TW201944294A - 身份驗證方法和裝置、電子裝置、電腦程式和儲存介質 - Google Patents

身份驗證方法和裝置、電子裝置、電腦程式和儲存介質

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TW201944294A
TW201944294A TW107147020A TW107147020A TW201944294A TW 201944294 A TW201944294 A TW 201944294A TW 107147020 A TW107147020 A TW 107147020A TW 107147020 A TW107147020 A TW 107147020A TW 201944294 A TW201944294 A TW 201944294A
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Abstract

本發明實施例公開了一種身份驗證方法和裝置、電子設備、電腦程式和儲存介質。其中，方法包括：利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像；利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像；將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果；根據所述比對結果得到身份驗證結果。本發明實施例擴大了身份驗證的應用場景。

Description

身份驗證方法和裝置、電子裝置、電腦程式和儲存介質
本發明屬於電腦視覺技術領域，特別是關於一種身份驗證方法和裝置、電子設備、電腦程式和儲存介質。
人臉識別，也稱為人像識別或者面部識別，是一種基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的生物識別技術，是透過對包含人臉的圖像或者視頻流，自動檢測和跟蹤人臉，對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術。近年來，隨著機器學習技術的興起和在人臉識別領域的普及和應用，促進了人臉識別技術的發展和成熟。
由於人的臉部特徵是人本身固有的生物特徵之一，因此可以將人臉識別作為一項身份鑒別技術應用於人的身份驗證。
本發明實施例提供一種身份驗證技術方案。
根據本發明實施例的一個方面，提供一種身份驗證方法，包括：利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像；利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像；將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果；根據所述比對結果得到身份驗證結果。
可選地，在本發明上述方法實施例中，在利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像之前，還包括：獲取當前證卡的屬性，所述屬性包括內置晶片型證卡和非內置晶片型證卡；當所述當前證卡為非內置晶片型證卡時，利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，還包括：當所述當前證卡為內置晶片型證卡時，對所述當前證卡進行真偽識別處理；所述當前證卡為真實證件時，利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，對所述當前證卡進行真偽識別處理包括： 利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含外置的人臉圖像；利用晶片識別器獲取所述當前證卡的晶片資訊，其中，所述晶片資訊中包含內存的人臉圖像；將所述第一圖像與所述晶片資訊比對，得到比對結果；根據所述比對結果確定所述當前證卡的真偽性。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，所述將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果，包括：對所述第一圖像中的人臉圖像進行人臉特徵提取，得到第一人臉特徵資料；對所述第二圖像進行人臉特徵提取，得到至少一組第二人臉特徵資料；將所述第一人臉特徵資料與所述至少一組第二人臉特徵資料進行比對，得到比對結果。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，所述將所述第一人臉特徵資料與所述至少一組第二人臉特徵資料進行比對，得到比對結果，包括：分別計算所述第一人臉特徵資料與每組所述第二人臉特徵資料之間的相似度；將所述相似度作為比對結果。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，所述根據所述比對結果得到身份驗證結果，包括：將所述相似度大於預設閾值確定為身份驗證成功； 將所述相似度小於或等於所述預設閾值確定為身份驗證失敗。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，所述根據所述比對結果得到身份驗證結果之後，還包括：顯示所述第一圖像中的人臉圖像、所述第二圖像和所述身份驗證結果。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，所述將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果之前，還包括：對所述第一圖像進行處理，分離所述第一圖像中的人臉圖像和/或文字部分。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，在所述分離所述第一圖像中的人臉圖像和/或文字部分之前，還包括：判斷所述第一圖像中是否包含所述人臉圖像；當所述第一圖像中未包含人臉圖像時，提示使用者重新放置所述當前證卡。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，還包括：判斷所述第一圖像中是否包含所述文字部分；當所述第一圖像中包含所述文字部分時，對所述第一圖像中的文字部分進行文字識別處理，得到所述當前證卡中的文字資訊。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，所述對所述第一圖像中的文字部分進行文字識別處理，得到所述當前證卡中的文字資訊，包括：對所述第一圖像中的文字部分進行特徵提取，得到所述文字部分的特徵資料；確定所述文字部分的特徵資料與預設資料庫中預設文字對應的特徵資料之間的相似度；將大於相似度閾值的特徵資料對應的預設文字，作為所述文字識別的結果；根據所述文字識別的結果得到所述當前證卡中的文字資訊。
