[发明专利]一种声纹识别和人脸识别相结合的印控仪应用方法和系统

说明书

本发明提出了一种声纹识别和人脸识别相结合的印控仪应用方法和系统，涉及印章安全性使用领域。该方法包括获取印控仪权限人的音频模板和人脸图像模板；当印控仪使用者使用印控仪时，采集使用者的音频进行音频认证；认证后采集印控仪使用者的人脸图像，利用稀疏编码对该图像和人脸图像模板进行表征，计算使用者的人脸图像与人脸图像模板的相似度；利用显著性检测方法对使用者的人脸图像和人脸图像模板进行显著性检测，对显著性区域进行稀疏编码表征，计算二者显著性区域的相似度。利用声纹识别和人脸识别相结合的策略，提升了印控仪使用者的身份识别精度，增加了印控仪的安全系数；所使用的方法较为经典和简易，不需要消耗较多的计算资源，可以体现较好的实时性。

技术领域

本发明涉及印章安全性使用技术领域，具体而言，涉及一种声纹识别和人脸识别相结合的印控仪应用方法和系统。

背景技术

随着科技的进步，机器盖章方式已经越来越多地取代了人工盖章方式，印控仪能在精准盖章的同时最大限度地降低人力资源消耗。同时，由于机器盖章往往需要对重要合同、法律文件等进行盖章，机器盖章的安全性受到了越来越广泛的关注。

目前，很多科研机构、技术公司利用印章使用人脸识别技术来提升机器盖章的安全性，市面上很多印控仪也使用了该方法。然而，该方法仍然存在一定的误差，不能够非常精准地对印控仪使用者的身份进行识别，完成安全系数较高的盖章。虽然现有技术中公开的身份识别方法包括：公布号为CN111723679A的一种基于深度迁移学习的人脸和声纹认证系统及方法，使用时，通过核心算法层对人脸和声纹进行识别，核心算法层包括数据预处理算法、用户活体检测算法验证、深度卷积神经网络模型的构建、迁移学习算法的融合、卷积神经网络模型的训练、卷积神经网络的模型集成算法这六大模块，识别较为复杂，消耗较多的计算资源，容易产生延时。公布号为CN110837821A的基于生物特征的身份识别的方法、设备及电子系统，通过将采集的用户的生物特征图像（脸、指纹、虹膜、视网膜、指静脉、声纹特征之一或其组合）与模板库中所有的预设生物特征模板逐一进行相似度匹配，当用户的生物特征图像与模板库其中一个预设生物特征模板的相似度超过预设阈值时，判断当前用户的生物特征图像匹配成功，否则判定为匹配失败。只要相似度匹配成功一个就匹配成功，容易产生误识别，例如声纹识别中，一方面声纹存在噪声，容易出现识别失败，另一方面声纹容易被模仿，从而产生误识别。同理，公布号为CN111312259A的一种声纹识别方法、系统、移动终端及存储介质，公布号为CN101055718A的一种基于矢量化的声纹识别方法，都是只通过声纹进行识别，容易产生识别失败以及误识别；公布号为CN111914920A的一种基于稀疏编码的相似性图像检索方法及系统，只通过图像识别，过于单一，公布号为CN104834849B的基于声纹识别和人脸识别的双因素身份认证方法及系统，虽然通过声纹识别和人脸识别进行身份验证，但识别方式只是简单的采集人脸和声纹进行相似度匹配，其匹配的精度有待提高，因此，如何对印控仪使用者身份进行精确识别，确保盖章的安全性是一个非常有意义且亟待解决的问题。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种声纹识别和人脸识别相结合的印控仪应用方法和系统，以对印控仪使用者身份进行精确识别。

本发明的实施例是这样实现的：

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种声纹识别和人脸识别相结合的印控仪应用方法，包括：

S1：对印控仪权限人的声音进行前期采集，挑选出一段音频作为音频模板；

S2：对印控仪权限人的人脸图像进行采集，挑选出一张代表性的图像作为人脸图像模板；

S3：当印控仪使用者使用印控仪时，采集使用者的音频，利用小波去噪的方法对音频进行去噪得到待认证音频；

S4：利用矢量量化方法判断待认证音频是否为真实印控仪权限人的声音，如果是继续进行下一步；如果不是发出禁止使用印控仪的指令；