[发明专利]双动态探测式生物特征人脸面相识别方法及系统

权利要求书

1.一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，包括如 下步骤：

步骤1、预建所需用户的面相模板；

步骤2、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；

步骤3、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区 域；

步骤4、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图 片的人脸信号，对人脸信号进行筛选；

步骤5、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相 码，舍弃人脸信号中的其余数据；

步骤6、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行 分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；

步骤7、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到 预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。

2.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特 征在于，所述步骤1包括：步骤1.1、检测到待识别用户的移动，判断环境因 素；步骤1.2、根据环境因素以开启相应的频率密度和强度的红外线光照来照 射人脸区域；步骤1.3、采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外 图片的人脸信号；步骤1.4、对人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为 面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤1.5、对同一人脸信号面相码的彩 色图片及红外图片分别进行分析并揉和两种分析结果而产生面相模板。

3.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特 征在于，所述步骤5包括：步骤5.1、人脸探测，从彩色图片中寻找人脸的主 要器官特征，然后判断出人脸部份并锁定分析范围；步骤5.2、生命探测，从 红外图片中循环探测用户抖动，针对眼睛锁定细致分析范围，对采集的人脸信 号是否为真实人脸进行初步判断；步骤5.3、轮廓分析，按照人脸部分锁定的 分析范围分析脸部轮廓，转化彩色图片为灰度；步骤5.4、动态对比，将锁定 的分析范围分开数份，动态调整每部分的亮度对比并对每一部分进行单独分 析，揉合出五官特征；步骤5.5、杂讯消除，分析并消除人脸信号的杂讯，计 算并舍弃非特征范围；步骤5.6、探测分析计算结果，转化为数字格式的面相 码。

4.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特 征在于，所述步骤6包括：步骤6.1、局部特征分析，应用标准LFA算法， 调整彩色图片角度及比例计算，应用标准表面纹理分析方式来分析红外图片的 人脸面相；步骤6.2、二次生命分析，利用红外线反射特性，补充分析人脸表 面立体度，分析温度分布差异及泪液；步骤6.3、二次纹理分析，利用红外线 特性，补充分析皮肤纹理，皮下血管纹理；步骤6.4、二次局部特征分析，计 算细致分析范围，揉和LFA算法分析结果。

5.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特 征在于，所述步骤7包括：步骤7.1、面相模板比对，将临时面相模板和所有 用户的面相模版对比分析并锁定相应用户的面相模板，将锁定的用户的多个面 相模版取出再次对比；步骤7.2、重复验证，对红外图片循环分析，确定用户 的身份；步骤7.3、身份授权，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对 比相似度达到预定的阈值，识别成功，临时面相模板与锁定的用户的多个面相 模版对比相似度没有达到预定的阈值，则判断为识别不予通过，按照设置赋予 所识别的用户相应的权限。

6.如权利要求5所述的的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其 特征在于，还包括步骤8、根据设置赋予所识别的用户相应的权限并将相似度 比较结果输出；在步骤8中，将相似度比较结果通过显示屏输出显示、或将相 似度比较结果向外输出以实现控制开关、网络登陆、显示通知、或报警。