[发明专利]全自动视频身份认证系统及方法

权利要求书

1.全自动视频身份认证系统，其特征在于包括：

一个用户模块，以交互的方式与计算机连接；

一台包括摄像头的计算机，用于输入用户包含人脸的视频照片；

一个视频身份认证模块，用于接受用户发来的照片，给用户发出指令，完成最终用户身份的认证。

2.如权利要求1所述的全自动视频身份认证系统，其特征在于：还包括一个服务器，所述视频身份认证模块装在服务器中，所述计算机和服务器之间通过网络连接。

3.如权利要求1或2所述的全自动视频身份认证系统，其特征在于：所述视频身份认证模块包括接口模块，用以完成照片和计算机指令的传递，以及识别模块，用以完成基于人脸识别的照片对比和用户身份的判决。

4.全自动视频身份认证方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)用户上传一张当场拍摄的包含人脸的视频照片；

(2)收到步骤(1)上传的初始视频照片后，计算机发出动作指令，要求用户做出某些动作；

(3)用户根据动作指令上传当场拍摄的满足指令要求的新照片；

(4)计算机判断是否在规定时间内收到用户上传的新照片，若是，则进行下一步骤，若否，则判定超时，认证失败，结束认证；

(5)计算机采用基于人脸识别的照片对比方法对比步骤(1)和步骤(3)上传的照片，判断是否为同一人，若是，则进行下一步骤，若否，则认证失败，结束认证；

(6)计算机判断是否已经满足了对比次数要求，若是，则认证成功，结束认证，若否，则重返步骤(2)。

5.如权利要求4所述的全自动视频身份认证方法，其特征在于：所述步骤(5)中基于人脸识别的照片对比方法包括以下步骤：

①定义两类人脸：模型人脸，即用户最初输入的作为标准的一张或多张人脸；待判决人脸，即用户在计算机发出动作指令后，用户根据动作指令输入的人脸；

②对用户输入的模型人脸和待判决人脸进行人脸检测，并对检测后的人脸图片进行定位、归一化及预处理；

③把模型人脸和待判决人脸分为两个区域，一个区域是用户根据指令进行操作的区域，即受指令影响的区域，另一个区域是用户的动作不应该导致人脸图片显著变化的区域，即不受指令影响的区域；

④对受指令影响的区域判断是否发生了指令规定的变化，对不受指令影响的区域判断是否是同一人；

⑤综合步骤④的判断结果，做出人脸认证判决。

6.如权利要求5所述的全自动视频身份认证方法，其特征在于：所述步骤④中，判断不受指令影响的区域是否是同一人的方法为基于主成分分析法、线性判别分析法、弹性图匹配算法或局部二值模式法，判断受指令影响的区域是否发生了指令规定变化的方法为采用分类器来判决一个动作是否发生，所述分类器为AdaBoost、利用主成分分析的最近邻分类器或贝叶斯分类器。

7.如权利要求4所述的全自动视频身份认证方法，其特征在于：所述步骤(5)中基于人脸识别的照片对比方法包括以下步骤：

①定义两类人脸：模型人脸，即用户最初输入的作为标准的一张或多张人脸；待判决人脸，即用户在计算机发出动作指令后，用户根据动作指令输入的人脸；

②对用户输入的模型人脸和待判决人脸进行人脸检测，并对检测后的人脸图片进行特征定位、归一化及预处理；

③把模型人脸和待判决人脸划分为多个固定大小区域的网格；

④对每个网格区域计算人脸认证判决的代价函数；

⑤综合所有区域的代价函数做人脸认证判决。

8.如权利要求7所述的全自动视频身份认证方法，其特征在于：所述步骤④中，代价函数的实现方法是采用局部二值模式提取区域的纹理特征直方图，以E(m，n，i，c)表示区域i确认m和n是同一个人的代价函数，E(m，n，i，c)＝Dist(LBP(m_i)，LBP(n_i))×α(c_mi，c_ni)，式中m表示模型人脸，n表示待判决人脸，mi表示人脸m的第i个区域，c表示区域i受指令的影响程度，α表示的是区域i受计算机指令影响的权重系数，Dist函数表示的是两个LBP直方图之间的距离，采用的距离包括X²，L1，L2距离。

9.如权利要求5或7所述的全自动视频身份认证方法，其特征在于：所述人脸检测的方法为Adaboost、支持向量机、神经网络或隐马可夫模型，所述人脸图片预处理为图像对准、几何校正或亮度调整。