CN109977645A - 一种身份识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种身份识别系统，包括：终端设备和后端控制器；所述终端设备与所述后端控制器通过网络连接通讯；所述终端设备包括图像采集模块、活体检测模块、测距模块和图像预处理模块1；所述后端控制器包括训练模块、识别模块和存储模块；还包括：特征提取模块和图像预处理模块2，所述特征提取模块和图像预处理模块2设置于终端设备或后端控制器上；通过本发明系统，可实现高效识别用户身份，确保用户身份的准确性、真实性，帮助实现高效快速认证通行，无需结合身份证件等其他辅助识别判断，给用户带来方便；本发明系统设计架构灵活、服务效率高，可满足不同用户量以及不同网络和计算资源的识别需求。

Description

一种身份识别系统

技术领域

本发明涉及生物识别技术领域，具体涉及一种身份识别系统。

背景技术

近年来，随着信息技术的高速发展和大数据时代的到来，生物识别技术的应用市场高速增长，尤其以人脸识别技术的落地应用较为突出和典型。2016年以来，人脸识别在银行、证券、金融、交通、教育、电子商务等场景应用频频刷屏，掀起了新一代智能身份识别的热潮，给人们带来了智慧生活的便捷体验和帮助提高了工作效率。

但目前人脸识别的准确性容易受多方面的影响，一方面，由于人脸的生长微变化及表情多变，使得人脸的视觉图像会存在很大差别，因而对识别的准确性产生较大影响；另一方面，人脸识别容易受到光线等外界环境及遮挡等干扰条件的影响，人物图像的采集对周围的光线环境敏感，光线不同很大程度上会影响识别的准确性，而人体面部的头发、胡须等遮挡物以及化妆等干扰因素的影响也会对识别的准确率有着较大影响。再者，人脸识别还容易受到照片、视频等欺骗攻击，出现冒用他人身份进行非法业务的漏洞。由于上述因素影响，在实际应用中，人脸识别系统识别的结果通常还需要和身份证件或密码登陆操作等相结合进行用户身份确认，以克服误识别或照片等欺诈，从而确保用户身份的准确性与真实性。

人脸识别在实际落地应用中，除了对识别准确度有较高的要求外，同时还要求高效，尤其是在车站、机场、停车场、大型会展、旅游景点等一些人流容易密集的场所，速度一旦慢下来会大大降低人脸识别的实用性。人脸识别的速度容易受多方面的影响，包括识别角度、识别背景、图片分辨率、光照等因素。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述不足，提供一种身份识别系统，以实现高效识别用户身份，确保用户身份的准确性、真实性，帮助实现高效快速通行，无需结合身份证件等其他辅助识别判断，给用户带来方便。

为实现以上发明目的，采用的技术方案是：

一种身份识别系统，包括：终端设备和后端控制器；所述终端设备与所述后端控制器通过网络连接通讯；

所述终端设备包括图像采集模块、活体检测模块、测距模块和图像预处理模块1，所述图像采集模块负责采集用户人物图像，所述活体检测模块用于对用户进行活体检测，所述测距模块用于检测目标人物的距离，所述图像预处理模块1用于进行图像基础预处理；

所述后端控制器包括训练模块、识别模块和存储模块，所述训练模块用于用户身份识别训练，所述识别模块用于用户身份识别，所述存储模块用于存储用户注册信息和特征数据；

还包括：特征提取模块和图像预处理模块2，所述特征提取模块用于提取人物特征，所述图像预处理模块2用于图像识别预处理；所述特征提取模块和图像预处理模块2设置于终端设备或后端控制器上。

进一步的，还包括：站点控制器，所述站点控制器包括所述特征提取模块和所述图像预处理模块2，并通过网络与所述终端设备与所述后端控制器连接通讯。

进一步的，所述站点控制器还包括所述识别模块和权重库同步模块，所述权重库同步模块用于同步所述训练模块输出的模型。

进一步的，所述终端设备和所述站点控制器为若干个，所述站点控制器采用物理分布式计算。

进一步的，所述后端控制器采用基于Kubernetes 的服务网格进行布置。

进一步的，所述站点控制器与所述终端设备通过局域网连接通讯。

进一步的，所述站点控制器还包括广告控制模块，所述广告控制模块用于控制广告播放。

进一步的，还包括：广告管理平台，所述广告管理平台与所述站点控制器通过网络连接通讯，所述广告管理平台用于发布广告内容。

进一步的，所述人物图像为全身人物图像；所述人物特征包括：人体姿态特征和脸部姿态特征。

进一步的，所述图像基础预处理包括但不限于：图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正；所述图像识别预处理包括但不限于：目标定位、提取最前一人和人物框定。

本发明的身份识别系统，具有以下有益效果：

（1）采用本发明的身份识别系统，可实现高效识别用户身份，确保用户身份的准确性、真实性，帮助实现高效快速认证通行，无需结合身份证件等其他辅助识别判断，给用户带来方便。