可選地，在本發明上述任一方法實施例中，還包括：顯示所述第一圖像中的人臉圖像、所述第二圖像、所述身份驗證結果和所述當前證卡中的文字資訊。
根據本發明實施例的另一個方面，提供一種身份驗證裝置，包括：第一圖像採集單元，用於獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像；第二圖像採集單元，用於獲取包含待驗證人人臉的第二圖像；圖像比對單元，用於將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果； 身份驗證單元，用於根據所述比對結果得到身份驗證結果。
可選地，在本發明上述裝置實施例中，還包括：屬性獲取單元，用於獲取當前證卡的屬性，所述屬性包括內置晶片型證卡和非內置晶片型證卡；所述第一圖像採集單元，用於當所述當前證卡為非內置晶片型證卡時，獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，還包括：真偽識別單元，用於當所述當前證卡為內置晶片型證卡時，對所述當前證卡進行真偽識別處理；所述第二圖像採集單元，還用於所述當前證卡為真實證件時，獲取包含待驗證人人臉的第二圖像。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，所述第一圖像採集單元，還用於獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含外置的人臉圖像；所述裝置還包括：晶片識別器，用於獲取所述當前證卡的晶片資訊，其中，所述晶片資訊中包含內存的人臉圖像；所述真偽識別單元，用於將所述第一圖像與所述晶片資訊比對，得到比對結果；以及根據所述比對結果確定所述當前證卡的真偽性。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，所述圖像比對單元，用於對所述第一圖像中的人臉圖像進行人 臉特徵提取，得到第一人臉特徵資料；對所述第二圖像進行人臉特徵提取，得到至少一組第二人臉特徵資料；以及將所述第一人臉特徵資料與所述至少一組第二人臉特徵資料進行比對，得到比對結果。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，所述圖像比對單元，用於分別計算所述第一人臉特徵資料與每組所述第二人臉特徵資料之間的相似度；以及將所述相似度作為比對結果。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，所述身份驗證單元，用於將所述相似度大於預設閾值確定為身份驗證成功；以及將所述相似度小於或等於所述預設閾值確定為身份驗證失敗。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，還包括：資訊顯示單元，用於顯示所述第一圖像中的人臉圖像、所述第二圖像和所述身份驗證結果。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，還包括：圖文分離單元，用於對所述第一圖像進行處理，分離所述第一圖像中的人臉圖像和/或文字部分。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，還包括：第一檢測單元，用於判斷所述第一圖像中是否包含所述人臉圖像； 資訊提示單元，用於當所述第一圖像中未包含人臉圖像時，提示使用者重新放置所述當前證卡。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，還包括：第二檢測單元，用於判斷所述第一圖像中是否包含所述文字部分；文字識別單元，用於當所述第一圖像中包含所述文字部分時，對所述第一圖像中的文字部分進行文字識別處理，得到所述當前證卡中的文字資訊。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，所述文字識別單元，用於對所述第一圖像中的文字部分進行特徵提取，得到所述文字部分的特徵資料；以及確定所述文字部分的特徵資料與預設資料庫中預設文字對應的特徵資料之間的相似度；將大於相似度閾值的特徵資料對應的預設文字，作為所述文字識別的結果；以及根據所述文字識別的結果得到所述當前證卡中的文字資訊。
可選地，在本發明上述任一裝置實施例中，還包括：資訊顯示單元，用於顯示所述第一圖像中的人臉圖像、所述第二圖像、所述身份驗證結果和所述當前證卡中的文字資訊。
根據本發明實施例的又一個方面，提供的一種電子設備，包括上述任一實施例所述的裝置。
根據本發明實施例的再一個方面，提供的一種電子設備，包括：記憶體，用於儲存可執行指令；以及處理器，用於與所述記憶體通信以執行所述可執行指令從而完成上述任一實施例所述的方法。
根據本發明實施例的再一個方面，提供的一種電腦程式，包括電腦可讀代碼，當所述電腦可讀代碼在設備上運行時，所述設備中的處理器執行用於實現上述任一實施例所述方法的指令。
根據本發明實施例的再一個方面，提供的一種電腦程式產品，用於儲存電腦可讀指令，所述指令被執行時使得電腦執行上述任一實施例所述的方法。
在一個可選實施方式中，所述電腦程式產品具體為電腦儲存介質，在另一個可選實施方式中，所述電腦程式產品具體為軟體產品，例如SDK等。
基於本發明上述實施例提供的身份驗證方法和裝置、電子設備、電腦程式和儲存介質，透過將採集的證卡中的人臉圖像，與即時採集的人臉圖像進行人臉比對，可以實現在沒有晶片讀卡器的情況下對持證人身份的驗證，從而可以有效防止人證不一致，盜用他人身份的情況。由於可以使用未內置晶片的證件進行身份驗證，因此使得身份驗證更加靈活，擴大了身份驗證的應用場景。
401‧‧‧第一圖像採集單元
402‧‧‧第二圖像採集單元
403‧‧‧圖像比對單元
404‧‧‧身份驗證單元
501‧‧‧第一圖像採集單元
502‧‧‧第二圖像採集單元
503‧‧‧圖像比對單元
504‧‧‧身份驗證單元
505‧‧‧屬性獲取單元
506‧‧‧晶片識別器
507‧‧‧真偽識別單元
601‧‧‧第一圖像採集單元
602‧‧‧第二圖像採集單元
603‧‧‧圖像比對單元
604‧‧‧身份驗證單元
608‧‧‧圖文分離單元
609‧‧‧文字識別單元
610‧‧‧資訊顯示單元
700‧‧‧電子設備
701‧‧‧CPU
702‧‧‧ROM
703‧‧‧RAM
704‧‧‧匯流排
705‧‧‧I/O介面
706‧‧‧輸入部分
707‧‧‧輸出部分
708‧‧‧儲存部分
709‧‧‧通信部分
710‧‧‧驅動器
711‧‧‧可拆卸介質
712‧‧‧通信部
713‧‧‧GPU
構成說明書的一部分的附圖描述了本發明的實施例，並且連同描述一起用於解釋本發明的原理。
