[发明专利]用人脸识别认证解锁加密存储空间的方法及装置在审

专利信息
申请号: 201610058086.2 申请日: 2016-01-28
公开(公告)号: CN105760817A 公开(公告)日: 2016-07-13
发明(设计)人: 秦玉杰;操轶;杨文;胡船歌;程建波;夏建军;胡盼 申请(专利权)人: 深圳泰首智能技术有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 深圳市金笔知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 44297 代理人: 胡清方;彭友华
地址: 518000 广东省深圳市南山区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 用人 识别 认证 解锁 加密 存储空间 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种用人脸识别认证解锁加密存储空间的方法及装置。

背景技术

传统的加密存储技术将计算机磁盘或者USB接口闪存盘等物理存储设备的部分存储空间进行隐藏加锁,解锁需要与存储硬件匹配的驱动程序来实现,由于驱动程序与存储硬件匹配关系是保密的,所以,没有匹配的驱动程序是无法完成被隐藏存储空间的解锁。为了实现隐藏存储空间的可用性,就需要通过密码绑定关系来实现对驱动程序的激活与去激活。这种密码绑定是这样实现的:提供管理软件,在管理软件中使用键盘、鼠标输入字符密码,并由管理软件读取在某处存储的密码副本,将密码副本与输入的密码进行比对认证。如果完全一致,则通过认证,并由管理软件调用、启动存储硬件驱动程序解开存储空间隐藏设置;否则,管理软件不做解锁操作。这种存储空间的锁定与解锁方式实质上是特定的硬件驱动程序完成存储空间的锁定与解锁。为了方便实用,再由一个相对容易记忆的密码(password)进行认证后,管理程序调用驱动程序进行锁定或者解锁的操作。这样,被保护的存储的安全性就是基于相对容易记忆的密码(password)来保证。而密码由于其本身的非随机性和较小的长度,往往容易被攻击者破解,从而危及系统的安全。因此,传统的加密存储技术所暴露出来的一些缺点:一是需要键盘或者鼠标输入解锁字符密码,字符密码是一种精确的密码,必须准确输入,并且可重复使用。这种输入方式既不方便,也会带来泄密的隐患。二是由于需要人工输入密码,所以,使用者必须记忆密码,给使用者带来不便。三是输入的密码需要与本地存储或者其他地方存储的密码进行认证比对;由于密码本身需要存储在某个地方,解锁时,必须调用进行认证。密码的存储就会带来密码泄密的隐患。

为了解决上述问题,人们开始使用人脸生物特征作为加密和解锁的手段,由于依据人脸生物特征生成的人脸生物特征值不可逆向使用,故可以较好地解决上述问题。

可是,目前的这类输入的人脸图像的识别方法,其制作是将人脸图像计算出来的密钥,在实际运用中,它可以被人利用人脸模型或人脸照片之类的人脸特征来加密或解密,给人脸识别认证带来仿造的安全隐患。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题,向社会提供一种通过人脸的活体检测来防范人脸图像伪造行为的用人脸识别认证解锁加密存储空间的方法及装置。

本发明的技术方案实现是:提供一种用人脸识别认证解锁加密存储空间的方法,包括:

人脸注册步骤

11、用摄像机采集视频数据;

12、从所采集的视频数据中检测视频中的人脸图像;

13、是否检测到人脸图像,如果否,返回第12步,如果是,进入第14步;

14、人脸活体检测;

15、是否人脸活体判断,在预定时间内,如果检测到人脸可活动的生理部位,有两次以上的状态变化,则视为检测到人脸活体,进入第16步,否则,返回第12步;

16、提取人脸特征值;

17、将人脸特征值作为人脸特征值本地副本存储;

人脸识别认证解锁步骤

21、用摄像机采集视频数据;

22、从所采集的视频数据中检测视频中的人脸图像;

23、是否检测到人脸图像,如果否,返回第22步,如果是,进入第24步;

24、人脸活体检测;

25、是否人脸活体判断,在预定时间内,如果检测到人脸可活动的生理部位,有两次以上的状态变化,则视为检测到人脸活体,进入第26步,否则,返回第22步;

26、提取人脸特征值;

27、生成当前人脸特征值;

28、将当前人脸特征值与人脸特征值本地副本进行模糊匹配处理;

29、匹配结果判断,匹配成功,则进入第30步,否则,进入第31步;

30、通知管理器调用驱动程序解锁;

31、结束。

本发明中,人脸注册类似于设置密码。将特定的人脸特征值注册为本地人脸特征值副本,解锁时,实时抓拍、提取的人脸特征值与本地人脸特征值副本进行人脸识别比对认证。

作为对本发明的改进,所述预定时间在5秒至120秒之间选择。

作为对本发明的改进,所述人脸可活动的生理部位是指人眼、嘴和鼻。

作为对本发明的改进,所述提取人脸特征值是根据人脸不同的部位的特征点进行分类、排序;人脸部位分为N1-Nm,其对应的特征点为T1-Tm,将每个特征点的多种特征类型按多个字节进行二进制编码,不同人脸部位的特征点的二进制值,按照固定顺序排列级联,形成多字节的数字特征值集合。

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