[发明专利]一种基于视觉的可信身份识别方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于视觉的可信身份识别方法，包括步骤获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像，对校正脸部图像进行识别得到可信身份识别结果，输出可信身份识别结果。本发明实现了通过对图像进行预处理校正，使得后续识别步骤能获得更好的识别结果和速度。

技术领域

本发明涉及身份识别技术领域，具体涉及一种基于视觉的可信身份识别方法和系统。

背景技术

随着科技的进步和发展，生物个体识别技术在人们的生活中发挥着重要作用。基于生物个体体征(例如人脸)对生物个体进行识别已经大范围应用于需要身份验证(即身份识别)的地方，比如基于人脸识别的手机解锁、指纹门锁、基于人脸识别的支付，公安侦查等。

但摄像头获取的人脸图像不都是完美的，它们需要进行校正以便在后续环节获得更准确的结果和更快的识别速度。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于视觉的可信身份识别方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

为实现上述技术目的，本发明技术方案如下：

一种基于视觉的可信身份识别方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像；

步骤2，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像；

步骤3，对校正脸部图像进行识别得到可信身份识别结果；

步骤4，输出可信身份识别结果。

进一步地，步骤1中，获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像的子步骤为：

获取被识别人的视觉信息，所述视觉信息包括被识别人的脸部图像，视觉信息只包括一个脸部图像；

获取被识别人的视觉信息的设备可以是相机实时捕获，也可以是现有数据库里的脸部图像；

对脸部图像进行处理，所述预处理包括光照补偿和中值滤波，灰度归一化处理，获得预处理后的脸部图像。

进一步地，步骤2中，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像的子步骤为：

获得的脸部图像是倾斜的，因此需要校正；

步骤2.1，设定第一角度步进Δλ，和第一角度上限λ↑，第一角度下限λ↓，则调整的角度范围为[λ↓，λ↑],以图片的左下角为坐标原点，x轴所在的方向为步骤1中的预处理后的脸部图像的横向方向，y轴所在的方向为步骤1中的预处理后的脸部图像的纵向方向；

步骤2.2，计算预处理后的脸部图像的一阶边缘梯度：

E(x,y)＝|p(x+1,y+1)-p(x,y)|+|p(x,y+1)-p(x+1,y)|；

式中，E(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的一阶边缘梯度，p(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的灰度值；

步骤2.3，对每个像素点计算一阶边缘梯度E(x,y)，对E(x,y)大于设定的第一梯度阈值τ的点进行变换：

T(d,δ)＝∫∫_Ap(x,y)ε(d-xcosδ-ysinδ)dxdy,