[发明专利]一种基于深度学习的手持人证比对系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉，机器学习，图像处理，信息安全和生物识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习，用于验证人证是否一致的手持人证比对系统及方法，以提高现代生活的信息安全程度。

背景技术

随着现代社会的发展，整个社会对信息安全的要求也越来越高。身份证作为标识持证人身份的有效证件，在各个场合都起着举足轻重的作用。

如何确认个人身份是一个亟待解决的社会问题。这一问题包括两个部分：第一部分是身份证的安全性，这里包括证件的真伪，证件是否过期，该身份是否属于黑名单等。这一部分的检查是目前身份证检查关注的重点。第二部分是指持证人员是否就是证件所属人员的问题，即人证一致性检查。在各种需要进行验证人证一致性的场所，多数采取的方式还是安全检查人员简单观察持证人员的性别是否符合，面部明显特征是否一致。人工识别具有较大的误差，识别的准确率不高，而且一个一个地识别，识别速度非常慢，工作人员的工作量也大，非常的耗费人力，效率低下。

近年来，人脸识别的飞速发展使基于人脸识别的人证比对系统得以实现并应用。市面上的人证一致性检验系统大多采取的方案是：通过高清摄像头采集人脸图像，身份证阅读器提取身份证证件照图像，后台服务器安装比对软件，并审核比对结果。这种做法的缺点是:

(1)系统的各个部分相对分散，部署不是很方便，整体移动困难；

(2)与后台服务器之间的交互有延时；

(3)必须联网。

发明内容

为了解决以上的缺陷和问题，本发明提供了一种基于深度学习的手持人证比对系统及方法，将人脸识别技术与身份证读取技术相结合，提供了便携、实时的手持人证一致性识别解决方案，能有效提高身份安全的程度。

本发明提供一种基于深度学习的手持人证比对系统，系统包括身份证信息读取模块，图像采集模块，人脸识别模块，人证比对模块和显示模块。其中身份证信息读取模块包括身份证读卡区域和身份证阅读器芯片，模块完成的工作是读取身份证证件照和身份证基本信息，其中身份证基本信息包括身份证号码，姓名，性别，出生日期等信息。图像采集模块调用摄像头并获取持证人现场照片。人脸识别模块包括图像预处理，人脸检测和人脸对齐三个部分。人证比对模块进行特征提取以及比对证件照与持证人现场照片的特征值。显示模块显示的内容包括读取到的身份证信息，采集的现场持证人的图像，操作提醒和比对结果。

上述基于深度学习的手持人证比对系统，所述身份证信息读取模块，图像采集模块，人脸识别模块，人证比对模块和显示模块之间的关系如下：身份证信息读取模块将读取到的身份证证件照传到人脸识别模块进行人脸检测和对齐等处理，同时也将读取到的身份证所有信息传到显示模块，图像采集模块将持证人现场照片分别传到显示模块和人脸识别模块进行处理，经过人脸识别模块处理后，提取出的照片中人脸信息被送往人证比对模块进行特征提取和比对，人证比对模块将比对的结果返回给显示模块。

本发明进一步提供了一种基于深度学习的手持人证比对方法，利用上述基于深度学习的手持人证比对系统，按照如下步骤进行：

S1读取身份证证件照信息

使用时，将身份证放置于身份证信息读取模块的身份证读卡区域，内置的身份证阅读器芯片将读取到此身份证相关信息，其中就有身份证证件照信息；

S2读取身份证基本信息

身份证阅读器芯片读取的除了身份证证件照信息之外，还有身份证基本信息，这里读取的身份证基本信息包括身份证号码，姓名，性别，出生日期等；

S3调用摄像头

在读取到身份证相关信息之后，利用图像采集模块，调用摄像头，摄像头大致朝向持证人面部方向即可；

S4获取持证人照片

摄像头采集的照片不一定是含有持证人面部信息，人脸识别模块中的检测步骤用于检测图像中的人脸，当返回检测到人脸时，即表示获取到了持证人的照片，否则，继续采集；

S5图像预处理

为了提高人脸检测和识别的精度，人脸识别模块对摄像头采集的照片进行图像预处理；而身份证身份证的证件照照片是在一定要求下采集，所以暂不对身份证证件照进行预处理，此处的输入图像只有采集的现场持证人照片；所述人脸识别模块中的图像预处理可以采用某一种或者多种方法结合，主要处理方法有直方图均衡化、中值滤波、灰度拉伸、同态滤波，对图像的RGB色彩空间进行归一化处理去除光照和阴影的影响；对图像进行预处理能够去除图像中的不相关信息，准确定位人脸部分，使图像细节更明显，进一步提高人脸图像的特征提取、匹配和识别的可靠性；