[发明专利]身份识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种身份识别方法及装置。其中，该方法包括：获取拍摄设备采集到的目标对象的指静脉图像；使用指静脉神经网络模型对上述指静脉图像进行识别；基于识别结果确定上述目标对象的身份信息，其中，上述指静脉神经网络模型为使用多组数据，通过机器学习训练得到的，上述多组数据中的每组数据均包括：指静脉图像和目标对象的身份信息。本发明解决了现有的指静脉识别技术存在抗伪能力差、识别率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及识别技术领域，具体而言，涉及一种身份识别方法及装置。

背景技术

指静脉识别技术在二十一世纪逐步广泛应用,指静脉识别技术最早发明于上世纪九十年代的日本科学家，在本世纪初开始相继被日本、韩国逐渐应用到会员识别一体机，银行ATM机，门禁管理系统等进行个人身份认证的领域。不仅应用在身份鉴别、考勤门禁等传统领域，在医疗边境安防、娱乐领域也获得了很大的发展。

指静脉识别技术相比较现有的身份识别技术具有以下优势：(1)属于活体特征，无法利用非活体伪造，不会磨损，具有很高安全性(2)血管特征通常更明显，容易识别，抗干扰性好。(3)可实现非接触式测量，卫生性好，易于为用户接受。(4)不易受手表面伤痕或油污的影响。

然而，目前指静脉识别技术也存在一些问题，比如：采集图像设备稳定性差，识别率低；无法克服平移的影响且计算量大，抗伪能力差，识别率较低。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种身份识别方法及装置，以至少解决现有的指静脉识别技术存在抗伪能力差、识别率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种身份识别方法，包括：获取拍摄设备采集到的目标对象的指静脉图像；使用指静脉神经网络模型对上述指静脉图像进行识别；基于识别结果确定上述目标对象的身份信息，其中，上述指静脉神经网络模型为使用多组数据，通过机器学习训练得到的，上述多组数据中的每组数据均包括：指静脉图像和目标对象的身份信息。

进一步地，使用指静脉神经网络模型对上述指静脉图像进行识别，包括：使用上述指静脉神经网络模型，确定与上述指静脉图像对应的语义信息；基于上述语义信息，采用语义分割算法对上述指静脉图像进行语义分割处理，得到分割处理后的目标指静脉图像；使用上述指静脉神经网络模型识别上述目标指静脉图像，得到上述识别结果。

进一步地，使用上述指静脉神经网络模型，确定与上述指静脉图像对应的语义信息，包括：使用上述指静脉神经网络模型的卷积网络编码层对上述指静脉图像进行图像变换处理，得到第一处理图像；使用上述指静脉神经网络模型的反卷积网络解码层对上述第一处理图像进行图像还原处理，得到第二处理图像，并提取上述第二处理图像的语义信息。

进一步地，使用上述指静脉神经网络模型识别上述目标指静脉图像，得到上述识别结果，包括：通过上述指静脉神经网络模型对上述目标指静脉图像进行静脉特征提取得到静脉特征提取图；通过上述指静脉神经网络模型识别上述静脉特征提取图所属的类别，其中，不同的类别对应不同的身份信息。

进一步地，在使用上述指静脉神经网络模型，确定与上述指静脉图像对应的语义信息之前，上述方法还包括：检测上述指静脉图像是否符合第一目标图像要求，上述第一目标图像要求包括以下至少之一：亮度要求、对比度要求；若检测结果指示上述指静脉图像不符合上述第一目标图像要求，则对上述指静脉图像进行预处理，其中，上述预处理包括以下至少之一：图像亮度处理、图像对比度处理。

进一步地，在使用上述指静脉神经网络模型识别上述目标指静脉图像，得到上述识别结果之前，上述方法还包括：检测上述目标指静脉图像是否符合第二目标图像要求，上述第二目标图像要求用于反映上述指静脉神经网络模型的识别要求；若检测结果指示上述目标指静脉图像不符合上述第二目标图像要求，则对上述目标指静脉图像进行以下至少之一的图像处理：提取感兴趣区域、滤波增强处理、纹理增强处理、图像标准化处理。