參照附圖，根據下面的詳細描述，可以更加清楚地理解本發明，其中：圖1是本發明一些實施例提供的身份驗證方法的流程圖；圖2是本發明另一些實施例提供的身份驗證方法的流程圖；圖3是本發明又一些實施例提供的身份驗證方法的流程圖；圖4是本發明一些實施例提供的身份驗證裝置的結構示意圖；圖5是本發明另一些實施例提供的身份驗證裝置的結構示意圖；圖6是本發明又一些實施例提供的身份驗證裝置的結構示意圖；圖7是本發明實施例電子設備一個實施例的結構示意圖。
現在將參照附圖來詳細描述本發明的各種示例性實施例。應注意到：除非另外具體說明，否則在這些實施例中闡述的部件的相對佈置、數字表達式和數值不限制本發明的範圍。
同時，應當明白，為了便於描述，附圖中所示出的各個部分的尺寸並不是按照實際的比例關係繪製的。
以下對至少一個示例性實施例的描述實際上僅僅是說明性的，決不作為對本發明及其應用或使用的任何限制。
對於相關領域普通技術人員已知的技術、方法和設備可能不作詳細討論，但在適當情況下，所述技術、方法和設備應當被視為說明書的一部分。
應注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨後的附圖中不需要對其進行進一步討論。
本發明實施例可以應用於電腦系統/伺服器，其可與眾多其它通用或專用計算系統環境或配置一起操作。適於與電腦系統/伺服器一起使用的眾所周知的計算系統、環境和/或配置的例子包括但不限於：個人電腦系統、伺服器電腦系統、瘦客戶機、厚客戶機、手持或膝上設備、基於微處理器的系統、機上盒、可程式設計消費電子產品、網路個人電腦、小型電腦系統、大型電腦系統和包括上述任何系統的分散式雲計算技術環境，等等。
電腦系統/伺服器可以在由電腦系統執行的電腦系統可執行指令(諸如程式模組)的一般語境下描述。通常，程式模組可以包括常式、程式、目的程式、元件、邏輯、資料結構等等，它們執行特定的任務或者實現特定的抽象資料類型。電腦系統/伺服器可以在分散式雲計算環境中實 施，分散式雲計算環境中，任務是由透過通信網路連結的遠端處理設備執行的。在分散式雲計算環境中，程式模組可以位於包括存放裝置的本地或遠端計算系統儲存介質上。
目前，電信行業營業廳、銀行、酒店、網吧、機場、車站等廣泛使用的身份驗證一體機在進行身份驗證時，大多是透過晶片識別器獲取身份證內置的晶片資訊，然後將晶片資訊中記憶體的照片與攝像頭現場採集的持證人的圖像進行比對，來驗證人證的一致性，這種身份驗證一體機驗證速度快，準確率高，可以有效防止人證不一致，盜用他人身份的情況。然而，在一些國家，例如：新加坡等，身份證沒有內置的晶片，這樣就不能透過上述的這種身份驗證方式來進行身份驗證。
為了解決這一問題，本發明實施例提出了一種身份驗證方法，下面將結合圖1，詳細描述本發明實施例提出的身份驗證方法的流程。
應理解，圖1所示的例子僅僅是為了幫助本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案，而不應理解成對本發明的限定。本領域技術人員可以在圖1的基礎上進行各種變換，而這種變換也應理解成本發明技術方案的一部分。如圖1所示，該方法包括：
102，利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，第一圖像中包含人臉圖像。
可選地，證卡，是指各種證件、卡片、證照和票證的總稱。例如：各種證件可以是身份證、駕照、護照、學生證、 工作證等包含人臉照片的證件，證照可以是黑白或者彩色照片等。第一圖像可以是採集自包含人臉照片的證卡的圖像，本發明實施例對此不做限定。
可選地，第一圖像採集單元包括但不限於攝像頭、掃描器和數位相機等，因此可以先透過掃描器對當前證卡進行掃描，或者透過攝像頭/數位相機對當前證卡進行拍攝，之後透過OCR(Optical Character Recognition，光學字元辨識)方式獲取第一圖像，本發明實施例對此不做限定。
104，利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像。
可選地，第二圖像可以是現場即時採集的圖像，第二圖像採集單元可以是攝像頭或者數位相機等，因此可以透過攝像頭或者數位相機對待驗證人進行拍攝方式獲取第二圖像，本發明實施例對此不做限定。
在一個可選的例子中，第一圖像採集單元與第二圖像採集單元可以為同一個圖像採集單元。例如：可以先透過攝像頭或者數位相機對當前證卡進行拍攝，之後透過OCR方式獲取第一圖像，再透過攝像頭或者數位相機對待驗證人進行拍攝方式獲取第二圖像。
106，將第一圖像與第二圖像進行人臉比對，得到比對結果。
可選地，可以對第一圖像中的人臉圖像進行特徵提取，得到第一人臉特徵資料，以及對第二圖像進行特徵提取，得 到至少一組第二人臉特徵資料，將第一人臉特徵資料與至少一組第二人臉特徵資料進行比對，得到比對結果。
由於第二圖像可以是現場即時採集的圖像，在現場採集圖像時，第二圖像中可能僅包含待驗證人人臉，也可能除了包含待驗證人人臉外，還包含其他人臉。當第二圖像中僅包含待驗證人人臉時，對第二圖像進行特徵提取，會得到一組第二人臉特徵資料。當第二圖像中除了包含待驗證人人臉外還包含其他人臉時，對第二圖像進行特徵提取，對於第二圖像中的每一個人臉都會得到一組對應的第二人臉特徵資料。
可選地，可以分別計算第一人臉特徵資料與每組第二人臉特徵資料之間的相似度，將相似度作為比對結果。
可選地，可以透過神經網路或者其他機器學習的方法對第一圖像與第二圖像進行人臉比對。在一個可選的例子中，神經網路可以採用卷積神經網路。可選地，也可以採用其它類型的神經網路，本發明實施例對此不做限定。
可選地，可以透過歐氏距離或者其它相似度確定原則確定相似度，本發明實施例對此不做限定。
108，根據比對結果得到身份驗證結果。
可選地，可以透過將相似度與預設閾值進行比較，得到身份驗證結果，其中，可以將相似度大於預設閾值的情況，確定為身份驗證成功，即待驗證人與當前證卡中人臉照片中的人為同一人，將相似度小於或等於預設閾值的情況，確定為身份驗證失敗，即待驗證人與當前證卡中人臉照片中的人 為不同人。其中，預設閾值可以根據統計確定或者透過其它方法確定，本發明實施例對此不做限定。
可選地，在根據第一圖像與第二圖像的人臉比對結果，得到身份驗證結果之後，還可以顯示第一圖像中的人臉圖像、第二圖像和身份驗證結果。例如：以“驗證成功/驗證失敗”的文字資訊，或者圖示標識的身份驗證結果。
在一個可選的例子中，在顯示第一圖像中的人臉圖像、第二圖像和身份驗證結果的同時，還可以顯示第一圖像與第二圖像進行人臉比對的結果，例如：以百分數的形式表示的相似度值。
基於本發明上述實施例提供的身份驗證方法，透過利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中第一圖像中包含人臉圖像，以及利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像，將第一圖像與第二圖像進行人臉比對，得到比對結果，根據比對結果得到身份驗證結果，利用採集的證卡中的人臉圖像，與即時採集的人臉圖像進行人臉比對，可以實現在沒有晶片讀卡器的情況下對持證人身份的驗證，從而可以有效防止人證不一致，盜用他人身份的情況。由於可以使用未內置晶片的證件進行身份驗證，因此使得身份驗證更加靈活，擴大了身份驗證的應用場景。
