[发明专利]一种基于微信小程序平台的人脸特征与动态属性的认证方法

说明书

本发明提供一种基于微信小程序平台的人脸特征与动态属性的认证方法，涉及生物识别、信息安全和控制科学技术领域，该发明包括以下步骤：S1、首先通过智能手机采集用户人脸图像，来检测人脸关键点，注册人脸信息；S2、通过智能手机采集用户人脸视频帧，通过人脸关键点判断人脸姿态，辅以Gabor小波变换,对视频帧进行眨眼检测,最后进行人脸比对；S3、通过密钥认证系统对认证请求进行安全判定。本发明采用动态人脸识别认证方式，结合密钥认证系统的安全认证方式，弥补了单一人脸认证存在的缺陷，利用智能手机增添人脸识别功能，把基于密码的客户认证拓展为动态人脸识别的身份认证和客户密码认证有机结合的认证体系，提高认证操作的安全性和可靠性。

技术领域

本发明涉及生物识别、信息安全和控制科学技术领域，具体为一种基于微信小程序平台的人脸特征与动态属性的认证方法。

背景技术

根据我国信息通信研究院发布的报告显示，2019年11月，国内手机市场总体出货量为3484.2万部，智能手机出货量3336.7万部，其中4G手机2829.9万部、5G手机507.4万部。2019年1-11月，智能手机出货量3.43亿部，其中Android系统手机在智能手机中占比91.4％。从上述报告不难发现，当前智能手机已经广泛普及，同时，随着5G技术的发展，5G手机的用户将会成为智能手机用户的主力。智能机在广泛普及的同时也造就了APP的蓬勃发展，各式各样的应用极大的方便了用户的生活。不过由于手机系统的不同，Android系统的手机和苹果系统的手机需要针对各自的系统分别开发手机应用，给APP的推广带来一定的阻力，而小程序却没有上述的烦恼，小程序不需要下载安装，即用即走，用户使用便捷，并且不占用手机的内存。

人脸识别作为近年来神经网络的研究热点，借助于人工智能等技术的加持，已经获得了成功的应用。目前在火车站和一些大型会议的签到流程都用到人脸闸机进行身份核验，效率非常高，但是在人们的日常生活中，人脸安全认证的应用场景相对较少，造成这种现象，除了网络传输延迟，还有单一的人脸认证系统存在安全隐患，很难满足用户的安全性要求。5G技术的发展，将会大大降低网络的时延，使得人脸认证的响应速度达到毫秒级，极大地满足用户的使用体验，但是现有的人脸认证方式较为单一，存在着使用他人非活性照片进行认证的隐患。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于微信小程序平台的人脸特征与动态属性的认证方法，利用智能手机增添动态人脸识别功能，把基于密码的客户认证拓展为动态人脸识别的身份认证和客户密码认证有机结合起来，提高认证操作的安全性和可靠性，解决了现有技术中存在的缺陷与不足。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于微信小程序平台的人脸特征与动态属性的认证方法，包括以下步骤：

S1、首先通过智能手机采集用户人脸图像，将人脸图像发送到服务器端进行人脸预处理，通过SSD检测人脸位置，采用深度卷积多任务神经网络(MTCNN)模型，通过级联的CNN方式对任务进行从粗到精的处理，检测人脸关键点，注册人脸信息；

S2、通过智能手机采集用户人脸视频帧，通过人脸关键点对人脸姿态判断，并辅以Gabor小波变换对视频帧进行眨眼检测，然后采用FaceNet模型，基于深度神经网络的图像映射方法和基于triplets(三元组)的loss函数训练神经网络，网络直接输出128维度的向量空间进行人脸比对；

S3、通过密钥认证系统对认证请求进行安全判定。

优选的，所述待认证人脸信息通过采集设备进行采集，所述采集设备为能够安装微信APP的智能移动设备，并且具备前置摄像头。

优选的，所述SSD算法中，从真实人脸位置GTbox出发构造正负样本，找到IOU最匹配的priorbox放入候选正样本集，对于负样本，做难例挖掘(OHEM)，使正负样本比例1:3，训练样本得到人脸检测模型。