[发明专利]一种基于深度学习人脸识别的身份证比对系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习人脸识别的身份证比对系统，其特征在与包括身份证信息读取模块，图像采集模块，特征值提取模块，特征值比对模块，结果显示模块；其中身份证读取模块用来通过第二代身份证读卡器获取身份证中的照片信息和身份证信息，身份证信息包括姓名、性别、出生日期、身份证号码等信息，图像采集模块用来通过摄像机模块在现场拍摄持证人的高清彩色人脸图像，人脸特征提取模块用来对包含人脸的彩色图像计算出相应的特征值，特征值比对模块用来计算两张图像特征值之间的相似度，并根据相似度判断认证比对结果，验证结果显示模块用来显示读取身份证得到的信息、采集持证人的人脸图像、特征值的相似度和认证对比结果。

2.一种基于深度学习人脸识别的身份证比对方法，其特征在于利用权利要求1所述的基于深度学习人脸识别的身份证比对系统，按照如下步骤进行：

(1)读取身份证信息步骤，将身份证放置于第二代身份证读卡器模块的读卡区域，通过身份证件信息读取模块读取身份证中的照片信息和身份证基本信息；

(2)读取高清人脸图像步骤，调整摄像机模块位置，使摄像头朝向持证人面部，通过图像采集模块拍摄照片，获取持证人彩色高清人脸图像；

(3)人脸特征提取步骤，对步骤(1)中获取的身份证照片信息和步骤(2)中获取的持证人现场人脸图像分别进行特征值的提取；人脸特征值提取步骤通过人脸检测、关键点定位、图像处理和人脸识别四个步骤完成。

(4)特征值比对步骤，计算步骤(3)中获取的身份证照片特征值和持证人现场照片特征值之间的相似度。

(5)判断验证结果步骤，通过特征相似度判断身份证验证结果。

(6)验证结果显示步骤，通过验证结果显示模块对步骤(1)中读取的照片信息、身份证基本信息、步骤(2)获取的高清人脸图像、验证得到的相似度和验证结果进行显示。

3.根据权利要求2，其特征在于人脸特征提取步骤中，所述人脸检测方法采用对RGB彩色图像应用深度神经网的方法。

4.根据权利要求2，其特征在于人脸特征提取步骤中，所述关键点定位方法采用对RGB彩色图像应用深度神经网络的方法。

5.根据权利要求2，其特征在于人脸特征提取步骤中，所述图像处理包括图像颜色空间变换和仿射变换的方法。

6.根据权利要求2，其特征在于人脸特征提取步骤中，所述图像人脸识别方法采用对灰度空间图像应用深度神经网络提取特征的方法。