可選地，在上述各實施例中，在利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像之前，還可以獲取當前證卡的屬性，其中證卡的屬性可以包括內置晶片型證卡和非內置晶片型證卡。當當前證卡為非內置晶片型證卡時，可以執 行上述各實施例中的操作進行身份驗證，即從利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，第一圖像中包含人臉圖像，開始執行直至得到身份驗證結果。透過對證卡的屬性按照是否內置晶片進行區分，可以根據當前證卡的屬性來確定身份驗證的方式，從而提高身份驗證的靈活性和通用性。
可選地，當當前證卡為內置晶片型證卡時，還可以利用晶片識別器獲取當前證卡的晶片資訊，其中晶片資訊中包含內存的人臉圖像，然後利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像，將第二圖像與晶片資訊中內存的人臉圖像進行人臉比對，得到比對結果，根據比對結果得到身份驗證結果。基於證卡的屬性進行身份驗證，因此使得身份驗證更加靈活，擴大了身份驗證的應用場景。
可選地，當當前證卡為內置晶片型證卡時，還可以對當前證卡進行真偽識別處理，當當前證卡為真實證件時，可以透過上述方法進行身份驗證。
在一個可選地的例子中，可以分別利用第一圖像採集裝置和晶片識別器獲取當前證卡外置和記憶體的資訊，透過對當前證卡外置與記憶體的資訊進行比對，來識別當前證卡的真偽。下面將結合圖2，詳細描述本發明實施例提出的身份驗證方法利用第一圖像採集裝置和晶片識別器對當前證卡進行真偽識別處理的流程。
應理解，圖2所示的例子僅僅是為了幫助本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案，而不應理解成對本 發明的限定。本領域技術人員可以在圖2的基礎上進行各種變換，而這種變換也應理解成本發明技術方案的一部分。如圖2所示，該方法包括：
202，利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，第一圖像中包含外置的人臉圖像。
可選地，第一圖像採集單元包括但不限於攝像頭、掃描器和數位相機，因此可以先透過掃描器對當前證卡進行掃描，或者透過攝像頭/數位相機對當前證卡進行拍攝，之後再透過OCR(Optical Character Recognition，光學字元辨識)方式獲取外置的人臉圖像。
可選地，第一圖像中除包含外置的人臉圖像外，還可以包括外置的文字資訊。
204，利用晶片識別器獲取當前證卡的晶片資訊，其中，晶片資訊中包含內存的人臉圖像。
可選地，晶片識別器可以採用非接觸IC卡閱讀技術，在透過內嵌的安全控制模組(Secure Access Module，SAM)以無線傳輸方式與卡證內專用的晶片進行安全認證後，將晶片中的資訊讀出。
可選地，晶片資訊中除包含內存的人臉圖像外，還可以包含文字資訊。
206，將第一圖像與晶片資訊比對，得到比對結果。
在本實施例中，將上述外置的人臉圖像與內存的人臉圖像進行比對，獲取比對結果。
可選地，當第一圖像中包含外置的文字資訊且晶片資訊中包含內存的文字資訊時，還可以將外置的文字資訊與內存的文字資訊進行比對，得到對應的比對結果。
208，根據比對結果確定當前證卡的真偽性。
可選地，若上述外置的人臉圖像與內存的人臉圖像一致，可以確定當前證卡為真實證件，若上述外置的人臉圖像與內存的人臉圖像不一致，可以向用戶做出提示，例如：以語音和/或文字的形式做出提示。
可選地，當第一圖像中包含外置的文字資訊且晶片資訊中包含記憶體的文字資訊時，除了將上述外置的人臉圖像與內存的人臉圖像進行比對，獲取比對結果外，還將上述外置的文字資訊與內存的文字資訊進行比對，獲取對應的比對結果。此時，若上述外置的人臉圖像和文字資訊與內存的人臉圖像和文字資訊均一致，可以確定當前證卡為真實證件，若上述外置的人臉圖像和文字資訊與內存的人臉圖像和文字資訊存在不一致的情況，可以向使用者做出提示。
可選地，操作204利用晶片識別器獲取的當前證卡的晶片資訊可以用於身份驗證。即，當確定當前證卡為真實證件時，可以利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像，然後將第二圖像與操作204利用晶片識別器獲取的當前證卡的晶片資訊中的人臉圖像進行人臉比對，得到比對結果，從而根據比對結果得到身份驗證結果。
基於本發明上述實施例提供的身份驗證方法，透過獲取內置晶片型證卡外置和內存的資訊，對內置晶片型 證卡外置與內存的資訊進行比對，來識別內置晶片型證卡的真偽，為辨別內置晶片型證卡的真偽提供了簡單有效的方法，可以防止透過偽造的證卡盜用他人身份的情況。
可選地，在上述各實施例中，第一圖像中除了包含人臉圖像外，還可以包含文字部分，其中，文字部分可以是當前證卡中記載的文字內容。
在將第一圖像與第二圖像進行人臉比對，得到比對結果之前，還可以對第一圖像進行處理，分離第一圖像中的人臉圖像和/或文字部分，以將第一圖像中的人臉圖像與文字部分分離開來，得到第一圖像中的人臉圖像，從而透過將第一圖像中的人臉圖像與第二圖像進行人臉比對，可以得到身份驗證結果。
可選地，在分離第一圖像中的人臉圖像和/或文字部分之前，還可以判斷第一圖像中是否包含人臉圖像，當第一圖像中未包含人臉圖像時，可以提示使用者重新放置當前證卡。例如：可以透過語音形式提醒使用者重新放置當前證卡。
可選地，還可以判斷第一圖像中是否包含文字部分，當第一圖像中包含文字部分時，可以對文字部分進行文字識別處理，得到證卡中的文字資訊。下面將結合圖3，詳細描述在本發明實施例提出的身份驗證方法中包括對當前證卡中的文字資訊進行文字識別處理的流程。
應理解，圖3所示的例子僅僅是為了幫助本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案，而不應理解成對本 發明的限定。本領域技術人員可以在圖3的基礎上進行各種變換，而這種變換也應理解成本發明技術方案的一部分。如圖3所示，該方法包括：
302，對第一圖像中的文字部分進行特徵提取，得到文字部分的特徵資料。
304，確定文字部分的特徵資料與預設資料庫中預設文字對應的特徵資料之間的相似度。
306，將大於相似度閾值的特徵資料對應的預設文字，作為文字識別的結果。
308，根據文字識別的結果得到當前證卡中的文字資訊。
可選地，證卡中的文字資訊可以包括但不限於姓名、性別、民族、出生日期、住址、證件號碼等資訊頁中的個人資訊。
