专利名称：一种基于人脸识别的身份认证方法
技术领域：
本发明属于信息安全领域，具体涉及一种基于人脸识别的身份认证方法。
背景技术：
人脸识别作为一种常见的身份认证方法，由于其仅需配备摄像头，对设备外设要求低，因而被广泛应用于多种身份认证场合。但人脸识别依赖于复杂的图像识别与图像处理，其运算量往往巨大，对于识别计算的设备要求高，其应用受到一定限制，例如不能使用到计算能力有限、通讯数据量受制约的PDA等移动终端设备上。 如申请号为200610117905. 2的中国专利申请 一 具有人脸认证的网络登陆系统及登陆方法，该方法首先将用户在网络系统注册时所提交的包括人脸信息的特征信息进行储存，然后当用户再次登陆所述网络系统时通过其选择的登陆方式进行相应的登陆验证，例如，当用户选择人脸确认登陆时则实时采集所述用户的人脸信息，并将该信息与用户注册时提交的人脸信息进行比较以进行验证，如此可确认网络用户的真实身份，避免用户密码的被盗用以及用户身份的丢失。这种方法的不足之处在于人脸认证传输的图像数据量大，人脸识别计算的运算量也很大，从而对处理设备的性能要求较高。 再如申请号为200610117142. 1的中国专利申请 一 分区式人脸识别方法，该方法首先预建包含一个或多个人脸各区域特征数据的人脸特征数据库，然后对待识别的人脸进行分区，并提取经分区后的人脸各区域的特征数据，再设定需进行比对的区域，接着根据所设定的需要进行比对的区域将相应的区域特征数据与所述人脸特征数据库内的对应数据进行比对并计算出待识别的人脸与所述人脸特征数据库的人脸的相似度，以识别人脸。这种方法的不足在于在图像采集时无法控制人脸角度和大小，需要对采集的人脸信息进行处理和矫正，这样就提高了计算量和处理难度。 随着移动终端的广泛应用，移动终端需要一种运算量小、网络传输数据量小、不需要特定附加设备的对使用用户的身份认证方式。
发明内容
本发明的目的在于提供一种数据传输量以及识别计算量都较小的基于人脸识别
的身份认证方法，主要满足在移动终端设备上的人脸识别的身份认证相关应用。
为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为一种基于人脸识别的身份认
证方法，包括如下步骤 (1)通过图像采集装置获取被验证人的人脸图像，生成一张对应的肖像画，然后通过人脸识别算法计算出识别特征区域以及对应的识别特征数据； (2)识别时根据被验证人的登陆信息选择被验证人的肖像画，以及对应的识别特征区域和对应的识别特征数据； (3)被验证人通过叠加到视频采集界面的肖像画位置提示，调整与图像采集装置的距离以及角度，当采集图像与肖像画对齐时，终端提取在识别特征区域内的人脸图像；
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(4)对提取的识别特征区域内的人脸图像重新计算识别特征数据，与步骤(1)中 计算的该识别特征区域对应的识别特征数据进行匹配，如匹配成功，则认为当前被验证人 的身份合法；否则认为当前被验证人的身份是非法的。 进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，在步骤(1)中生成的肖像画
是由单色和透明组成的白描人像画，用于提示被验证人在识别时调整与图像采集装置的距
离以及角度，并且与识别特征区域相对定位，以降低图像特征识别的运算量。 进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，在步骤(1)中所述的识别特
征区域是指通过选用的人脸识别算法计算的标识特征显著的图像区域，区域大小小于人脸
图像，位置在肖像画范围之内，所述的标识特征显著是指依据所选用的人脸识别算法设置
比例数值，该数值保证特征识别正确率超过设定的阀值；所述的识别特征数据是指依据选
用的人脸识别算法对识别特征区域内图像计算出的识别特征的数据描述。 更进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，步骤(1)中一张肖像画附
加有一个以上的识别特征区域，每个识别特征区域上能够采用一个以上的人脸识别算法，
每个人脸识别算法对应一个识别特征数据。 再进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，步骤(1)中所述的识别特 征区域的大小和位置，根据所采用的人脸识别算法确定。 进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，在步骤(3)中肖像画位于视
