[发明专利]一种基于多姿态面部静脉的身份识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于多姿态面部静脉的身份识别方法及装置。首先进行人脸检测与姿态判断，根据判断出的姿态进行面部静脉图片采集与预处理，然后构建卷积神经网络并对其进行训练，最后进行用户注册与识别。应用上述技术方案，主要是提取面部静脉图片作为身份识别的特征，与传统的人脸识别以普通人脸RGB图片作为特征不同，面部静脉是人体内部特征，不易复制，可以避免活体检测这一难题；并且不同人之间，侧脸的面部静脉分布也差异巨大，在不同姿态下通过面部静脉也可以有效地对身份进行识别，不受限于用户的配合，可以有效地弥补普通人脸识别在大角度下识别通过率低的问题。

技术领域

本发明属于信息安全领域中的生物识别技术，具体涉及一种基于多姿态面部静脉的身份识别方法。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。目前由于视频监控技术的普及，人脸识别行业快速发展，目前已经广泛用于金融、司法、教育、医疗等各行各业。但是，人脸属于体表特征，容易被复制盗用，存在安全隐患；且普通人脸识别时，由于大角度时侧脸RGB图像的特征差异不大，因此其识别通过率受限于用户的配合。

鉴于上述技术问题，寻找一种既能提高安全性，避免活体检测较难；又能提高人脸在大角度状态下的面部识别通过率的方法是本领域技术人员亟需要解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种基于多姿态面部静脉的身份识别方法，有效解决了活体检测难，并提高了人脸在大角度状态下的面部识别通过率这一技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种基于多姿态面部静脉的身份识别方法，包括：

1）人脸检测与姿态判断：采用红外摄像头拍摄面部静脉图片，通过人脸检测算法RetinaFace检测出人脸框和68个特征点，根据特征点来判断人脸姿态，包括正脸、侧脸，所述侧脸包括左脸和右脸；

2）面部静脉特征图片采集与预处理：依据步骤1）检测出的姿态，采集所述面部静脉图片的正脸静脉特征图片或侧脸静脉特征图片，并对所采集的正脸静脉特征图片或侧脸静脉特征图片进行扩充与增强处理；

3）模型训练：将经过步骤2）处理后的正脸静脉特征图片或侧脸静脉特征图片分别输入到正脸识别模型或侧脸识别模型，并使用损失函数分别对其进行训练；

4）注册：按照步骤1）、步骤2）的方式采集待注册用户的正脸静脉特征图片和侧脸静脉特征图片，分别输入到所述步骤3）训练完成的正脸识别模型和侧脸识别模型中，提取待注册用户的512维特征向量，并将该特征向量作为该人脸的特征存储在注册特征库中；

5）识别：分别设定正脸和侧脸识别的余弦距离阈值；按照步骤1）和步骤2）的方式采集待识别用户的正脸静脉特征图片或侧脸静脉特征图片，并将其输入到所述步骤3）训练完成的正脸识别模型或侧脸识别模型中，得到该待识别用户的512维特征向量；分别计算该特征向量与对应注册特征库中每一特征向量的余弦距离，并依据余弦距离阈值判断其是否对应到注册特征库中某一个人脸。

优选的，步骤1）中，判断人脸姿态的方法是：若左眼左侧眼角和左侧嘴角特征点的中点在检测出的人脸框的中轴线的右侧，则为左脸；若右眼右侧眼角和右侧嘴角特征点的中点在检测出的人脸框的中轴线的左侧，则为右脸；否则为正脸。

优选的，步骤2）中，若判断为左脸，则采集左脸静脉特征图片，所采集的位置是左眼左侧眼角、左侧嘴角、左侧人脸边缘5个特征点所围合形成的区域；若判断为右脸，则采集右脸静脉特征图片，所采集的位置是右眼右侧眼角、右侧嘴角、右侧人脸边缘5个特征点所围合形成的区域；若判断为正脸，则采集正脸静脉特征图片，所采集的位置是左眼左侧眼角、左侧嘴角、右眼右侧眼角、右侧嘴角所围合形成的区域。