可選地，可以透過神經網路或者其他機器學習的方法對第一圖像中的文字部分進行文字識別處理。在一個可選的例子中，神經網路可以採用卷積神經網路。可選地，也可以採用其它類型的神經網路，本發明實施例對此不做限定。
可選地，可以透過歐氏距離或者其它的相似度確定原則確定相似度，本發明實施例對此不做限定。
可選地，本發明實施例的方法還可以包括：顯示當前證卡中的文字資訊。在一個可選的例子中，可以在第 一圖像中的人臉圖像、第二圖像和身份驗證結果的同時，顯示當前證卡中的文字資訊。
基於本發明上述實施例提供的身份驗證方法，在將當前證卡中的人臉圖像與待驗證人的人臉圖像進行人臉比對時，透過對當前證卡中的文字部分進行識別，可以得到當前證卡中的文字資訊，從而可以獲得當前證卡所有人的身份資訊，當待驗證人的人臉圖像與當前證卡中的人臉圖像的人臉比對一致時，可以透過當前證卡中的文字資訊進一步獲得待驗證人的身份資訊。
本發明實施例還提出了一種身份驗證裝置，圖4是本發明一些實施例提供的身份驗證裝置的結構示意圖。
應理解，圖4所示的例子僅僅是為了幫助本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案，而不應理解成對本發明的限定。本領域技術人員可以在圖4的基礎上進行各種變換，而這種變換也應理解成本發明技術方案的一部分。
如圖4所示，該裝置包括：第一圖像採集單元401、第二圖像採集單元402、圖像比對單元403和身份驗證單元404。其中：
第一圖像採集單元401，用於獲取當前證卡的第一圖像，其中，第一圖像中包含人臉圖像。
可選地，證卡，是指各種證件、卡片、證照和票證的總稱。例如：各種證件可以是身份證、駕照、護照、學生證、工作證等包含人臉照片的證件，證照可以是黑白或者彩色照 片等。第一圖像可以是採集自包含人臉照片的證卡的圖像，本發明實施例對此不做限定。
可選地，第一圖像採集單元401包括但不限於攝像頭、掃描器和數位相機等，因此可以先透過掃描器對當前證卡進行掃描，或者透過攝像頭/數位相機對當前證卡進行拍攝，之後透過OCR(Optical Character Recognition，光學字元辨識)方式獲取第一圖像，本發明實施例對此不做限定。
第二圖像採集單元402，用於獲取包含待驗證人人臉的第二圖像。
可選地，第二圖像可以是現場採集的圖像，第二圖像採集單元402可以是攝像頭或者數位相機等，因此可以透過攝像頭或者數位相機對待驗證人進行拍攝方式獲取第二圖像，本發明實施例對此不做限定。
在一個可選的例子中，第一圖像採集單元401與第二圖像採集單元402可以為同一個圖像採集單元。例如：第一圖像採集單元401和第二圖像採集單元402可以為同一攝像頭或者數位相機。
圖像比對單元403，用於將第一圖像與第二圖像進行人臉比對，得到比對結果。
可選地，圖像比對單元403可以對第一圖像中的人臉圖像進行特徵提取，得到第一人臉特徵資料，以及對第二圖像進行特徵提取，得到至少一組第二人臉特徵資料，將第一人臉特徵資料與至少一組第二人臉特徵資料進行比對，得到比對結果。
可選地，圖像比對單元403可以分別計算第一人臉特徵資料與每組第二人臉特徵資料之間的相似度，將相似度作為比對結果。
可選地，圖像比對單元403可以透過神經網路或者其他機器學習的方法對第一圖像與第二圖像進行人臉比對。在一個可選的例子中，神經網路可以採用卷積神經網路。可選地，也可以採用其它類型的神經網路，本發明實施例對此不做限定。
可選地，圖像比對單元403可以透過歐氏距離或者其它相似度確定原則確定相似度，本發明實施例對此不做限定。
身份驗證單元404，用於根據比對結果得到身份驗證結果。
可選地，身份驗證單元404可以透過將相似度與預設閾值進行比較，得到身份驗證結果，其中，可以將相似度大於預設閾值的情況，確定為身份驗證成功，即待驗證人與當前證卡中人臉照片中的人為同一人，將相似度小於或等於預設閾值的情況，確定為身份驗證失敗，即待驗證人與當前證卡中人臉照片中的人為不同人。其中，預設閾值可以根據統計確定或者透過其它方法確定，本發明實施例對此不做限定。
可選地，該裝置還可以包括：資訊顯示單元，用於顯示第一圖像中的人臉圖像、第二圖像和身份驗證結果。例如：以“驗證成功/驗證失敗”的文字資訊，或者圖示標識身份驗證結果。
在一個可選的例子中，資訊顯示單元在顯示第一圖像中的人臉圖像、第二圖像和身份驗證結果的同時，還可以顯示第一圖像與第二圖像進行人臉比對的結果，例如：以百分數的形式表示的相似度值。
基於本發明上述實施例提供的身份驗證裝置，透過利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中第一圖像中包含人臉圖像，以及利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像，將第一圖像與第二圖像進行人臉比對，得到比對結果，根據比對結果得到身份驗證結果，利用採集的證卡中的人臉圖像，與即時採集的人臉圖像進行人臉比對，可以實現在沒有晶片讀卡器的情況下對持證人身份的驗證，從而可以有效防止人證不一致，盜用他人身份的情況。由於可以使用未內置晶片的證件進行身份驗證，因此使得身份驗證更加靈活，擴大了身份驗證的應用場景。
圖5是本發明另一些實施例提供的身份驗證裝置的結構示意圖。應理解，圖5所示的例子僅僅是為了幫助本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案，而不應理解成對本發明的限定。本領域技術人員可以在圖5的基礎上進行各種變換，而這種變換也應理解成本發明技術方案的一部分。
如圖5所示，與圖4的實施例相比較，不同之處在於，該實施例的裝置還包括：屬性獲取單元505。屬性獲取單元505用於獲取當前證卡的屬性，其中證卡的屬性可以包括內置晶片型證卡和非內置晶片型證卡。當前證卡為非內 置晶片型證卡時，第一圖像採集單元501、第二圖像採集單元502、圖像比對單元503和身份驗證單元504執行與圖4實施例中相同的操作。
可選地，如圖5所示，該裝置還可以包括：晶片識別器506。當當前證卡為內置晶片型證卡時，晶片識別器506用於獲取當前證卡的晶片資訊，其中晶片資訊中包含內存的人臉圖像，此時，第二圖像採集單元502用於獲取包含待驗證人人臉的第二圖像，圖像比對單元503用於將第二圖像與晶片資訊中內存的人臉圖像進行人臉比對，得到比對結果，身份驗證單元540用於根據比對結果得到身份驗證結果。
可選地，如圖5所示，該裝置還可以包括：真偽識別單元507。真偽識別單元507用於當當前證卡為內置晶片型證卡時，對當前證卡進行真偽識別處理。
可選地，在對當前證卡進行真偽識別時，第一圖像採集單元501用於獲取當前證卡的第一圖像，其中第一圖像中包含外置的人臉圖像，晶片識別器506用於獲取當前證卡的晶片資訊，其中晶片資訊中包含內存的人臉圖像，真偽識別單元507用於將第一圖像與晶片資訊比對，得到比對結果，以及根據比對結果確定當前證卡的真偽性。
