 简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法，所述自助办证设备设置有高清摄像头以及瞳膜采集模组；所述摄像头与所述瞳膜采集模组并排设置；其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取所述高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；
获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；
获取所述目标用户的标准人脸图像；
根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；
若属于，则瞳膜信息采集成功；
所述根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人，包括：
从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配；
若匹配，则根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若是，则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人；
所述根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息，包括：
根据所述实时影像信息判断所述目标用户的头部是否在与所述时间信息对应的时间段位于瞳膜采集区；
若是，则所述瞳膜信息为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若否，则所述瞳膜信息不为实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
所述从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像，包括：
计算所述实时影像信息中每一帧图像对应的人脸特征的种类；
获取人脸特征的种类最多的图像帧，作为候选图像帧；
从所述候选图像帧中选取清晰度最高的图像帧，作为所述高清人脸图像；
所述判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，包括：
对所述高清人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第一特征信息；
对所述标准人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第二特征信息；
计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，得到所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度；
若所述相似度大于预设阈值，则判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像匹配；
其中还包括：
提取高清人脸图像以及标准人脸图像的HOG特征；
采用SVM支持向量机对所述HOG特征进行分类得到人脸区域；
在所述人脸区域中提取68个关键点作为特征点作为人脸面部轮廓特征点；
根据提取的所述人脸面部轮廓特征点获取对应特征向量；
所述特征向量采用128维的特征向量，得到第一特征信息和第二特征信息；
计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，作为所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度。
2.根据权利要求1所述的用于自助办证设备的瞳膜采集方法，其特征在于，所述根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人，包括：
根据所述时间信息对应的时间段内是否有第一用户的头部区域位于瞳膜采集区域；
若有，则锁定所述第一用户并沿着时间轴逆向查找实时影像信息中的每一帧图像，从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，若匹配则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人。
3.根据权利要求1所述的用于自助办证设备的瞳膜采集方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的标准人脸图像，包括：
获取所述目标用户的证件号码；
根据所述证件号码获取对应的标准证件照作为标准人脸图像。
4.一种用于自助办证设备的瞳膜采集系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取高清摄像头采集的目标用户的实时影像信息；
获取瞳膜采集模组采集的瞳膜信息及采集到瞳膜信息时的时间信息；
获取所述目标用户的标准人脸图像；
根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人；
若属于，则瞳膜信息采集成功；
所述根据所述实时影像信息以及所述标准人脸图像判断所述瞳膜信息是否属于办证人本人，包括：
从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像；
判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配；
若匹配，则根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若是，则判断所述瞳膜信息属于办证人本人，若否，则所述瞳膜信息不属于办证人本人；
所述根据所述实时影像信息判断所述瞳膜信息是否为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息，包括：
根据所述实时影像信息判断所述目标用户的头部是否在与所述时间信息对应的时间段位于瞳膜采集区；
若是，则所述瞳膜信息为所述实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
若否，则所述瞳膜信息不为实时影像信息中的目标用户的瞳膜信息；
所述从所述实时影像信息中提取出所述目标用户的高清人脸图像，包括：
计算所述实时影像信息中每一帧图像对应的人脸特征的种类；
获取人脸特征的种类最多的图像帧，作为候选图像帧；
从所述候选图像帧中选取清晰度最高的图像帧，作为所述高清人脸图像；
所述判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像是否匹配，包括：
对所述高清人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第一特征信息；
对所述标准人脸图像进行人脸面部轮廓特征点提取，并采用Resnet技术将特征点用128维向量表示，得到第二特征信息；
计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，得到所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度；
若所述相似度大于预设阈值，则判断所述高清人脸图像与所述标准人脸图像匹配；
其中还包括：
提取高清人脸图像以及标准人脸图像的HOG特征；
采用SVM支持向量机对所述HOG特征进行分类得到人脸区域；
在所述人脸区域中提取68个关键点作为特征点作为人脸面部轮廓特征点；
根据提取的所述人脸面部轮廓特征点获取对应特征向量；
所述特征向量采用128维的特征向量，得到第一特征信息和第二特征信息；
计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的欧式距离，作为所述高清人脸图像与所述标准人脸图像的相似度。
5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中包括用于自助办证设备的瞳膜采集方法程序，所述用于自助办证设备的瞳膜采集方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至3中任一项所述的一种用于自助办证设备的瞳膜采集方法的步骤。
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