[发明专利]基于区块链的身份识别方法、信息保存方法及相关装置

说明书

本发明公开了一种基于区块链的身份识别方法、信息保存方法及相关装置，应用于区块链网络，本发明通过将人脸正面图像生成哈希序列值，并将该哈希序列值保存至区块链网络中，以使后续用户对人员的身份识别中，将获得的该人员的人脸正面图像对应的哈希序列值与区块链网络中保存的哈希序列值进行对比，从而对该人员进行身份识别，提升身份识别的效率。

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的身份识别方法、信息保存方法及相关装置。

背景技术

随着各公司的不断发展，各公司开始在全国各地，甚至在全球各大城市中建立了子公司。由于同一母公司旗下的各子公司有各自的身份识别系统，各子公司的身份识别系统互不相通。因此，同一母公司旗下的不同子公司的员工在互相的走访中，难以对该员工进行身份识别。例如，子公司A的员工B需要到子公司C出差，由于子公司C的身份识别系统没有员工B的身份信息。因此，子公司C只能依靠人工比对员工B本人与员工B的工作证上的信息进行身份识别，识别效率低。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于区块链的身份识别方法、信息保存方法及相关装置，技术方案如下：

一种基于区块链的身份识别方法，应用于区块链网络，所述方法包括:

对人脸正面图像进行人脸五官识别，确定所述人脸正面图像中五官特征点的二维坐标；

对所述人脸正面图像进行深度检测，获得所述人脸正面图像的深度信息；

将所述五官特征点的二维坐标与所述五官特征点的二维坐标在所述深度信息中对应的深度参数结合，确定所述五官特征点的三维坐标，将所述五官特征点的三维坐标信息确定为所述人脸正面图像的纵向信息；

将所述人脸正面图像进行卷积处理，获得多个不同尺度的人脸特征图像；

根据所述五官特征点的二维坐标，确定所述五官特征点在各尺度的所述人脸特征图像中的灰度值；

从各尺度的所述人脸特征图像中获得多个图像组，每个图像组中均包括两个不同尺度的人脸特征图像且各图像组中的人脸特征图像不完全相同；

对每个图像组：获得该图像组中两个不同尺度的人脸特征图像中所述五官特征点的灰度值的差值；

按照预设的排列顺序，对获得的各差值进行排列，获得差值序列，将所述差值序列确定为所述人脸正面图像的横向信息；

对所述人脸正面图像的纵向信息和所述人脸正面图像的横向信息进行哈希处理，获得与所述人脸正面图像对应的哈希序列值；

在所述区块链网络中查找所述哈希序列值，根据查找结果确定所述人脸正面图像对应的用户的身份信息。

可选的，所述预设的排列顺序包括：各图像组的排列顺序和/或每个图像组内所述五官特征点的排列顺序，其中，不同的图像组内所述五官特征点的排列顺序相同或不同。

可选的，任一图像组中的两个人脸特征图像的尺度相邻。

可选的，所述根据查找结果确定所述人脸正面图像对应的用户的身份信息，包括：

当所述查找结果为所述区块链网络中存在所述哈希序列值时，获得所述区块链网络中保存的、与所述哈希序列值对应的用户身份信息。

可选的，所述对所述人脸正面图像进行深度检测，获得所述人脸正面图像的深度信息，包括：

将所述人脸正面图像输入至预设的三维人脸模型进行深度检测，获得所述人脸正面图像的深度信息。

可选的，所述将所述人脸正面图像进行卷积处理，获得多个不同尺度的人脸特征图像，包括：