（2）本发明的身份识别系统设计架构灵活、服务效率高，可满足不同用户量以及不同网络和计算资源的识别需求，可有效提高资源利用率和识别效率，并且在网络发生故障时依然可以进行身份识别认证，从而能较好地保证顺畅通行。

附图说明

图1是本发明实施例一的身份识别系统结构图。

图2是本发明实施例二的身份识别系统结构图。

图3是本发明实施例三的身份识别系统结构图。

图4是本发明身份识别系统纵向伸缩架构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的目的在于提供一种身份识别系统，以实现高效识别用户身份，确保用户身份的准确性、真实性，帮助实现高效快速通行，无需结合身份证件等其他辅助识别判断，给用户带来方便。以下将详细阐述本发明的身份识别系统的原理及实施方式，使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本发明的技术内容。

实施例一

如图1所示，本发明一种身份识别系统包括：终端设备和后端控制器，终端设备与后端控制器通过网络连接通讯。

终端设备包括图像采集模块、活体检测模块、测距模块、图像预处理模块1、图像预处理模块2和特征提取模块，图像采集模块负责采集用户的人物图像，优选的，采用双目摄像头采集人物图像，人物图像为全身人物图像，通过采集全身人物图像可获得更全面的人物特征信息，从而获得较高的识别准确度；活体检测模块用于对用户进行活体检测，以有效防止照片、视频等欺诈，优选的，采用光流法和红外条纹投影技术相结合进行活体检测；测距模块用于检测目标人物的距离，当检测到目标人物在指定的识别区域内，系统对目标人物图像进行采集，优选的，采用红外、地感或超声方法进行测距；图像预处理模块1用于进行图像基础预处理，图像基础预处理包括图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正等，通过图像基础预处理以获得较高的图片质量；图像预处理模块2用于图像识别预处理，图像识别预处理包括目标定位、提取最前一人和人物框定等，通过图像识别预处理以更好地获取识别目标；特征提取模块用于提取人物特征，优选的，人物特征包括：人体姿态特征和脸部姿态特征，通过人体姿态特征和脸部姿态特征的结合进行识别判定，不仅识别准确度更高，对单个特征的识别要求弱化，不容易受光线、环境、化妆等影响，识别效率更高，优选的，采用多通道卷积神经网络提取人物特征。

后端控制器包括训练模块、识别模块和存储模块，训练模块用于用户身份识别训练，获得识别模型，优选的，采用多通道卷积神经网络进行身份识别训练；识别模块用于用户身份识别，并输出识别结果；存储模块用于存储用户注册信息和特征数据，将每个用户每次识别时的特征数据进行存储，积累识别训练样本，从而不断优化识别模型，提高识别精准度和识别效率。

本实施例身份识别系统可应用于小区门禁、办公考勤以及各种设置闸机进行身份验证后才能通行的场所，例如大型会展、重大会议出入监控场景等。

应用本实施例身份识别系统进行身份识别的方法过程如下：

用户预先通过APP进行注册，注册过程包括录入用户信息，如手机号或身份证号等，通过固定注册机采集用户注册全身图像，即可完成注册。用户注册信息将存储于后端控制器。注册成功后，用户即可使用本发明身份识别系统方便进出需要身份验证的场所，无需任何操作，也无需其他辅助验证证件。

用户进/出时，在走近闸机/门禁等的过程中，首先，终端设备的测距模块检测到目标用户的距离符合识别距离要求后，活体检测模块开始对目标进行活体检测，活体检测完成并符合后，图像采集模块开始对目标进行全身图像采集；图像采集后，图像预处理模块1对图像进行图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正等基础预处理；基础预处理完成后，图像预处理模块2对图像进行识别预处理，包括目标定位、提取最前一人和人物框定等；图像识别预处理完成后，特征提取模块提取人物特征，包括：人体姿态特征和脸部姿态特征，人物特征提取完成后，再通过网络将人物特征数据发送至后端控制器进行识别；后端控制器的识别模块通过特征数据对用户进行识别，并通过存储模块存储特征数据，识别成功后，向门禁/闸机系统发送用户身份符合结果，门禁/闸机系统收到符合信息即开门/开闸，用户即可通行。整个识别过程快捷迅速，用户在自然行走的过程中即完成了上述身份识别认证和实现开门/开闸，识别过程用户无需刻意配合和停留，无需进行任何操作，极大方便了用户出入通行和提高了通行效率。

本实施例需要终端设备具备充足的计算资源，通过在终端设备进行图像识别预处理和人物特征提取运算，可大大减少传输到后端控制器的数据量，因而对网络带宽的要求较低。

实施例二

图2是本发明另一实施例的身份识别系统结构图。与实施例一不同在于，本实施例特征提取模块和图像预处理模块2设置于后端控制器上，图像识别预处理和人物特征提取运算由后端控制器完成，因而对终端设备的计算资源要求降低，但对网络带宽的要求相对较高。

