[发明专利]目标证件的检测方法、装置和终端设备有效
申请号: | 201910133425.2 | 申请日: | 2019-02-22 |
公开(公告)号: | CN109902611B | 公开(公告)日: | 2021-03-02 |
发明(设计)人: | 安瑞;谢翔;孙立林;谢红军 | 申请(专利权)人: | 矩阵元技术(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06F21/62 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 李辉 |
地址: | 518061 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 目标 证件 检测 方法 装置 终端设备 | ||
本申请实施例提供了一种目标证件的检测方法、装置和终端设备,方法包括:获取目标对象的人脸图片,和包含有的目标证件的目标图片;根据上述图片数据,分别获取第一特征数据和第二特征数据;再调用第一MPC节点以第一特征数据和第二特征数字作为输入数据,和预设于服务器的第二MPC节点以人脸特征数据的数据模板作为输入数据,按照预设规则进行运算,以检测目标证件是否符合预设要求,由于该方案通过调用终端设备的第一MPC节点和服务器的第二MPC节点分别以各自所拥有的数据作为输入,按照预设规则进行运算,以确定目标证件的真伪,避免终端设备或服务器知晓对方所拥有的数据,从而解决了检测过程中用户的数据隐私得不到保护的技术问题。
技术领域
本申请涉及安检技术领域,特别涉及一种目标证件的检测方法、装置和终端设备。
背景技术
在许多场景应用中,常常会通过使用待检测对象的人脸照片和待检测对象所持有的证件上的证件照片,来判定待检测对象所持有的证件的真伪。
例如,在机场的安检场景中,会先通过安检设备拍摄当前过检旅客的人脸照片,同时还会扫描当前过检旅客所持有的护照;再根据上述拍摄得到的人脸照片,以及对其护照扫描得到的图片,基于人脸特征识别的方式,来检测过检旅客所持有的护照是否是伪造的护照。在确定护照不是伪造的护照的情况下,才会放行该旅客通过安检口。
目前,现有的目标证件的检测方法,大多需要将安检设备采集到的旅客的人脸照片和护照的扫描图片先发送给对应的服务器,再由服务器根据所保管的人脸特征数据的数据模板,通过特征数据匹配处理,来确定旅客所持有的护照的真伪。
上述方法在实施过程,需要先将安检设备所采集到的旅客的人脸照片和护照的扫描图片等这类涉及到旅客隐私的数据发送至服务器,再由服务器根据上述数据结合所保存的数据模板来判断护照的真伪。这样处理需要将所采集到的涉及到旅客隐私的数据发送至对应的服务器,势必会对旅客的隐私保护造成影响。此外,基于现有方法,在数据传输和处理等过程中,也存在旅客数据被泄露或者被第三方窃取的风险。因此,现有方法具体实施时,往往存在检测过程中用户的数据隐私得不到保护,用户的信息数据容易被泄漏或被窃取的技术问题。
针对上述问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种目标证件的检测方法、装置和终端设备,以解决现有方法中存在的检测处理过程中用户的数据隐私得不到保护,用户的信息数据容易被泄漏或被窃取的技术问题。
本申请实施例提供了一种目标证件的检测方法,所述方法应用于终端设备,所述方法包括:
获取目标对象的人脸图片,和包含有的目标证件的目标图片,其中,所述目标证件中包含有目标对象的人脸图像;
根据所述人脸图片,获取第一特征数据;根据所述目标图片,获取第二特征数据;
发起运算请求,并响应所述运算请求,调用第一MPC节点以所述第一特征数据和所述第二特征数据作为输入数据,和预设于服务器的第二MPC节点以人脸特征数据的数据模板作为输入数据,按照预设规则进行运算,得到结果数据;
根据所述结果数据根据所述结果数据,确定目标证件是否为符合预设要求的证件。
在一个实施例中,所述目标证件包括以下至少之一:护照、身份证、驾驶证。
在一个实施例中,根据所述人脸图片,获取第一特征数据,包括:
对所述人脸图片进行人脸特征提取,以从所述人脸图片中提取第一人脸特征;
根据所述第一人脸特征,确定所述第一特征数据。
在一个实施例中,根据所述目标图片,获取第二特征数据,包括:
确定出所述目标图片中包含有人脸图像的图片区域;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于矩阵元技术(深圳)有限公司,未经矩阵元技术(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910133425.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:交通标志识别方法和装置
- 下一篇:一种基于无监督学习的监控视频异常检测方法