[发明专利]一种基于人脸分割区域匹配的身份验证方法及装置

权利要求书

1.一种基于人脸分割区域匹配的身份验证方法，其特征在于，包括：

在接收到用户的身份验证触发指令时，获得所述用户的人脸的多个分割区域的测试图像；

对每个分割区域的测试图像进行预处理，获得每个分割区域对应的优化的区域灰度图像，所述预处理包含灰度化处理和去除噪声处理；

基于预先实现的毛孔级别尺度不变特征变换算法，确定每个区域灰度图像中多个毛孔特征点的皮肤毛孔特征；

分别将每个区域灰度图像中每个毛孔特征点的皮肤毛孔特征与预先获得的特征库中相应分割区域的毛孔特征点的参考特征进行匹配；

根据匹配结果，确定所述用户是否为合法用户。

2.根据权利要求1所述的基于人脸分割区域匹配的身份验证方法，其特征在于，所述根据匹配结果，确定所述用户是否为合法用户，包括：

如果匹配的毛孔特征点的数量与所述特征库包含的毛孔特征点总数量的比值大于预设阈值，则确定所述用户为合法用户。

3.根据权利要求1所述的基于人脸分割区域匹配的身份验证方法，其特征在于，所述基于预先实现的毛孔级别尺度不变特征变换算法，确定每个区域灰度图像中多个毛孔特征点的皮肤毛孔特征，包括：

针对每个区域灰度图像，使用多个不同大小的高斯核与该区域灰度图像进行卷积，生成多个具有不同分辨率的图像；

将具有同一分辨率的图像的像素值进行差分运算；

将进行差分运算后的图像中局部最暗的点确定为候选特征点；

利用理想毛孔模型在确定的候选特征点中选择毛孔特征点；

生成每个毛孔特征点的特征描述子，获得该区域灰度图像的每个毛孔特征点的皮肤毛孔特征。

4.根据权利要求1所述的基于人脸分割区域匹配的身份验证方法，其特征在于，所述对每个分割区域的测试图像进行预处理，获得每个分割区域对应的优化的区域灰度图像，包括：

分别对每个分割区域的测试图像进行灰度化处理，获得每个分割区域对应的灰度图像；

选择一个分割区域，根据该分割区域的灰度图像的像素值，计算该分割区域的灰度图像的均值；

利用所述均值分别对每个分割区域对应的灰度图像进行去除噪声处理，获得每个分割区域对应的优化的区域灰度图像。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于人脸分割区域匹配的身份验证方法，其特征在于，在确定所述用户不是合法用户时，还包括：

重复执行所述获得所述用户的人脸的多个分割区域的测试图像的步骤，直至重复次数达到预设次数阈值时，确定所述用户为非法用户。

6.一种基于人脸分割区域匹配的身份验证装置，其特征在于，包括：

区域图像获得模块，用于在接收到用户的身份验证触发指令时，获得所述用户的人脸的多个分割区域的测试图像；

预处理模块，用于对每个分割区域的测试图像进行预处理，获得每个分割区域对应的优化的区域灰度图像，所述预处理包含灰度化处理和去除噪声处理；

特征确定模块，用于基于预先实现的毛孔级别尺度不变特征变换算法，确定每个区域灰度图像中多个毛孔特征点的皮肤毛孔特征；

特征匹配模块，用于分别将每个区域灰度图像中每个毛孔特征点的皮肤毛孔特征与预先获得的特征库中相应分割区域的毛孔特征点的参考特征进行匹配；

合法性确定模块，用于根据匹配结果，确定所述用户是否为合法用户。

7.根据权利要求6所述的基于人脸分割区域匹配的身份验证装置，其特征在于，所述合法性确定模块，具体用于：

在匹配的毛孔特征点的数量与所述特征库包含的毛孔特征点总数量的比值大于预设阈值时，确定所述用户为合法用户。

8.根据权利要求6所述的基于人脸分割区域匹配的身份验证装置，其特征在于，所述特征确定模块，具体用于：

针对每个区域灰度图像，使用多个不同大小的高斯核与该区域灰度图像进行卷积，生成多个具有不同分辨率的图像；

将具有同一分辨率的图像的像素值进行差分运算；

将进行差分运算后的图像中局部最暗的点确定为候选特征点；

利用理想毛孔模型在确定的候选特征点中选择毛孔特征点；

生成每个毛孔特征点的特征描述子，获得该区域灰度图像的每个毛孔特征点的皮肤毛孔特征。