[发明专利]一种多维校验身份识别算法和基于该算法的智慧社区系统

说明书

本发明公开了一种多维校验身份识别算法和基于该算法的智慧社区系统，属于身份识别领域。该算法包括通过监控摄像头进行图形抓拍，初步过滤提取含有人脸及体征信息的结构化数据、对提供的人脸结构数据进行二值化图片预处理，提取人脸特征并算法校验、对提供的体征形态数据进行生物特征识别比对、综合人脸特征及体征识别结果进行均值概率规则计算、输出均值概率规则计算结果等步骤。该智慧社区系统，包括图片抓拍装置、图片特征提取模块、多维校验模块和结果聚合储存器。本发明的算法和基于该算法的智慧社区系统具有极强的安全性，难以在短时间内破解，达到了身份认证的效果。

技术领域

本发明涉及身份识别相关技术领域，具体涉及一种多维校验身份识别算法和基于该算法的智慧社区系统，属于身份识别领域。

背景技术

随着社会经济的高速发展和我国城镇化进程的加快、城市人口日趋密集，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选，而门禁系统在安居环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前我国的门禁系统主要以卡类设备、视频门禁、指纹设备或密码设置为主，这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显的极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题，而指纹识别、被网上的指纹套破解了“密码”，更让人觉得惶恐不安。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种多维校验身份识别算法，该算法和具有极强的安全性，难以在短时间内破解，达到了身份认证的效果。

为了实现上述目的，本发明采用的一种多维校验身份识别算法，包括以下步骤：

步骤一、通过监控摄像头进行图形抓拍，初步过滤提取含有人脸及体征信息的结构化数据；

步骤二、对提供的人脸结构数据进行二值化图片预处理，提取人脸特征并算法校验；

步骤三、对提供的体征形态数据进行生物特征识别比对；

所述体征形态包括身体缺陷、步态或者习惯性行为；

步骤四、综合人脸特征及体征识别结果进行均值概率规则计算；

步骤五、输出均值概率规则计算结果，将人脸识别与人体多维形态体征综合提取，双重识别认证分析，从人脸抓拍图像进行人脸图片的细节特征比对校验，同时与提取人体多维形态特征 进行算法预处理，两种校验值综合均值概率规则计算。

本发明的另一目的是利用上述算法，提供一种基于多维校验身份识别算法的智慧社区系统，采用以下技术方案：

一种基于多维校验身份识别算法的智慧社区系统，包括图片抓拍装置、图片特征提取模块、多维校验模块和结果聚合储存器，所述图片抓拍装置与图片特征提取模块连接，多维检验模块与结果聚会储存器连接。

一种多维校验身份识别算法和基于该算法的智慧社区系统，具备如下有益效果：

1.本发明的一种多维校验身份识别系统，采用了多位的校验，确保身份认证保证了万无一失，具有极强的安全性；

2.本发明的一种多维校验身份识别系统，设有防破解安全程序，任何一次违规操作都会导致身份认证的永久性失败，能及时发现异常情况。

3、本发明能有效排除单个特征的敏感性低识别性差以及个体差异导致的影响，从而有效提高身份认证的准确性。

附图说明

图1为本发明的一种基于多维校验身份识别算法的智慧社区系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

本发明采用的一种多维校验身份识别算法，包括以下步骤：