频采集图像的前面，用于提示被验证人调节其脸部与视频采集摄像头的距离与角度。 更进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，步骤(3)中在终端设备视
频采集的人脸图像与肖像画基本重合的条件下，提取识别特征区域内的人脸图像。 再进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，步骤(3)中终端设备视频
采集的人脸图像与肖像画基本重合是由被验证人调整的，终端设备不做判断，如果被验证
人没有保证图像的有效重叠，则后续识别特征区域提取与识别特征数据生成将导致对被验
证人的身份验证失败。 进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，在步骤(4)中对提取的识别 特征区域内的人脸图像通过人脸识别算法重新计算识别特征数据，该处理过程是在终端本 地进行处理，或者是在服务器端进行处理；如果选择在终端本地进行处理，则步骤(2)中将 被验证人的肖像画，以及对应的识别特征区域和对应的识别特征数据发送到终端设备；如 果选择在服务器端进行处理，则步骤(2)中仅将被验证人的肖像画，以及对应的识别特征 区域发送到终端设备。 更进一步，如上所述的基于人脸识别的身份认证方法，步骤(4)中针对一个识别 特征区域内图片采用的人脸识别算法与步骤(1)中识别特征数据提取时的算法一致。
本发明的效果在于由于很多人脸识别特征数据分布密度不同，一般集中在眼角、 嘴角、鼻子、耳朵等附近密度高，对于不同特征区域，不同人脸识别算法的计算结果的特征 显著性也存在差异。本发明所提供的技术方案通过特征区域化，在相对人脸图像更小的特 征区域内能够更好的计算识别特征，并且通过单色肖像画提示被验证人自行调整与图像采 集终端的距离和角度，进一步降低计算量的同时，能够准确提取对肖像画位置关联的识别 特征区域内的图像，大幅度降低图像特征识别的运算量。该方法操作简单，大幅度降低了人 脸识别的计算量，处理速度快，对终端设备要求低，特别适用于PDA等终端上的身份鉴别应用。
图1是本发明实施例中一种人脸识别验证特征提取的流程 图2是本发明实施例中一种人脸识别身份验证的流程 图3是本发明实施例中采集的人脸图像；
图4是本发明实施例中生成的肖像画； 图5是本发明实施例中所获取人脸图像的肖像画A的特征区域与肖像画定位示意图； 图6是本发明实施例中所获取的肖像画与人脸图像相匹配的示意图。
具体实施例方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的描述。
—种基于人脸识别的身份认证方法，主要包含两个部分即针对被验证人的人脸
识别验证特征提取，以及使用提取的特征数据验证被登陆人身份是否合法。 如图1所示，一种基于人脸识别的身份认证中的人脸识别验证特征提取方法，包
括以下步骤 Fll :由视频采集终端获取被验证人的人脸图像。
具体实施步骤为首先输入被验证人的信息，以便于能够索引到对应的验证信息。
从视频采集设备中获取的人脸图像，视频设备为现在大家所常用的视频设备，如摄像头等。
可以是一组多角度的图像，每个图像都可以按照本方法说明的方式循环处理。 F12 :生成对应的肖像画。由人脸图像生成肖像画的算法，由现有技术实现，典型的
方法有基于特征的肖像画生成算法、基于样本学习的肖像画生成算法等。 F13 :选择现有技术中的人脸识别算法，可以设定多个识别算法循环处理。现有技术中典型的人脸识别算法有基于PCA与ICA的人脸识别算法、基于SVD和KL投影相融合的人脸识别算法、基于正交邻域保持投射的DT-CWT特征人脸识别算法等，不同人脸识别算法各自存在优点与局限，技术人员可以根据需要自行选取。 F14:依据选择使用的人脸识别算法，将针对人脸图像的特征数值化后，依据数值
点位置分布情况(主要指分布密度与强度)，按照设定的阀值提取特征区域。 本实施例中，如选取基于正交邻域保持投射的DT-CWT特征人脸识别算法，对人脸
图像计算出的DT-CWT特征数值，投影到0-100的区域上，设定阀值为70，密度不小于9像
素，连接面积不小于200像素，区域形状为最小外接矩形，则提取的6个满足条件的特征区
域如图5所显示的S21左眉区、S22右眉区、S23右眼区、S24左眼区、S25鼻端区、S26嘴形区。 F15 :验证识别特征区域内是否满足设定要求。本实施例中，设置满足条件的识别特征区域，识别特征区域内再次进行人脸识别算法处理，其识别特征密度在30-80之间，并且区域的长度和宽度均在20pt-200pt之间，则认为该识别特征区域与其内部的识别特征数据有效。 F16 :将识别特征区域与肖像画上对应位置关联，并且将相关信息与肖像画保存在