应用本实施例身份识别系统进行身份识别的方法过程与实施例一不同在于，终端设备完成图像基础预处理后，将基础预处理后的图像发送至后端控制器，由后端控制器进行图像识别预处理和人物特征提取运算，后续识别步骤与实施例一相同。

本实施例身份识别系统可应用于小区门禁、办公考勤以及各种设置闸机进行身份验证后才能通行的场所，例如大型会展、重大会议出入监控场景等。

实施例三

图3是本发明再一实施例的身份识别系统结构图。在本实施例中，本发明身份识别系统应用于地铁乘客身份识别过闸。如图3所示，基于本发明身份识别系统的地铁过闸系统包括：终端设备、站点控制器、后端控制器、广告管理平台、票务管理平台及闸机设备，其中闸机设备分为进站闸机设备和出站闸机设备。具体的，终端设备分别安装于进站闸机设备和出站闸机设备上，终端设备与闸机设备通过串口连接通讯，站点控制器与终端设备、后端控制器通过网络连接通讯，票务管理平台与后端控制器、闸机设备通过网络连接通讯，广告管理平台与站点控制器通过网络连接通讯。优选的，终端设备与站点控制器为局域网连接，从而保证充足的带宽资源，可以较好地满足人物全身图像数据传输。

终端设备包括图像采集模块、活体检测模块、测距模块、图像预处理模块1、图像预处理模块2和特征提取模块，图像采集模块负责采集用户过闸时的人物图像，优选的，人物图像为全身人物图像，通过采集全身人物图像可获得更全面的人物特征信息，从而获得较高的识别准确度；活体检测模块用于对过闸用户进行活体检测，以有效防止照片、视频等欺诈；测距模块用于检测目标人物的距离，当检测到目标人物在指定的识别区域内，系统对目标人物图像进行采集；图像预处理模块1用于进行图像基础预处理，图像基础预处理包括图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正等，通过图像基础预处理以获得较高的图片质量；图像预处理模块2用于图像识别预处理，图像识别预处理包括目标定位、提取最前一人和人物框定等，通过图像识别预处理以更好地获取识别目标；特征提取模块用于提取人物特征，优选的，人物特征包括：人体姿态特征和脸部姿态特征，通过人体姿态特征和脸部姿态特征的结合进行识别判定，不仅识别准确度更高，对单个特征的识别要求弱化，不容易受光线、环境、化妆等影响。

后端控制器包括训练模块、识别模块和存储模块，训练模块用于用户身份识别训练，获得识别模型；识别模块用于过闸用户身份识别，并输出识别结果；存储模块用于存储用户注册信息和特征数据，将每个用户每次过闸时的特征数据进行存储，积累识别训练样本，从而不断优化识别模型，提高识别精准度和识别效率。

站点控制器包括特征提取模块、图像预处理模块2、广告控制模块、识别模块和权重库同步模块，其中，权重库同步模块用于同步后端控制器训练模块输出的模型，以方便及时更新识别所需的权重数据库；特征提取模块和图像预处理模块2与终端设备的特征提取模块和图像预处理模块2相同，分别用于提取人物特征和用于图像识别预处理；识别模块与后端控制器的识别模块相同，用于过闸用户身份识别，并输出识别结果；广告控制模块用于控制广告播放，对接广告管理平台发布的广告内容。广告管理平台主要负责更新和发布广告内容。

票务管理平台包括票据单元、支付单元和存储单元，票据单元负责提供票据，支付单元为用户完成费用支付，存储模块用于存储交易记录；

闸机设备用于接收票据和控制闸门开闭。优选的，闸机设备安装有BLE模块，用于接收票据信息。

具体的，终端设备和站点控制器为若干个。终端设备和站点控制器安装在各个地铁站点，站点控制器采用物理分布式计算。后端控制器采用基于Kubernetes 的服务网格（Service mesh）进行布置。

采用本实施例身份识别系统进行地铁过闸方法过程如下：

用户预先通过APP进行注册，注册过程包括录入用户信息，如手机号、身份证号等，通过固定注册机采集用户注册全身图像，并对账户充值或开通免密支付，用户注册信息将存储于后端控制器和票务管理平台。注册成功后，用户即可使用本发明身份识别系统进行过闸乘车。

