[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

说明书

本发明涉及计算机视觉、模式识别、生物特征识别等技术领域，具体涉及一种基于深度学习，用于进行二代身份证人证比对的系统及方法。该系统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。系统通过身份证信息读取模块读取身份证信息，通过图像采集模块采集现场图像，通过特征值提取模块提取身份证信息和现场图像的特征值，通过特征值比对模块对比图像特征值的相似性，从而判断现场人证一致性。本发明采用基于深度学习的人脸识别算法，具有较高的精度和可靠性。

技术领域

本发明涉及计算机视觉、模式识别、生物特征识别等技术领域，具体涉及一种基于深度学习，用于进行二代身份证人证比对的系统及方法。

背景技术

随着现代社会的发展，整个社会对信息安全的要求也越来越高。身份证作为标识公民身份的证明，在生活中扮演着重要的角色。

当今冒用他人身份证进行使用的情况时有发生，如何通过个人身份证快速准确地确认个人身份证是当前社会上一个亟待解决问题。在各种需要进行验证认证一致性的场所，一般是将身份证在公安互联网的数据库中进行核查，再通过安全检查人员的观察，来简单判断持证人员的性别是否符合、面部特征是否一致来进行判断。身份证上的信息包括证件照片、性别、年龄等信息，这种核查方式不但识别准确度较低，而且识别效率不高。

发明内容

为了解决以上的缺陷和问题，本发明提供一种基于深度学习的高效的人证比对方法及系统，将人脸识别技术与身份证读取技术相结合。提供了高精度、高效率的身份证人证一致性识别方法，能有效提高身份识别的可靠性和效率。

本发明提供的一种基于深度学习人脸识别的人证比对系统，其特征在于，包括：

身份证件信息读取模块，用于通过第二代身份证读卡器模块获取身份证中的照片信息和身份证信息，其中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，包括用于采集现场高清图像的摄像设备，用于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，包括基于深度学习的人脸检测、人脸对齐和人脸识别三部分，用于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，用于计算身份证照片提取的特征值和现场拍摄照片提取的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，用于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。

本发明提供一种基于深度学习人脸识别的人证比对方法，基于上述人证比对系统，通过如下步骤进行：

(7)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；

(8)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；

(9)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、人脸关键点定位、图像处理和人脸识别四个步骤完成。

(10)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。

(11)判断验证结果步骤，通过特征相似度判断身份证验证结果。

(12)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。

在上述步骤(1)和步骤(6)中，所述身份证基本信息包括姓名、性别、民族、出生日期、身份证号。