[发明专利]电子装置、基于人脸图像与声纹信息的身份识别方法及存储介质

说明书

本发明公开了一种电子装置、基于人脸图像及声纹信息的身份识别方法及存储介质，所述基于人脸图像及声纹信息的身份识别方法包括：向终端发送采集该用户的声纹信息及摄取人脸图像的指令；将所述终端返回的声纹信息以及人脸图像进行处理，得到第一特征向量；分析得到的第一特征向量与预存的第二特征向量之间的相似度，所述第二特征向量为预存的该用户的标准样本向量；若分析得到的相似度小于或等于预设的相似度阈值，则确定对该用户的身份识别通过，若分析得到的相似度大于预设的相似度阈值，则确定对该用户的身份识别不通过。能够将人脸图像和声纹信息同时进行识别，在保证身份识别效率的同时提高了身份识别的准确率。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种电子装置、基于人脸图像与声纹信息的身份识别方法及存储介质。

背景技术

常用的人脸识别技术通常只是识别人的面部特征，无法防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征来冒充别人进行身份认证，产生一定的安全风险。因此，在进行人脸识别的同时还需要进行人脸活体检测。而目前对人脸活体检测的方法是通过对待识别的人脸进行指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等指令动作，如果人脸对指令动作配合错误则认为是伪造欺骗。这种人脸活体检测的方法和人脸图像的识别是分开进行的，导致整个身份识别效率低下，特别是在待识别身份的人数较多的情况下，严重影响身份识别的效率，浪费大量的时间。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种电子装置、基于人脸图像与声纹信息的身份识别方法及存储介质，能够将人脸图像和声纹信息同时进行识别，在保证身份识别效率的同时提高了身份识别的准确率。

首先，为实现上述目的，本发明提出一种电子装置，所述电子装置包括存储器、及与所述存储器连接的处理器，所述处理器用于执行所述存储器上存储的基于人脸图像与声纹信息的身份识别程序，所述基于人脸图像与声纹信息的身份识别程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

A1、接收到终端发送的识别用户身份的请求后，向所述终端发送采集该用户的声纹信息及摄取人脸图像的指令；

A2、根据预先训练完成的数据处理模型对所述终端返回的声纹信息以及人脸图像进行处理，得到第一特征向量；

A3、根据预定义的相似性分析算法分析得到的第一特征向量与预存的第二特征向量之间的相似度，所述第二特征向量为预存的该用户的标准样本向量；

A4、若分析得到的相似度大于预设的相似度阈值，则确定对该用户的身份识别通过，并向所述终端发送身份识别通过指令；

A5、若分析得到的相似度小于或等于预设的相似度阈值，则确定对该用户身份识别不通过，并向所述终端发送身份识别不通过指令。

优选地，所述数据处理模型为双通道卷积神经网络模型，所述双通道卷积神经网络模型包括特征提取网络及特征向量生成网络；

其中，所述特征提取网络由两个相互独立的卷积神经网络分支构成，且两个卷积神经网络分支的网络结构相同，均包括输入层、三个卷积层和两个池化层，所述特征向量生成网络包括串接层、和全连接层。

优选地，所述数据处理模型包括训练过程以及测试过程，所述数据处理模型的训练过程包括：

E1、分别获取预设数量的具有身份标识信息的声纹信息及人脸图像信息，构成预设数量的样本信息对；

F1、将所述样本信息对分为第一比例的训练子集和第二比例的测试子集；

G1、利用所述训练子集中的样本信息对训练所述数据处理模型，以得到训练好的数据处理模型；

H1、利用所述测试子集中的样本信息对对所述数据处理模型进行测试，若测试通过，则训练结束，或者，若测试不通过，则增加所述样本信息对中样本的数量并重新执行上述步骤E1、F1、G1。