6一起，以便于后续验证调用。 步骤F15中生成的包含肖像画、识别特征区域、针对识别特征区域内部的人脸识 别算法和识别特征数据组成的验证数据，其中识别特征区域可以是由一种人脸识别算法确 定的，其内部的识别特征数据，是确定识别特征区域后再次选择人脸识别算法计算出来的， 也就是说一个识别特征区域可以关联多个人脸识别算法，每个人脸识别算法对应计算出一 个识别特征数据。 对于本实施例中，计算出6个有效的识别特征区域，但是实际运用过程中，可以选 择只使用部分区域。本实施例中，人为选择仅使用S21左眉区、S25鼻端区、S26嘴形区3个 识别特征区域，即在生成验证数据包含1张的肖像画、3个识别特征区域、针对每个识别特 征区域内部的人脸识别算法DT-CWT名称，以及对应的识别特征数据组成的验证数据(分别 表述为特征A，特征B与特征C)。 上述步骤如果从视频采集设备获取多个人脸图像，则循环处理。本实施例仅采集 了一个图像。被验证人的肖像画，以及对应的识别特征区域和对应的识别特征数据可以保 存在服务器端或者移动终端上，本实施例中将被验证人的肖像画、对应的识别特征区域和 对应的识别特征数据存储在服务器端。 下面描述使用上述生成的验证数据，对被验证人身份鉴别的处理流程如图2所 显示 Sll :被验证人在移动终端PDA上输入用户名称，该用户信息提交到服务器上，服 务器查找到对应该被验证人的验证数据，该验证数据一般包含肖像画以及识别特征区域信 息，如果直接在终端设备上进行验证计算，则验证数据还包含识别特征区域对应的人脸识 别算法及计算出的识别特征数据。 本实施例中下载到终端的验证数据，如图5所显示的肖像画，以及仅S21左眉区、 S25鼻端区、S26嘴形区3个识别特征区域，和采用人脸识别算法DT-CWT名称，以及计算出 的识别特征数据组成，针对S21左眉区、S25鼻端区、S26嘴形区的识别特征数据，这里分别 表述为特征A，特征B与特征C。 S12 :将肖像画在终端的视频采集设备上显示，用以提示用户自行调整与视频采集
设备的距离、角度等，使采集人脸图像基本与肖像画重合。如图6所显示。 这里肖像画为单色和透明组成，肖像画在移动终端上，显示在视频采集图像的前
端，可以通过透明部分观看到视频采集图像的情况。这里肖像画单色是可以设置的，典型在
手机上可在隐藏、白色、黑色、灰色等各种颜色间切换。 S13:与肖像画匹配，依据识别特征提取区域，提取与肖像画位置上定位的特征区
域内的人脸图像，并对提取的特征区域内的人脸图像重新计算识别特征数据。 本实施例仅提取S21左眉区、S25鼻端区、S26嘴形区3个识别特征区域。 此步骤中，如果图像识别计算是在服务器上进行的，则需要将提取的图像上传到
服务器上，由服务器进行S14步骤处理；如果图像识别计算是在终端上进行的，则需要在步
骤S11中下载的验证数据中包含针对每个识别特征区域内部的人脸识别算法DT-CWT名称，
以及对应的识别特征数据。 重新计算识别特征数据的处理，可以在终端本地处理，也可以是在服务器端处理。 且针对特征区域内图片采用的人脸识别算法必须与步骤Sll中识别特征数据提取的算法
7完全一致。在本实施例中先针对人脸图像通过人脸识别算法，对S21左眉区、S25鼻端区、S26嘴形区3个识别特征区域，分别采用基于正交邻域保持投射的DT-CWT特征人脸识别算法，计算出其为特征A'，特征B'与特征C'。
S14 :与源识别特征数据进行匹配。 此步骤具体对提取的特征区域内的人脸图像通过人脸识别算法重新计算的识别特征数据，与已经存储在服务器中的该特征区域对应的识别特征数据匹配，即与步骤F15中计算出的特征A、特征B与特征C的数值进行匹配，如果数值在容差范围内，则认为匹配上，即对应的被验证人身份为合法，反之则认为被验证人身份不合法。 上述步骤中的容差，是指包含满足如下设定的条件1)至少匹配识别特征区域的识别特征数据的匹配个数；2)识别特征数据匹配，即两个识别特征数据的差值在设定的范围内，通常该范围设定为两个识别特征数值标准差的8 %以内，或者直接指定其范围的大小。 考虑到在此公开的对本发明的描述和特殊的实施例，本发明的其他实施例对于本领域的技术人员来说是显而易见的。这些说明和实施例仅作为例子来考虑，它们都属于由所附权利要求所指示的本发明的保护范围和精神之内。
权利要求
