[发明专利]基于图像识别的入场身份认证系统有效

专利信息
申请号: 201410462761.9 申请日: 2014-09-12
公开(公告)号: CN104240347B 公开(公告)日: 2016-10-12
发明(设计)人: 史志明;庄弘;陈进民;陈心香 申请(专利权)人: 福建省智慧物联网研究院有限责任公司
主分类号: G07C9/00 分类号: G07C9/00
代理公司: 泉州市文华专利代理有限公司 35205 代理人: 林丽英
地址: 362000 福建省泉*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 基于 图像 识别 入场 身份 认证 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种图像识别的身份认证系统,特别是涉及一种监考身份的认证系统。

背景技术

现有的考试流程都是学生凭准考证等进行身份识别后才可入场,这种考试流程存在两点弊端:一是学生身份识别问题,该流程较难确定是否考生本人,易出现替考现象,防伪性能差;二是该流程不够人性化,考生易遗漏准考证,或经过其它繁杂的手续。这样既消耗了时间,无疑给考生增加了不必要的心理负担。

上面提及的传统的身份识别方法主要包括两个方面:1.身份标识物品,如身份证、ATM卡、钥匙等;2.身份标识知识,如用户名、密码。这些传统身份识别方法存在明显缺点:个人物品丢失,个人信息伪造,甚至是冒充他人。针对上述情况,人们需要寻找更便捷的人身识别方法,如指纹识别、人脸识别。

当前物联网、云计算、模式识别技术迅速发展,另一方面各种考试层出不穷,考试人员众多,考试人员脸部数据资源丰富,因此如何利用新技术、生物图像、人脸资源等解决考试信息识别问题已经显得越来越重要了。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的在于提供一种能提高防伪性的基于图像识别的入场身份认证系统。

为了达成上述目的,本发明的解决方案是:

一种基于图像识别的入场身份认证系统,包括采集终端、服务器和验证终端;服务器包括远程端,远程端内设置有远程端数据库和数据处理单元;远程端数据库包括多个区域分类数据库,各区域分类数据库分别包括多个身份类别数据库;数据处理单元包括区域归属地判别单元;采集终端:采集终端采集字符信息和图像信息生成采集数据,并发送到服务器;服务器:服务器根据所述采集数据的区域归属地,将所述采集数据存储到对应的区域分类数据库内;验证终端:验证终端从所述区域归属地采集待验数据,并发送到服务器;服务器将待验数据与采集数据进行比对,并判别所述区域归属地与对应的采集数据所在的区域分类数据库是否相匹配,根据匹配结果生成验证信息并发送到验证终端,验证终端判断能否获得验证权限,进而获知待验数据是否通过所述区域归属地的入场验证。

当所述服务器内已存储所述采集数据后,才可进行下一个采集数据。

所述数据处理单元还包括样本判别单元;样本判别单元根据待采集的数据类别分别设定数据样本;样本判别单元将所述采集数据与对应的所述数据样本进行比对检验,区域归属地判别单元根据检验结果决定是否存储到对应的所述区域分类数据库内。

所述区域分类数据库包括身份类别数据库。

所述图像信息为人脸图像信息,所述字符信息为姓名、性别、身份证号、学号和学校中的任一种或两种以上。

所述验证终端通过有线或无线的方式获取现有的路况系统和/或天气预报系统中的实时信息,所述验证终端以图像展示或者语音播报的方式发布该实时信息。

采用上述结构后,本发明的基于图像识别的入场身份认证系统具有以下有益效果:

一、入场身份识别时,将监考现场采集的待验数据与远程端数据库内的采集数据进行比对,与现有的识别方式相比,可提高识别效率和准确率;而且,先判别区域归属地与采集数据所在的区域分类数据库是否相匹配,根据匹配结果生成验证信息,以判断能否获得验证权限,进而获知待验数据是否通过所述区域归属地的入场验证,可防止不同的区域归属地之间的身份查询、验证,提高了入场身份验证的保密性。

二、本发明应用于监考现场,对监考身份进行识别时,无需待验人员现场提供身份证、准考证等这些身外之物,通过人脸图像信息进行身份识别,用户体验好,防伪性能好,不易伪造和被盗;考试人脸识别系统将给繁重的考务安排带来便利,提高入场效率,简化人员设置,具有较好的操作性,达到事半功倍的效果。

附图说明

图1为本发明的基于图像识别的入场身份认证系统的流程图;

图2为本发明的基于图像识别的入场身份认证系统采用的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了进一步解释本发明的技术方案,下面通过具体实施例来对本发明进行详细阐述。

图1为本发明的基于图像识别的入场身份认证系统流程。如图2所示本发明通过以下硬件实现,采集终端、服务器、验证终端。服务器包括远程端和客户端,远程端内设置有远程端数据库和数据处理单元,远程端数据库包括多个区域分类数据库,各区域分类数据库分别包括多个身份类别数据库。数据处理单元包括区域归属地判别单元和样本判别单元。

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