[发明专利]一种基于神经网络验证人证合一的方法及系统

说明书

本发明公开了一种验证人证合一的验证方法及系统，所述验证方法用于验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人，分别采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；将所述身份证图像和所述拍摄照图像进行人脸检测，获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标，并经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像；利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为一个人。通过利用改进卷积神经网络算法提取身份证变换图像和拍摄照变换图像的特征向量，在光线较暗，人多的环境中引起的人脸图像差异较大情况，提高了验证结果的准确度。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，特别是涉及一种基于神经网络验证人证合一的方法及系统。

背景技术

传统的人脸检测算法是基于人脸图像的边缘特征、线性特征和对角线特征，根据图像的灰度变化进行识别，存在着漏检、错检的问题，多姿态情况下检测的效果较差，检测的准确率较低。

传统的人脸检测算法还是基于简单的人工特征设计的，例如局部二值模式LBP(Local Binary Pattern)特征算法，一般是将人脸图像进行分块，对每块子图像进行LBP直方图统计，并将所有块的直方图首尾相连组成一个向量，这个向量就是人脸的特征描述。由于人脸会随着年龄、情绪、温度光照条件、遮盖物等因素的限制，人脸的外形很不稳定，甚至从不同角度观察，人脸的图像特征也存在很大的差异，应用LBP特征算法就会导致检测的结果不准确。

目前基于神经网络的人脸识别，仅仅是从人脸的图像中提取人脸的某些特征，由于人脸会随着年龄、情绪、温度光照条件、遮盖物等因素的限制，人脸的外形很不稳定，仅仅通过提取的人脸特征进行验证身份证的人脸图像和人脸的生活照图像是否为同一个人，会导致验证的结果不准确，所以，亟需一种能够准确判断身份证的人脸图像和生活照的人脸图像是否为同一个人的验证方法和系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种提高验证结果准确率的基于神经网络验证人证合一的方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种验证人证合一的验证方法，所述验证方法用于验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人，所述验证方法具体包括：

分别采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；

将所述身份证图像和所述拍摄照图像进行人脸检测，如果未检测到人脸时，重新采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；否则，分别采集所述身份证图像和所述拍摄照图像的人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标，获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标；

分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像；

利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，得到身份证变换图像特征向量和拍摄照变换图像特征向量，提高了人脸特征提取的准确度，不受光线和环境的影响；

根据所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人。

可选的，所述分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像具体包括：

根据所述身份证图像人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标与模板坐标中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标建立变换方程，获得变换矩阵，所述模板坐标为变换基础的坐标；

根据变换矩阵分别变换所述拍摄照人脸位置坐标和所述身份证图像人脸位置坐标，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像。