可選地，晶片識別器506可以採用非接觸IC卡閱讀技術，在透過內嵌的安全控制模組(Secure Access Module，SAM)以無線傳輸方式與卡證內專用的晶片進行安全認證後，將晶片中的資訊讀出。
在本實施例中，真偽識別單元507用於將上述外置的人臉圖像與內存的人臉圖像進行比對，獲取比對結果。
可選地，若上述外置的人臉圖像與內存的人臉圖像一致，可以確定當前證卡為真實證件，若上述外置的人臉圖像與內存的人臉圖像不一致，可以向用戶做出提示，例如：以語音和/或文字的形式做出提示。
可選地，第一圖像採集單元501獲取的第一圖像中除包含外置的人臉圖像外，還可以包括外置的文字資訊。
可選地，晶片識別器506獲取的晶片資訊中除包含內存的人臉圖像外，還可以包含文字資訊。
可選地，當第一圖像中包含外置的文字資訊且晶片資訊中包含記憶體的文字資訊時，真偽識別單元507還可以將上述外置的文字資訊與記憶體的文字資訊進行比對，得到對應的比對結果。
可選地，在真偽識別單元507將上述外置的人臉圖像和文字資訊與內存的人臉圖像和文字資訊分別進行比對，得到比對結果時，若上述外置的人臉圖像和文字資訊與內存的人臉圖像和文字資訊均一致，可以確定當前證卡為真實證件，若上述外置的人臉圖像和文字資訊與內存的人臉圖像和文字資訊存在不一致的情況，可以向使用者做出提示。
可選地，在確定當前證卡為真實證件後，可以利用晶片識別器506獲取的當前證卡的晶片資訊中的人臉圖像，進行身份識別，此時，第二圖像採集單元502用於獲取包含待驗證人人臉的第二圖像，圖像比對單元503用於將第二圖像與晶片資訊中內存的人臉圖像進行人臉比對，得到比對結果，身份驗證單元504用於根據比對結果得到身份驗證結果。
圖6是本發明又一些實施例提供的身份驗證裝置的結構示意圖。應理解，圖6所示的例子僅僅是為了幫助本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案，而不應理解成對本發明的限定。本領域技術人員可以在圖6的基礎上進行各種變換，而這種變換也應理解成本發明技術方案的一部分。
如圖6所示，與圖4的實施例相比較，不同之處在於，該實施例的裝置還包括：圖文分離單元608。圖文分離單元608用於對第一圖像進行處理，分離第一圖像中的人臉圖像和/或文字部分。此時，第一圖像採集單元601獲取的當前證卡的第一圖像中除了包含人臉圖像外，還可以包含文字部分，其中文字部分可以是當前證卡中記載的文字內容。
可選地，該裝置還可以包括：第一檢測單元和資訊提示單元，第一檢測單元用於判斷第一圖像中是否包含人臉圖像，資訊提示單元用於當第一圖像中未包含人臉圖像時，提示使用者重新放置當前證卡。
可選地，如圖6所示，該裝置還可以包括：第二檢測單元和文字識別單元609，第二檢測單元用於判斷第一圖像中是否包含所述文字部分，文字識別單元609用於當第一圖像中包含文字部分時，對第一圖像中的文字部分進行文字識別處理，得到當前證卡中的文字資訊。
可選地，證卡中的文字資訊可以包括但不限於姓名、性別、民族、出生日期、住址、證件號碼等資訊頁中的個人資訊。
可選地，文字識別單元609可以對第一圖像中的文字部分進行特徵提取，得到文字部分的特徵資料，然後確定文字部分的特徵資料與預設資料庫中預設文字對應的特徵資料之間的相似度，將大於相似度閾值的特徵資料對應的預設文字，作為文字識別的結果，根據文字識別的結果得到當前證卡中的文字資訊。
可選地，文字識別單元609可以透過神經網路或者其他機器學習的方法對第一圖像中的文字部分進行文字識別處理。在一個可選的例子中，神經網路可以採用卷積神經網路。可選地，也可以採用其它類型的神經網路，本發明實施例對此不做限定。
可選地，文字識別單元609可以透過歐氏距離或者其它的相似度確定原則確定相似度，本發明實施例對此不做限定。
可選地，如圖6所示，該裝置還可以包括：資訊顯示單元610，用於顯示第一圖像中的人臉圖像、第二圖像、身份驗證結果和當前證卡中的文字資訊。
另外，本發明實施例還提供了一種電子設備，例如可以是移動終端、個人確定機(PC)、平板電腦、伺服器等，該電子設備設置有本發明上述任一實施例的身份驗證裝置。
本發明實施例還提供了一種電子設備，例如可以是移動終端、個人確定機(PC)、平板電腦、伺服器等。下面參考圖7，其示出了適於用來實現本申請實施例的終端設備或伺服器的電子設備700的結構示意圖：如圖7所示，電子設備700包括一個或多個處理器、通信部等，所述一個或多個處理器例如：一個或多個中央處理單元(CPU)701，和/或一個或多個影像處理器(GPU)713等，處理器可以根據儲存在唯讀記憶體(ROM)702中的可執行指令或者從儲存部分708載入到隨機訪問記憶體(RAM)703中的可執行指令而執行各種適當的動作和處理。通信部712可包括但不限於網卡，所述網卡可包括但不限於IB(Infiniband)網卡。
處理器可與唯讀記憶體702和/或隨機訪問記憶體703中通信以執行可執行指令，透過匯流排704與通信部712相連、並經通信部712與其他目標設備通信，從而完成本申請實施例提供的任一項方法對應的操作，例如，利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一 圖像中包含人臉圖像；利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像；將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果；根據所述比對結果得到身份驗證結果。
此外，在RAM 703中，還可儲存有裝置操作所需的各種程式和資料。CPU701、ROM702以及RAM703透過匯流排704彼此相連。在有RAM703的情況下，ROM702為可選模組。RAM703儲存可執行指令，或在運行時向ROM702中寫入可執行指令，可執行指令使處理器501執行上述通信方法對應的操作。輸入/輸出(I/O)介面705也連接至匯流排704。通信部712可以集成設置，也可以設置為具有多個子模組(例如多個IB網卡)，並在匯流排連結上。
以下部件連接至I/O介面705：包括鍵盤、滑鼠等的輸入部分706；包括諸如陰極射線管(CRT)、液晶顯示器(LCD)等以及揚聲器等的輸出部分507；包括硬碟等的儲存部分708；以及包括諸如LAN卡、數據機等的網路介面卡的通信部分709。通信部分709經由諸如網際網路的網路執行通信處理。驅動器710也根據需要連接至I/O介面705。可拆卸介質711，諸如磁片、光碟、磁光碟、半導體記憶體等等，根據需要安裝在驅動器710上，以便於從其上讀出的確定機程式根據需要被安裝入儲存部分708。
需要說明的，如圖7所示的架構僅為一種可選實現方式，在具體實踐過程中，可根據實際需要對上述圖7的 部件數量和類型進行選擇、刪減、增加或替換；在不同功能部件設置上，也可採用分離設置或集成設置等實現方式，例如GPU和CPU可分離設置或者可將GPU集成在CPU上，通信部可分離設置，也可集成設置在CPU或GPU上，等等。這些可替換的實施方式均落入本發明公開的保護範圍。