一种基于人脸识别的身份认证方法，包括如下步骤(1)通过图像采集装置获取被验证人的人脸图像，生成一张对应的肖像画，然后通过人脸识别算法计算出识别特征区域以及对应的识别特征数据；(2)识别时根据被验证人的登陆信息选择被验证人的肖像画，以及对应的识别特征区域和对应的识别特征数据；(3)被验证人通过叠加到视频采集界面的肖像画位置提示，调整与图像采集装置的距离以及角度，当采集图像与肖像画对齐时，终端提取在识别特征区域内的人脸图像；(4)对提取的识别特征区域内的人脸图像重新计算识别特征数据，与步骤(1)中计算的该识别特征区域对应的识别特征数据进行匹配，如匹配成功，则认为当前被验证人的身份合法；否则认为当前被验证人的身份是非法的。
2. 如权利要求l所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于在步骤(1)中生成的肖像画是由单色和透明组成的白描人像画，用于提示被验证人在识别时调整与图像采集装置的距离以及角度，并且与识别特征区域相对定位，以降低图像特征识别的运算量。
3. 如权利要求1或2所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于在步骤(1)中所述的识别特征区域是指通过选用的人脸识别算法计算的标识特征显著的图像区域，区域大小小于人脸图像，位置在肖像画范围之内，所述的标识特征显著是指依据所选用的人脸识别算法设置比例数值，该数值保证特征识别正确率超过设定的阀值；所述的识别特征数据是指依据选用的人脸识别算法对识别特征区域内图像计算出的识别特征的数据描述。
4. 如权利要求3所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于步骤(1)中一张肖像画附加有一个以上的识别特征区域，每个识别特征区域上能够采用一个以上的人脸识别算法，每个人脸识别算法对应一个识别特征数据。
5. 如权利要求4所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于步骤(1)中所述的识别特征区域的大小和位置，根据所采用的人脸识别算法确定。
6. 如权利要求l所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于在步骤(3)中肖像画位于视频采集图像的前面，用于提示被验证人调节其脸部与视频采集摄像头的距离与角度。
7. 如权利要求1或6所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于步骤(3)中在终端设备视频采集的人脸图像与肖像画基本重合的条件下，提取识别特征区域内的人脸图像。
8. 如权利要求7所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于步骤(3)中终端设备视频采集的人脸图像与肖像画基本重合是由被验证人调整的，终端设备不做判断，如果被验证人没有保证图像的有效重叠，则后续识别特征区域提取与识别特征数据生成将导致对被验证人的身份验证失败。
9. 如权利要求1所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于在步骤(4)中对提取的识别特征区域内的人脸图像通过人脸识别算法重新计算识别特征数据，该处理过程是在终端本地进行处理，或者是在服务器端进行处理；如果选择在终端本地进行处理，则步骤(2)中将被验证人的肖像画，以及对应的识别特征区域和对应的识别特征数据发送到终端设备；如果选择在服务器端进行处理，则步骤(2)中仅将被验证人的肖像画，以及对应的识别特征区域发送到终端设备。
10.如权利要求1或9所述的基于人脸识别的身份认证方法，其特征在于步骤(4)中针对一个识别特征区域内图片采用的人脸识别算法与步骤(1)中识别特征数据提取时的算法一致。
全文摘要
本发明涉及一种基于人脸识别的身份认证方法，该方法通过人脸识别提取的识别特征数据和对应的识别特征区域，同时由人脸图像生成的绘制肖像画，在人脸图像采集时由该肖像画提示被验证人调整与图像采集装置的距离以及角度，当采集图像与肖像画对齐时，终端提取识别特征区域并计算出识别特征数据，与保存的对应识别特征数据匹配来鉴别用户身份。采用本发明所述的方法，可以大幅度减少人脸识别的计算量和数据通讯量，特别适用于移动终端设备的身份认证应用。
文档编号G06K9/00GK101771539SQ20081024672
公开日2010年7月7日 申请日期2008年12月30日 优先权日2008年12月30日
发明者李平立, 龚健 申请人:北京大学;方正国际软件(北京)有限公司