[发明专利]基于人脸识别的数据处理方法、介质、设备及装置

权利要求书

1.一种基于人脸识别的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取第一用户图像信息；

判断当前第一用户图像信息中是否包含第一人脸信息；

若所述当前第一用户图像信息中包含第一人脸信息，则对当前第一用户进行活体辩真检测，并在所述活体辩真检测通过之后，提取所述第一人脸信息对应的第一特征模板数据；

获取用户明文数据，并根据加密算法对所述用户明文数据进行加密，以生成对应所述用户明文数据的用户密钥；

将所述用户密钥和所述第一特征模板数据进行数据融合，以生成特征密钥矩阵；

提取所述第一人脸信息对应的第一特征模板数据，包括：

提取所述第一人脸信息对应的特征矩阵；

根据最小二乘法对所述特征矩阵进行回归处理，以生成第一回归矩阵；

计算所述第一回归矩阵与所述特征矩阵之间的差值以获得第一回归残差矩阵，并将所述第一回归残差矩阵作为所述第一特征模板数据；

将所述用户密钥和所述第一特征模板数据进行数据融合，以生成特征密钥矩阵，包括：

通过所述用户密钥对所述特征矩阵进行加权小波变换以获得变换矩阵；

根据最小二乘法对所述变换矩阵进行回归处理，以生成第二回归矩阵；

计算所述第二回归矩阵与所述变换矩阵之间的差值以获得第二回归残差矩阵；

根据所述第一回归残差矩阵和所述第二回归残差矩阵对所述变换矩阵进行编码纠错，以生成所述特征密钥矩阵。

2.如权利要求1所述的基于人脸识别的数据处理方法，其特征在于，判断当前第一用户图像信息中是否包含第一人脸信息，包括：

将所述当前第一用户图像信息输入经过预训练的人工智能神经网络训练模型，以通过所述人工智能神经网络训练模型判断当前第一用户图像信息中是否包含第一人脸信息。

3.如权利要求1所述的基于人脸识别的数据处理方法，其特征在于，所述活体辩真检测的方式包括纹理静默检测方式、动作引导检测方式、双目红外检测方式、3D模型检测方式。

4.如权利要求1所述的基于人脸识别的数据处理方法，其特征在于，在生成所述特征密钥矩阵之后，还包括：

获取第二用户图像信息；

判断所述第二用户图像信息中是否包含第二人脸信息；

若所述第二用户图像信息中包含第二人脸信息，则对当前第二用户进行活体辩真检测，并在所述活体辩真检测通过之后，提取所述第二人脸信息对应的第二特征模板数据；

将所述第二特征模板数据与所述特征密钥矩阵进行人脸识别比对；

若所述人脸识别比对成功，则根据密钥分离算法对所述特征密钥矩阵进行密钥分离，以获得所述用户密钥；

根据与所述加密算法对应的解密算法对所述用户密钥进行解密，以获得所述用户明文数据。

5.如权利要求4所述的基于人脸识别的数据处理方法，其特征在于，根据密钥分离算法对所述特征密钥矩阵进行密钥分离，以获得所述用户密钥，包括：

根据最小二乘法对所述特征密钥矩阵进行回归处理，以生成第三回归矩阵；

计算所述第三回归矩阵与所述特征密钥矩阵之间的差值以获得第三回归残差矩阵；

根据所述第二特征模板数据，采用主成分分析法对所述特征密钥矩阵进行冗余信息分离，以获得对应所述特征密钥矩阵的核心主成分矩阵；

通过所述核心主成分矩阵对所述特征密钥矩阵进行减权小波变换以获得用户密钥矩阵；

根据所述第三回归残差矩阵对所述用户密钥矩阵进行编码纠错，以获得所述用户密钥。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有基于人脸识别的数据处理程序，该基于人脸识别的数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于人脸识别的数据处理方法。

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一项所述的基于人脸识别的数据处理方法。

8.一种基于人脸识别的数据处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取第一用户图像信息；

判断模块，所述判断模块用于判断当前第一用户图像信息中是否包含第一人脸信息；

活体辩真检测模块，所述活体辩真检测模块用于在所述当前第一用户图像信息中包含第一人脸信息时，对当前第一用户进行活体辩真检测；

特征提取模块，所述特征提取模块用于在所述活体辩真检测通过之后，提取所述第一人脸信息对应的第一特征模板数据；其中，提取所述第一人脸信息对应的第一特征模板数据，包括：提取所述第一人脸信息对应的特征矩阵；根据最小二乘法对所述特征矩阵进行回归处理，以生成第一回归矩阵；计算所述第一回归矩阵与所述特征矩阵之间的差值以获得第一回归残差矩阵，并将所述第一回归残差矩阵作为所述第一特征模板数据；

第二获取模块，所述第二获取模块用于获取用户明文数据；

加密模块，所述加密模块用于根据加密算法对所述用户明文数据进行加密，以生成对应所述用户明文数据的用户密钥；

融合模块，所述融合模块用于将所述用户密钥和所述第一特征模板数据进行数据融合，以生成特征密钥矩阵；具体包括：通过所述用户密钥对所述特征矩阵进行加权小波变换以获得变换矩阵；根据最小二乘法对所述变换矩阵进行回归处理，以生成第二回归矩阵；计算所述第二回归矩阵与所述变换矩阵之间的差值以获得第二回归残差矩阵；根据所述第一回归残差矩阵和所述第二回归残差矩阵对所述变换矩阵进行编码纠错，以生成所述特征密钥矩阵。