特別地，根據本發明的實施例，上文參考流程圖描述的過程可以被實現為電腦軟體程式。例如，本發明的實施例包括一種電腦程式產品，其包括有形地包含在機器可讀介質上的電腦程式，電腦程式包含用於執行流程圖所示的方法的程式碼，程式碼可包括對應執行本申請實施例提供的方法步驟對應的指令，例如，利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像；利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像；將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果；根據所述比對結果得到身份驗證結果。在這樣的實施例中，該電腦程式可以透過通信部分709從網路上被下載和安裝，和/或從可拆卸介質711被安裝。在該電腦程式被中央處理單元(CPU)701執行時，執行本申請的方法中限定的上述功能。
在一個或多個可選實施方式中，本發明實施例還提供了一種電腦程式程式產品，用於儲存電腦可讀指令，該指令被執行時使得電腦執行上述任一可能的實現方式中的身份驗證方法。
該電腦程式產品可以具體透過硬體、軟體或其結合的方式實現。在一個可選例子中，該電腦程式產品具體體現為電腦儲存介質，在另一個可選例子中，該電腦程式產品具體體現為軟體產品，例如軟體發展包(Software Development Kit，SDK)等等。
在一個或多個可選實施方式中，本發明實施例還提供了一種身份驗證方法及其對應的裝置和電子設備、電腦儲存介質、電腦程式以及電腦程式產品，其中，該方法包括：第一裝置向第二裝置發送身份驗證指示，該指示使得第二裝置執行上述任一可能的實施例中的身份驗證方法；第一裝置接收第二裝置發送的身份驗證結果。
在一些實施例中，該身份驗證指示可以具體為調用指令，第一裝置可以透過調用的方式指示第二裝置執行身份驗證，相應地，回應於接收到調用指令，第二裝置可以執行上述身份驗證方法中的任意實施例中的步驟和/或流程。
應理解，本發明實施例中的“第一”、“第二”等術語僅僅是為了區分，而不應理解成對本發明實施例的限定。
還應理解，在本發明中，“多個”可以指兩個或兩個以上，“至少一個”可以指一個、兩個或兩個以上。
還應理解，對於本發明中提及的任一部件、資料或結構，在沒有明確限定或者在前後文給出相反啟示的情況下，一般可以理解為一個或多個。
還應理解，本發明對各個實施例的描述著重強調各個實施例之間的不同之處，其相同或相似之處可以相互參考，為了簡潔，不再一一贅述。
可能以許多方式來實現本發明的方法和裝置、設備。例如，可透過軟體、硬體、固件或者軟體、硬體、固件的任何組合來實現本發明的方法和裝置、設備。用於方法的步驟的上述順序僅是為了進行說明，本發明的方法的步驟不限於以上具體描述的順序，除非以其它方式特別說明。此外，在一些實施例中，還可將本發明實施為記錄在記錄介質中的程式，這些程式包括用於實現根據本發明的方法的機器可讀指令。因而，本發明還覆蓋儲存用於執行根據本發明的方法的程式的記錄介質。
本發明的描述是為了示例和描述起見而給出的，而並不是無遺漏的或者將本發明限於所公開的形式。很多修改和變化對於本領域的普通技術人員而言是顯然的。選擇和描述實施例是為了更好說明本發明的原理和實際應用，並且使本領域的普通技術人員能夠理解本發明從而設計適於特定用途的帶有各種修改的各種實施例。

Claims (10)

  1. 一種身份驗證方法，包括：利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像；利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像；將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果；根據所述比對結果得到身份驗證結果。
  2. 根據請求項1所述的方法，其特徵在於，在利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像之前，還包括：獲取當前證卡的屬性，所述屬性包括內置晶片型證卡和非內置晶片型證卡；當所述當前證卡為非內置晶片型證卡時，利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含人臉圖像。
  3. 根據請求項2所述的方法，其特徵在於，還包括：當所述當前證卡為內置晶片型證卡時，對所述當前證卡進行真偽識別處理； 所述當前證卡為真實證件時，利用第二圖像採集單元獲取包含待驗證人人臉的第二圖像。
  4. 根據請求項3所述的方法，其特徵在於，對所述當前證卡進行真偽識別處理包括：利用第一圖像採集單元獲取當前證卡的第一圖像，其中，所述第一圖像中包含外置的人臉圖像；利用晶片識別器獲取所述當前證卡的晶片資訊，其中，所述晶片資訊中包含內存的人臉圖像；將所述第一圖像與所述晶片資訊比對，得到比對結果；根據所述比對結果確定所述當前證卡的真偽性。
  5. 根據請求項1至4中任意一項所述的方法，其特徵在於，所述將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果，包括：對所述第一圖像中的人臉圖像進行人臉特徵提取，得到第一人臉特徵資料；對所述第二圖像進行人臉特徵提取，得到至少一組第二人臉特徵資料；將所述第一人臉特徵資料與所述至少一組第二人臉特徵資料進行比對，得到比對結果。
  6. 根據請求項5所述的方法，其特徵在於，所述將所述第一人臉特徵資料與所述至少一組第二人臉特徵資料進行比對，得到比對結果，包括：分別計算所述第一人臉特徵資料與每組所述第二人臉特徵資料之間的相似度；將所述相似度作為比對結果，將所述相似度大於預設閾值確定為身份驗證成功，將所述相似度小於或等於所述預設閾值確定為身份驗證失敗；顯示所述第一圖像中的人臉圖像、所述第二圖像和所述身份驗證結果。
  7. 根據請求項1至4中任意一項所述的方法，其特徵在於，所述將所述第一圖像與所述第二圖像進行人臉比對，得到比對結果之前，還包括：對所述第一圖像進行處理，分離所述第一圖像中的人臉圖像和/或文字部分；判斷所述第一圖像中是否包含所述人臉圖像，當所述第一圖像中未包含人臉圖像時，提示使用者重新放置所述當前證卡；判斷所述第一圖像中是否包含所述文字部分，當所述第一圖像中包含所述文字部分時，對所述第一圖像中的文字部分進行文字識別處理，得到所述當前證卡中的文字資訊。
  8. 根據請求項7所述的方法，其特徵在於，所述對所述第一圖像中的文字部分進行文字識別處理，得到所述當前證卡中的文字資訊，包括：對所述第一圖像中的文字部分進行特徵提取，得到所述文字部分的特徵資料；確定所述文字部分的特徵資料與預設資料庫中預設文字對應的特徵資料之間的相似度；將大於相似度閾值的特徵資料對應的預設文字，作為所述文字識別的結果；根據所述文字識別的結果得到所述當前證卡中的文字資訊；顯示所述第一圖像中的人臉圖像、所述第二圖像、所述身份驗證結果和所述當前證卡中的文字資訊。