用户进/出站时，在走近闸机的过程中：首先，终端设备的测距模块检测到目标用户的距离符合识别距离要求后，活体检测模块开始对目标进行活体检测，活体检测完成并符合后，图像采集模块开始对目标进行全身图像采集；图像采集后，图像预处理模块1对图像进行图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正等基础预处理。其次，基础预处理完成后，通过图像预处理模块2对图像进行识别预处理，包括目标定位、提取最前一人和人物框定等；图像识别预处理完成后，通过特征提取模块提取人物特征，包括：人体姿态特征和脸部姿态特征，上述图像识别预处理和人物特征提取步骤可在终端设备完成或在站点控制器上完成。人物特征提取完成后，再通过识别模块对用户进行识别，并输出识别结果，该识别步骤可在站点控制器上或后端控制器上完成。识别成功后，由后端控制器向票务管理平台请求票据；票务管理平台向后端控制器发送票据，后端控制器接收票据后，通过网络将票据发送给闸机设备的BLE模块，BLE模块接收票据后告知闸机进行开闸，用户即可过闸。用户完成出站后，出站闸机设备通过网络将用户交易数据发送给票务设备进行管理和存储。

本实施例通过在站点控制器设置识别模块和权重库同步模块，可以由站点控制器完成识别步骤，由于终端设备与站点控制器为局域网连接，在后端控制器网络发生故障时仍能保证正常识别认证，识别成功后可通过闸机终端获取离线票据，从而确保地铁乘客的顺畅通行。

图4是本发明身份识别系统纵向伸缩架构示意图。如图4所示，图像采集、活体检测和目标测距功能需在终端设备上实现，而图像识别预处理和人物特征提取功能可在终端设备、站点控制器和/或后端控制器上灵活伸缩配置实现；身份识别功能则可在站点控制器和/或后端控制器上灵活伸缩配置实现。终端设备的人物特征提取和图像识别预处理功能与站点控制器的人物特征提取和图像识别预处理功能构成一级伸缩；站点控制器的图像识别预处理、人物特征提取与身份识别功能与后端控制器的图像识别预处理、人物特征提取与身份识别功能构成二级伸缩。因此，利用本发明身份识别系统，可根据用户量、网络和计算资源的需求特点，灵活设置上述相关伸缩功能模块，以满足不同用户量以及不同网络和计算资源的识别需求，提高识别效率。

综上可知，采用本发明的身份识别系统，可实现高效识别用户身份，确保用户身份的准确性、真实性，帮助实现高效快速认证通行，无需结合身份证件等其他辅助识别判断，给用户带来方便。

本发明的身份识别系统设计架构伸缩灵活、服务效率高，可满足不同用户量的识别需求，可有效提高资源利用率和识别效率，并且在网络发生故障时依然可以进行身份识别认证，从而能较好地保证顺畅通行。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种身份识别系统，其特征在于，包括：终端设备和后端控制器；所述终端设备与所述后端控制器通过网络连接通讯；

所述终端设备包括图像采集模块、活体检测模块、测距模块和图像预处理模块1，所述图像采集模块负责采集用户人物图像，所述活体检测模块用于对用户进行活体检测，所述测距模块用于检测目标人物的距离，所述图像预处理模块1用于进行图像基础预处理；

所述后端控制器包括训练模块、识别模块和存储模块，所述训练模块用于用户身份识别训练，所述识别模块用于用户身份识别，所述存储模块用于存储用户注册信息和特征数据；

还包括：特征提取模块和图像预处理模块2，所述特征提取模块用于提取人物特征，所述图像预处理模块2用于图像识别预处理；所述特征提取模块和图像预处理模块2设置于终端设备或后端控制器上。

2.根据权利要求1所述的身份识别系统，其特征在于，还包括：站点控制器，所述站点控制器包括所述特征提取模块和所述图像预处理模块2，并通过网络与所述终端设备与所述后端控制器连接通讯。

3.根据权利要求2所述的身份识别系统，其特征在于，所述站点控制器还包括所述识别模块和权重库同步模块，所述权重库同步模块用于同步所述训练模块输出的模型。

4.根据权利要求2或3所述的身份识别系统，其特征在于，所述终端设备和所述站点控制器为若干个，所述站点控制器采用物理分布式计算。

5.根据权利要求1所述的身份识别系统，其特征在于，所述后端控制器采用基于Kubernetes 的服务网格进行布置。

6.根据权利要求2所述的身份识别系统，其特征在于，所述站点控制器与所述终端设备通过局域网连接通讯。

7.根据权利要求2所述的身份识别系统，其特征在于，所述站点控制器还包括广告控制模块，所述广告控制模块用于控制广告播放。

8.根据权利要求7所述的身份识别系统，其特征在于，还包括：广告管理平台，所述广告管理平台与所述站点控制器通过网络连接通讯，所述广告管理平台用于发布广告内容。

9.根据权利要求1所述的身份识别系统，其特征在于，所述人物图像为全身人物图像；所述人物特征包括：人体姿态特征和脸部姿态特征。

10.根据权利要求1所述的身份识别系统，其特征在于，所述图像基础预处理包括：图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正；所述图像识别预处理包括：目标定位、提取最前一人和人物框定。