一种身份验证方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本申请涉及安防，更具体地说，涉及一种身份验证方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、在一些需要对进入人员进行限制的场所，经常需要门禁系统对人员实施筛选和限制，此时有权人员需要通过身份验证才能进入，以实现对人员的有效管控，从而保证了这些场所的安全。目前的门禁系统一般通过读取进入人员所携带身份卡、如ic卡或磁卡内存储的身份信息的方式实现对人员身份的鉴别，但是一旦上述身份卡发生遗失或被盗，非法持有该身份卡的人员也能顺利进入上述场所，从而对该场所造成危害。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种身份验证方法、装置、电子设备和存储介质，用于对进入相应场所的人员的身份进行鉴别，并根据鉴别结果对人员实施放行或禁行，以防止无权人员进入。

2、为了实现上述目的，现提出的方案如下：

3、一种身份验证方法，应用于电子设备，所述身份验证方法包括步骤：

4、接收待鉴别人员的脸部图像；

5、提取所述脸部图像的待鉴别特征向量；

6、基于组合分类器将所述待鉴别特征向量与人脸特征库进行匹配处理，根据匹配结果执行对应操作，所述组合分类器包括加权距离分类器和神经网络分类器。

7、可选的，所述基于组合分类器将所述待鉴别特征向量与人脸特征库进行匹配处理，包括步骤：

8、利用所述加权距离分类器计算所述待鉴别特征向量与所述人脸特征库内所有特征向量的欧式距离；

9、当最小的所述欧式距离大于第一距离阈值时，判定所述匹配结果为匹配失败；

10、当最小的所述欧式距离小于第二距离阈值时，判定所述匹配结果为匹配成功，所述第二距离阈值小于所述第一距离阈值；

11、当最小的所述欧氏距离大于所述第二距离阈值且小于所述第一距离阈值时，利用所述神经网络分类器对所述待鉴别特征向量与所述人脸特征库进行匹配处理。

12、可选的，还包括步骤：

13、响应特征库构建请求，通过对输入的员工头像图片的标准化处理的方式构建所述人脸特征库。

14、可选的，所述通过对输入的员工头像图片的标准化处理的方式构建所述人脸特征库，包括步骤：

15、通过灰度检测的方式对每个所述员工头像图片中的面部图像进行定位；

16、对所述面部图像进行标准化处理，得到标准面部图像；

17、提取标准面部图像的整体特征，所述整体特征包括几何和/或统计特征；

18、将所述整体特征及其对应的员工信息输入到数据库，构成所述人脸特征库。

19、可选的，所述对所述面部进行标准化处理，得到标准面部图像，包括步骤：

20、根据所述面部图像中两眼的瞳孔的位置对所述面部图像进行旋转校正；

21、以所述瞳孔之间的距离作为依据对所述面部图像的大小进行归一化处理；

22、采用直方图增强的方法对所述面部图像中的图像灰度值做归一化处理，得到所述标准面部图像。

23、一种身份验证装置，应用于电子设备，所述身份验证装置包括：

24、图像采集模块，被配置为接收待鉴别人员的脸部图像；

25、特征提取模块，被配置为提取所述脸部图像的待鉴别特征向量；

26、验证执行模块，被配置为基于组合分类器将所述待鉴别特征向量与人脸特征库进行匹配处理，根据匹配结果执行对应操作，所述组合分类器包括加权距离分类器和神经网络分类器。

27、可选的，所述验证执行模块包括：

28、距离计算单元，被配置为利用所述加权距离分类器计算所述待鉴别特征向量与所述人脸特征库内所有特征向量的欧式距离；

29、第一判断单元，被配置为当最小的所述欧式距离大于第一距离阈值时，判定所述匹配结果为匹配失败；

30、第二判断单元，被配置为当最小的所述欧式距离小于第二距离阈值时，判定所述匹配结果为匹配成功，所述第二距离阈值小于所述第一距离阈值；

31、第三判断单元，被配置为当最小的所述欧氏距离大于所述第二距离阈值且小于所述第一距离阈值时，利用所述神经网络分类器对所述待鉴别特征向量与所述人脸特征库进行匹配处理。