  9. 一種身份驗證裝置，包括：處理器；記憶體，其用於儲存可由所述處理器執行的指令；當所述指令由所述處理器執行時，實現如請求項1至8任一項所述的證件的驗證方法。
  10. 一種電腦儲存介質，用於儲存電腦可讀取的指令，所述指令被執行時實現請求項1至8中任意一項所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI754958B (zh) * 2020-06-11 2022-02-11 玉山商業銀行股份有限公司 影像簽章系統及影像簽章方法

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108805005A (zh) * 2018-04-16 2018-11-13 深圳市商汤科技有限公司 身份验证方法和装置、电子设备、计算机程序和存储介质
CN109711339A (zh) * 2018-12-26 2019-05-03 天地融科技股份有限公司 一种护照识别方法、控制设备及装置
KR102213445B1 (ko) * 2020-06-02 2021-02-05 주식회사 카카오뱅크 학습된 신경망을 이용한 신분 인증 방법 및 이를 수행하는 시스템
WO2022092335A1 (ko) * 2020-10-27 2022-05-05 고큐바테크놀로지 주식회사 개인 인증 방법
WO2023022367A1 (ko) * 2021-08-19 2023-02-23 민팃(주) 개인 인증 방법 및 장치
KR102524163B1 (ko) * 2021-09-16 2023-04-21 국민대학교산학협력단 신분증 인식 방법 및 장치

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6539101B1 (en) 1998-04-07 2003-03-25 Gerald R. Black Method for identity verification
JP4686153B2 (ja) 2004-09-10 2011-05-18 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 情報処理装置、不正者検出方法および現金自動預け払い装置
CN102129555A (zh) * 2011-03-23 2011-07-20 北京深思洛克软件技术股份有限公司 基于第二代身份证进行身份验证的方法及系统
US9122911B2 (en) * 2013-03-28 2015-09-01 Paycasso Verify Ltd. System, method and computer program for verifying a signatory of a document
GB2500823B (en) * 2013-03-28 2014-02-26 Paycasso Verify Ltd Method, system and computer program for comparing images
EP3005203A4 (en) * 2013-06-05 2017-04-19 Morphotrust USA, Inc. System and method for credential authentication
CN103426016B (zh) 2013-08-14 2017-04-12 湖北微模式科技发展有限公司 一种第二代身份证真伪鉴别方法与装置
CN103425972A (zh) * 2013-09-02 2013-12-04 北方工业大学 身份证件持有人真伪自动识别方法和系统
CN204155293U (zh) 2014-09-01 2015-02-11 上海智达商投资管理合伙企业(有限合伙) 一种基于人脸识别的验证装置及验证系统
US20160275518A1 (en) 2015-03-19 2016-09-22 ecoATM, Inc. Device recycling systems with facial recognition
CN106650560A (zh) 2015-11-04 2017-05-10 上海市公安局刑事侦查总队 基于身份证的身份验证方法、处理器及系统
CN105930709B (zh) 2016-04-21 2018-07-24 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
CN105956578B (zh) 2016-05-23 2019-05-14 深圳华中科技大学研究院 一种基于身份证件信息的人脸验证方法
CA3025936A1 (en) 2016-06-03 2017-12-07 Magic Leap, Inc. Augmented reality identity verification
CN106778525B (zh) 2016-11-25 2021-08-10 北京旷视科技有限公司 身份认证方法和装置
CN108241836A (zh) * 2016-12-23 2018-07-03 同方威视技术股份有限公司 用于安检的方法及装置
CN108734067A (zh) * 2017-04-20 2018-11-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种人证比对的认证方法、系统及相机
CN107832679B (zh) 2017-10-20 2021-07-30 创新先进技术有限公司 一种证件验证、身份验证方法和装置
CN107729847B (zh) 2017-10-20 2020-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件验证、身份验证方法和装置
CN108805005A (zh) * 2018-04-16 2018-11-13 深圳市商汤科技有限公司 身份验证方法和装置、电子设备、计算机程序和存储介质
US10452897B1 (en) * 2018-08-06 2019-10-22 Capital One Services, Llc System for verifying the identity of a user

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI754958B (zh) * 2020-06-11 2022-02-11 玉山商業銀行股份有限公司 影像簽章系統及影像簽章方法

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