[发明专利]基于FMCW雷达与人脸跟踪识别的活体身份认证方法

说明书

基于FMCW雷达与人脸跟踪识别的活体身份认证方法，涉及身份识别技术领域。本发明是为了解决现有的人脸识别技术难以精确的对照片、视频、建模等欺骗手段进行区分的问题。本发明首先通过FMCW雷达对测量物进行呼吸及心跳信号检测，当被测物具有呼吸及心跳信号后将对人脸进行检测，跟踪及特征提取，并通过FMCW雷达提取当前测量人员的呼吸信号特征，最后对提取的面部特征及人员呼吸特征分别与训练集的样本进行比对，当两部分的比对结果均为是时，则身份识别成功，若存在一个甚至多个不是，则识别失败。

技术领域

本发明属于身份识别技术领域。

背景技术

随着计算机网络技术的迅速发展，身份识别与鉴定技术作为保障人们基本权益的重要手段日益受到重视，成功验证人员身份是进行下一步操作的前提。脸是一种完全开源且易于采集、使用方便、精确度高、检测速度快、鲁棒性高的生物特征。因此人脸识别验证技术是目前基于生物特征的身份验证技术的重要组成之一。

现有人脸跟踪识别的活体身份认证方法是通过图像光电容积描记法(iPPG)，通过记录该变化实现非接触式的心率测量，从而可以达到活体身份认证的目的。但是，因为iPPG是一种基于光线变化的测量方法，其受环境影响较大，如环境光，在雾霾条件下，光的散射会使检测结果准确度降低。

综上所述，在现有的人脸识别研究中，并没有一种能够很好的实现对照片、视频、建模等欺骗手段进行区分的手段。

发明内容

本发明是为了解决现有的人脸识别技术难以精确的对照片、视频、建模等欺骗手段进行区分的问题，现提供基于FMCW雷达与人脸跟踪识别的活体身份认证方法。

基于FMCW雷达与人脸跟踪识别的活体身份认证方法，包括以下步骤：

步骤1：利用FMCW雷达监测系统采集被测对象的呼吸及心跳信号，当采集到被测对象的呼吸及心跳信号时，同时执行步骤2a1和步骤2b1，否则结束身份认证；

步骤2a1：分别利用VPD寻峰算法、归一化短时能量、HHT变换提取呼吸信号的特征，然后执行2a2，

步骤2a2：将被测对象呼吸信号的特征与呼吸样本集进行比对，判断样本集中是否存在该被测对象呼吸信号的特征，是则执行步骤三，否则结束身份认证，所述呼吸样本集中包括活体呼吸信号的特征；

步骤2b1：采集被测对象图像，利用级联分类器对被测对象图像进行人脸检测，当检测结果为人脸图像时执行步骤2b2，

步骤2b2：利用LBP算子模型对被测对象图像进行身份识别，并将识别结果与身份样本集进行比对，判断身份样本集中是否存在该识别结果，是则执行步骤三，否则结束身份认证，所述身份样本集中包括活体身份信息；

步骤3：判断步骤2a2的判断结果和当步骤2b2的判断结果是否均为是，是则被测对象身份为真，否则被测对象身份为假。

上述FMCW雷达监测系统采集被测对象的呼吸及心跳信号的方法为：

利用合成器生成线性调频脉冲，并通过TX天线发射该线性调频脉冲，利用RX天线捕捉被测对象反射的线性调频脉冲；

将TX天线发射的线性调频脉冲与RX天线捕捉的线性调频脉冲合并，生成中频信号；

依次对中频信号进行带通滤波和AD采样；

对采样后数据进行FFT变换，获得呼吸及心跳信号的波形和频率。

上述步骤2a1利用VPD寻峰算法提取呼吸信号的特征的具体方法包括以下步骤：

步骤21：利用三点移动平均平滑滤波器消除呼吸信号在滤波时产生的相移；