[发明专利]一种图像清晰度识别方法、身份认证方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种图像清晰度识别方法、身份认证方法及装置。

背景技术

身份认证也称为“身份验证”或“身份鉴别”，是指在计算机及计算机网络系统中确认操作者身份的过程，从而确定该用户是否具有对某种资源的访问和使用权限，进而使计算机和网络系统的访问策略能够可靠、有效地执行，防止攻击者假冒合法用户获得资源的访问权限，保证系统和数据的安全，以及授权访问者的合法利益。

目前，身份认证已经广泛应用于网络信息安全中的数据保护、银行网络管理等保密等技术领域，而且随着人们安全意识的提高，身份认证技术的应用将更为广泛。

以车辆防盗领域为例，汽车无钥匙进入系统(Passive Keyless Enter，PKE)采用了世界最先进的RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)技术和最先进的车辆身份编码识别系统，率先应用小型化、小功率射频天线的开发方案，并成功融合了遥控系统和无钥匙系统，沿用了传统的整车电路保护，真正的实现双重射频系统，双重防盗保护，为车主最大限度的提供便利和安全。然而，PKE系统在对用户进行身份认证时，用于认证的无线加密的数据很容易在无线传输时被窃取，黑客可以在几百米外使用技术工具对数据进行拦截，而这个距离远远大于车主和汽车之间的可操作范围，因此给汽车的防盗问题带来了很大隐患。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的上述不足，提供一种图像清晰度识别方法、身份认证方法及装置，用以至少部分解决现有的用户身份信息容易被非法获取，身份认证可靠性差的问题。

本发明为解决上述技术问题，采用如下技术方案：

本发明提供一种图像清晰度识别方法，所述方法包括：

判断图像采集条件是否满足，若满足，则采集人脸图像；

计算所述人脸图像的清晰度指数，并判断所述人脸图像的清晰度指数是否小于或等于预设的第一阈值；若是，则将所述人脸图像发送至身份认证装置，以使所述身份认证装置对所述人脸图像进行比对；否则，重新采集人脸图像。

优选的，所述计算所述人脸图像的清晰度指数，具体包括：

根据所述人脸图像在x坐标方向和y坐标方向上的相邻采样点的梯度变化，计算所述人脸图像的清晰度指数。

优选的，根据以下公式计算所述人脸图像的清晰度指数：

其中，g(x，y)为所述人脸图像中第x行第y列采样点的灰度值，M为所述人脸图像采样点的总行数，N为所述人脸图像采样点的总列数，M和N为大于1的整数。

优选的，所述判断图像采集条件是否满足，具体包括：

检测位于本装置附近的人与本装置之间的距离；

判断所述距离是否小于或等于预设的第二阈值，若是，则检测当前环境光强；

判断所述环境光强是否大于或等于预设的第三阈值，若是，则图像采集条件满足。

本发明还提供一种身份认证方法，所述方法包括：

接收人脸图像，所述人脸图像是如前所述的图像清晰度识别方法判断出的清晰度大于所述第一阈值的人脸图像；

将所述人脸图像与预存的图像比对，若比对成功，则认证用户身份信息；其中，所述用户身份信息是在比对所述人脸图像与预存的图像之前获取的，或者，是在比对成功之后获取的。

本发明还提供一种图像清晰度识别装置，包括判断模块、图像采集模块、处理模块和发送模块，

所述判断模块用于，判断图像采集条件是否满足，当图像采集条件满足时，指示所述图像采集模块采集人脸图像；

所述处理模块用于，计算所述图像采集模块采集到的人脸图像的清晰度指数，当判断出所述人脸图像的清晰度指数小于或等于预设的第一阈值时，指示所述发送模块将所述人脸图像发送至身份认证装置，以使所述身份认证装置对所述人脸图像进行比对；当判断出所述人脸图像的清晰度指数大于预设的第一阈值时，指示所述图像采集模块采集人脸图像。

优选的，所述处理模块具体用于，根据所述人脸图像在x坐标方向和y坐标方向上的相邻采样点的梯度变化，计算所述人脸图像的清晰度指数。

优选的，所述处理模块具体用于，根据以下公式计算所述人-图像的清晰度指数：

其中，g(x，y)为所述人脸图像第x行第y列采样点的灰度值，M为所述人脸图像采样点的总行数，N为所述人脸图像采样点的总列数。

优选的，所述判断模块包括第一检测单元、判断单元和第二检测单元，