[发明专利]人脸识别方法、装置及计算机设备

说明书

本发明涉及一种人脸识别方法、装置及计算机设备，所述方法包括：获取身份证人脸图像；将获取到的身份证人脸图像与公民网络人脸图像进行比对，获得比对相似度；如果所述比对相似度达到预设阈值，则判定身份证人脸图像与公民网络人脸图像一致；将被判定为与公民网络人脸图像一致的身份证人脸图像存储到数据库中作为底图，以该存储有底图的数据库作为人脸图像数据库；基于所述人脸图像数据库进行人脸识别。上述人脸识别方法，通过构建人脸数据库系统，不需要每次进行人脸识别时都访问公民网络身份识别系统，提高了工作效率，适用于1：N的场景和N：N的人脸识别模式应用场景。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别是涉及人脸识别方法、装置及计算机设备。

背景技术

目前的人脸识别应用场景主要包括1:1模式、1：N模式和N：N模式。

1:1模式：人脸验证做的是1:1的比对，其身份验证模式本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对，并得出是否匹配的过程，可以简单理解为证明你就是你。就是我们先告诉人脸识别系统，我是张三，然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。

这种模式最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片作对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。

1:N模式，同时具有动态比对与非配合两种特点。动态对比是指通过对动态视频流的截取来获得人脸数据并进一步比对的过程；而非配合性是指识别的过程表现出非强制性与高效性的特点，识别对象无需到特定的位置便能完成人脸识别的工作。

由于这两个特性使1:N身份认证模式能迅速落地于公共安全管理与VIP客户人脸识别等场景，但其难度要远高于静态1:1，因为机器面临着光线、角度、距离等挑战。

N比N模式主要分为两部分：第一部分为前端人脸活体检测技术，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。第二部分为后台N比N人脸识别技术，该环节通过在活体检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。活体检测技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。通过N比N人脸识别技术与活体检测技术，可以解决实名认证环节存在的风险与漏洞。

目前业务系统人脸识别基本是需要靠公安部的联网识别，联网识别每次调用单独收费，只能返回图片比对相似度结果，不返回公安部留存的客户脸部图像，这种只支持1：1的图像比对，费用高，且存在时效的损耗，影响用户体验。另外也无法支持1：N或者N:N人脸识别的场景。无法应用到无人商店或者一些自助场景，且这些场景需要做好风险管控。目前寿险业务办理过程中会用到高拍仪，高拍仪设备中有身份证识别模块，能够读取身份证芯片中的客户图像，这些可以应用起来。无论是1：1的场景，1：N的场景，如果识别结果只能靠调用公安部的接口来判断，费用成本高。

发明内容

基于此，有必要针对目前人脸识别联网识别每次调用单独收费，只能返回图片比对相似度结果，不返回公安部留存的客户脸部图像，只支持1：1的图像比对，费用高，且存在时效的损耗，另外也无法支持1：N或者N:N人脸识别的场景的问题，提供一种人脸识别方法、装置及计算机设备。

一种人脸识别方法，包括：

获取身份证人脸图像；

将获取到的身份证人脸图像与公民网络人脸图像进行比对，获得比对相似度；所述公民网络人脸图像为从公民网络身份识别系统获取的身份人脸图像；

如果所述比对相似度达到预设阈值，则判定身份证人脸图像与公民网络人脸图像一致；