32、可选的，还包括：

33、特征库构建模块，被配置为响应特征库构建请求，通过对输入的员工头像图片的标准化处理的方式构建所述人脸特征库。

34、可选的，所述特征库构建模块包括：

35、面部定位单元，被配置为通过灰度检测的方式对每个所述员工头像图片中的面部图像进行定位；

36、标准处理单元，被配置为对所述面部图像进行标准化处理，得到标准面部图像；

37、特征提取单元，被配置为提取标准面部图像的整体特征，所述整体特征包括几何和/或统计特征；

38、构建执行单元，被配置为将所述整体特征及其对应的员工信息输入到数据库，构成所述人脸特征库。

39、可选的，所述标准处理单元被配置为用于执行如下步骤：

40、根据所述面部图像中两眼的瞳孔的位置对所述面部图像进行旋转校正；

41、以所述瞳孔之间的距离作为依据对所述面部图像的大小进行归一化处理；

42、采用直方图增强的方法对所述面部图像中的图像灰度值做归一化处理，得到所述标准面部图像。

43、一种电子设备，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：

44、所述存储器用于存储计算机程序或指令；

45、所述处理器用于执行所述计算机程序或指令，以使所述电子设备实现如上所述的身份验证方法。

46、一种存储介质，应用于电子设备，所述存储介质承载有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述电子设备执行时，能够使所述电子设备实现如上所述的身份验证方法。

47、从上述的技术方案可以看出，本申请公开了一种身份验证方法、装置、电子设备和存储介质，该方法和装置应用于电子设备，具体为接收待鉴别人员的脸部图像；提取脸部图像的待鉴别特征向量；基于组合分类器将待鉴别特征向量与人脸特征库进行匹配处理，根据匹配结果执行对应操作，组合分类器包括加权距离分类器和神经网络分类器。本方案基于人脸图像进行身份鉴别，而不是依赖于员工所携带的身份卡，这样就不会发生丢失或被盗，从而有效实现放置无权人员进入。

技术特征：

1.一种身份验证方法，应用于电子设备，其特征在于，所述身份验证方法包括步骤：

2.如权利要求1所述的身份验证方法，其特征在于，所述基于组合分类器将所述待鉴别特征向量与人脸特征库进行匹配处理，包括步骤：

3.如权利要求1或2所述的身份验证方法，其特征在于，还包括步骤：

4.如权利要求3所述的身份验证方法，其特征在于，所述通过对输入的员工头像图片的标准化处理的方式构建所述人脸特征库，包括步骤：

5.如权利要求5所述的身份验证方法，其特征在于，所述对所述面部进行标准化处理，得到标准面部图像，包括步骤：

6.一种身份验证装置，应用于电子设备，其特征在于，所述身份验证装置包括：

7.如权利要求6所述的身份验证装置，其特征在于，所述验证执行模块包括：

8.如权利要求6或7所述的身份验证装置，其特征在于，还包括：

9.如权利要求8所述的身份验证装置，其特征在于，所述特征库构建模块包括：

10.如权利要求9所述的身份验证装置，其特征在于，所述标准处理单元被配置为用于执行如下步骤：

11.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：

12.一种存储介质，应用于电子设备，其特征在于，所述存储介质承载有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述电子设备执行时，能够使所述电子设备实现如权利要求1～5任一项所述的身份验证方法。

技术总结
本申请公开了一种身份验证方法、装置、电子设备和存储介质，该方法和装置应用于电子设备，具体为接收待鉴别人员的脸部图像；提取脸部图像的待鉴别特征向量；基于组合分类器将待鉴别特征向量与人脸特征库进行匹配处理，根据匹配结果执行对应操作，组合分类器包括加权距离分类器和神经网络分类器。本方案基于人脸图像进行身份鉴别，而不是依赖于员工所携带的身份卡，这样就不会发生丢失或被盗，从而有效实现放置无权人员进入。

技术研发人员：吴双
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16