[发明专利]一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法

说明书

本发明公开了一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，属于人脸认证技术领域，包括采集端：现场采集人员的脸部模型信息，对人脸进行光点采集，并绘制出人脸3D模型，随后将3D模型信息传入云端服务器；二代身份证读卡器：对二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像，获取图像及文字信息，随后将信息传入云端服务器；云端服务器：先设定出合格的人脸认证阀值，随后将从采集端和二代身份证读卡器传来的3D模型信息和第一人脸图像进行比对，在将计算出的相似度与阀值进行比较，本发明可对身份证件进行判断真假，再由采集端和二代身份证读卡器对人脸信息和身份证信息进行获取，传入至云端服务器进行计算，对人脸进行认证。

技术领域

本发明涉及人脸认证技术领域，尤其涉及一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法。

背景技术

人脸识别(Facial Recognition)，即通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，从而判断出用户的真实身份.人脸识别算法，在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法，识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类

现有的人脸识别是由拍摄二代身份证的视频和照片与二代身份证上存储的照片信息进行比对和识别，有时候会存在被人利用照片和视频进行盗刷身份证件，安全系数低，同时二维人脸系别系统会受到表情、光照和饰品的影响，降低系统的识别率，影响效率。

发明内容

本发明实施例提供一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，以解决上述技术问题。

本发明实施例采用下述技术方案：一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，包括：

采集端：现场采集人员的脸部模型信息，对人脸进行光点采集，并绘制出人脸3D模型，随后将3D模型信息传入云端服务器；

二代身份证读卡器：对二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像进行获取，同时对二代身份证件的表面扫描，获取图像及文字信息，随后将信息传入云端服务器；

云端服务器：先设定出合格的人脸认证阀值，随后将从采集端和二代身份证读卡器传来的3D模型信息和第一人脸图像进行比对，采用人脸1：1比对算法进行计算，在将计算出的相似度与阀值进行比较。

进一步，所述采集端内设有点阵投射器和红外照相机；

点阵投射器：当采集端已定位人脸位置坐标后，点阵投射器对人脸部位发射若干个看不见的光点，采集到的人脸关键点的信息后，反馈给红外照相机；

红外照相机：接收点阵投射器反馈的信息，随后继续输入至采集端进行绘制脸部3D模型。

进一步，所述二代身份证件取卡器包括读取模块和检测模块；

读取模块：用于读取二代身份证件内部芯片储藏的图像信息和文字信息；

检测模块：用于将读取出的图像信息和文字信息与信息库所储藏的信息做对比，检测该身份证件是否为伪造。

进一步，所述采集端传输至云端服务器的信息均为多次采集的人脸图像信息。

进一步，所述云端服务器计算出的相似度与阀值进行比较的值取多次计算的最高值。

一种基于3D人脸模型的云端人证合一方法，采用如下方法：

S1：人员将二代身份证放在二代身份证读卡器上，二代身份证读卡器获取二代身份证内部芯片存储的第一人脸图像，随后再获取二代身份证表面的图像和文字信息。

S2：获取图像和文字信息完毕后，先判断出获取的身份信息和文字信息是否匹配，若匹配，则将获取到的信息输出至云端服务器，若不匹配，则该二代身份证为假。