專利名稱：一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及生物特征識別領(lǐng)域，特別涉及一種掌紋和人臉融合識別的方法及裝置。
背景技術(shù)：
生物特征識別技術(shù)被列為21世紀(jì)對人類社會帶來革命性影響的十大技術(shù)之一。 生物特征識別技術(shù)是目前最為方便、安全的身份識別技術(shù)，認(rèn)定的是人本身，不需要身外的標(biāo)識物。生物特征識別技術(shù)利用人的生理特征和行為特征進(jìn)行身份識別，主要有指紋識別、 人臉識別、虹膜識別、步態(tài)識別等、靜脈識別、掌紋識別。在眾多的生物特征識別技術(shù)中，目前指紋識別和人臉識別技術(shù)最為成熟，應(yīng)用也最為廣泛。與指紋識別技術(shù)相比，人臉識別有著直觀性、方便性、非接觸性。友好性、用戶接受度高等顯著特點。與這些生物特征識別技術(shù)相比，掌紋識別技術(shù)的研究起步較晚，由Matsumoto Katsuhe在1985年首次提出。經(jīng)過近幾年的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了一些掌紋識別系統(tǒng)出現(xiàn)。掌紋識別技術(shù)是利用人手掌紋路特征進(jìn)行身份鑒別的方法。掌紋特征區(qū)域面積大，包含信息量多，包括主線、褶皺、細(xì)節(jié)點和三角點等。掌紋特征具有唯一性、穩(wěn)定性、不易偽造等特點； 掌紋識別圖像采集也很方便，易被檢測者接受、成本低、識別率高?；谡萍y的身份鑒別方法，既能滿足個人身份鑒別系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)(唯一性、實時可靠、精度高、防偽安全、保護(hù)隱私)，又能克服現(xiàn)有方法的局限性，可以說，掌紋識別技術(shù)己成為基于生物特征身份鑒別技術(shù)新的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。參見中國計算機(jī)學(xué)會通訊，2011年，第5期，掌紋識別技術(shù)，作者 黃德雙，賈偉，李文新。然而，隨著生物特征識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在某些對身份認(rèn)證要求較高的應(yīng)用領(lǐng)域，如安防、金融機(jī)構(gòu)等，提出了多生物特征身份認(rèn)證的需求?；诙嗄B(tài)或多生物特征融合的解決方案代表了一個新興趨勢，某些應(yīng)用會比單一方法的識別系統(tǒng)具有更好的技術(shù)性能。多生物特征解決方案的潛在好處是能延伸到人體進(jìn)入控制區(qū)域從而獲取敏感數(shù)據(jù)。這樣，就能使生物特征識別系統(tǒng)更安全，入侵者用人造物或模仿品來同時騙過多生物特征基本上是不可能的，而個人在某項特征不便時亦可靈活調(diào)換?，F(xiàn)有的多模態(tài)生物特征識別技術(shù)往往要求完全不同的生物特征采集設(shè)備。比如， 人臉識別與指紋識別雙認(rèn)證系統(tǒng)，人臉識別采用攝像機(jī)或者攝像頭作為圖像輸入設(shè)備，指紋識別采用指紋采集儀作為指紋采集設(shè)備；虹膜與人臉識別雙認(rèn)證系統(tǒng)的采集設(shè)備也是完全不同的。提供一種只需要生物特征采集設(shè)備的低成本的多模態(tài)生物特征認(rèn)證方法成為一個待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決多模態(tài)生物特征識別需要多個采集設(shè)備、成本高的問題，本發(fā)明提供了一種掌紋和人臉融合識別的方法及裝置，采用一個生物特征采集設(shè)備，實現(xiàn)掌紋和人臉的雙重身份認(rèn)證。一種掌紋和人臉融合識別方法，包括
圖像獲取步驟，使用同一個圖像獲取模塊分時獲取待認(rèn)證的生物特征圖像，所述生物特征圖像包括人臉圖像和掌紋圖像；
識別步驟，采用預(yù)置的人臉識別指令對所述待 認(rèn)證的人臉圖像進(jìn)行識別，和/或采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述待認(rèn)證的圖像進(jìn)行識別，分別得到人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果；
融合判斷步驟，根據(jù)人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果判斷身份認(rèn)證是否通過。一種掌紋和人臉融合識別裝置，包括
圖像獲取模塊、主處理模塊和存儲模塊；所述主處理模塊進(jìn)一步包括與所述圖像獲取模塊電連接控制單元、分別與所述控制單元連接的人臉識別單元和掌紋識別單元，與所述人臉識別單元和掌紋識別單元分別連接的存儲模塊。本發(fā)明實施例中，通過采用同一個圖像采集模塊，分別采集人臉圖像和掌紋圖像， 然后分別從采集的人臉圖像中提取人臉特征，從掌紋圖像中提取掌紋特征，再進(jìn)行人臉特征和掌紋特征的融合識別，既保證了多模態(tài)生物特征識別的安全性，又通過采用一個圖像采集模塊降低了識別裝置的成本。


圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法的流程圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法流程圖； 圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例的掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法流程
圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證裝置結(jié)構(gòu)圖； 圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例的掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證裝置結(jié)構(gòu)
圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的再一個實施例的掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證裝置結(jié)構(gòu)圖。
具體實施例方式本發(fā)明的一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法應(yīng)用于一種包括圖像獲取模塊、掌紋識別模塊和人臉識別模塊的裝置。本發(fā)明的一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法，如圖1所示，包括圖像獲取步驟，使用同一個圖像獲取模塊分時獲取待認(rèn)證的生物特征圖像，所述生物特征圖像包括 人臉圖像和掌紋圖像；識別步驟，采用預(yù)置的人臉識別指令對所述待認(rèn)證的人臉圖像進(jìn)行識別，和/或采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述待認(rèn)證的圖像進(jìn)行識別，分別得到人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果；融合判斷步驟，根據(jù)人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果判斷身份認(rèn)證是否通過。通過本發(fā)明的方法，采用人臉識別和掌紋識別相結(jié)合的雙重生物特征認(rèn)證方法，不僅滿足了身份認(rèn)證要求安全級別較高的需求，而且采用非接觸掌紋識別技術(shù)和人臉識別技術(shù)結(jié)合，采用同樣的圖像獲 取設(shè)備就可以實現(xiàn)兩種生物特征圖像的采集，節(jié)約了成本。下面通過具體實施例進(jìn)一步詳細(xì)描述本發(fā)明的內(nèi)容，但本發(fā)明并不僅僅限于此。實施例1
本發(fā)明提供的一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法，如圖2所示，包括 步驟201，獲取人臉圖像； 步驟202，獲取掌紋圖像；
步驟203，調(diào)用人臉識別指令對獲取的人臉圖像進(jìn)行識別，獲得人臉識別結(jié)果； 步驟204，調(diào)用掌紋識別指令對獲取的掌紋圖像進(jìn)行識別，獲得掌紋識別結(jié)果； 步驟205，根據(jù)獲得的人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果判斷身份認(rèn)證是否通過。上述步驟201和步驟202中，采用圖像獲取裝置分別獲取人臉圖像和掌紋圖像。 為了使用同一個圖像獲取裝置獲得掌紋圖像和人臉圖像，本發(fā)明使用非接觸的圖像獲取裝置，可以方便的獲取到人臉圖像，同時也能獲取到適于識別的非接觸的掌紋圖像。在獲取掌紋圖像和人臉圖像時，可以根據(jù)預(yù)設(shè)的流程通過聲音或界面提示用戶獲取人臉圖像或掌紋圖像。比如，首先通過語音提示用戶將手掌對準(zhǔn)圖像獲取裝置，在圖像獲取裝置獲取到掌紋圖像后，再通過語音提示用戶將人臉對準(zhǔn)圖像獲取裝置，以便圖像獲取裝置獲取人臉圖像。當(dāng)然，提示的方式還可以是通過身份認(rèn)證裝置的界面顯示提示信息，或者語音提示和界面顯示提示信息相結(jié)合的方式，本發(fā)明對此不作限定。上述步驟201和步驟202的順序可以任意調(diào)換，即本發(fā)明對獲取人臉圖像和掌紋圖像的順序不作限定。在獲取掌紋圖像和人臉圖像時，可以每次只獲取一張掌紋圖像或人臉圖像，也可以一次獲取多張掌紋圖像或人臉圖像，根據(jù)身份認(rèn)證裝置的存儲空間確定，本發(fā)明對此不作限定。優(yōu)選的，所述身份認(rèn)證裝置可以不對拍攝人臉圖像和掌紋圖像的順序做預(yù)先設(shè)置，而是根據(jù)人臉和掌紋的區(qū)別特征自動判斷當(dāng)前拍攝的生物特征圖像是人臉圖像或掌紋圖像，并調(diào)用相應(yīng)的識別指令。方便用戶使用，也可以節(jié)省身份認(rèn)證裝置的為提示用戶而設(shè)置的硬件資源。因為手掌在外形上與人臉相比有很大差異，利用他們的形態(tài)特征就可以很好的將手掌和人臉區(qū)分開。分塊梯度統(tǒng)計直方圖可以很好的描述目標(biāo)的形態(tài)及邊緣分布， 實現(xiàn)簡單，廣泛的用于物體檢測，對圖像的幾何和光學(xué)形變都有很好的魯棒性，非常適合描述人臉以及手掌的外形特征。本實施例中預(yù)先采用圖像的分塊梯度統(tǒng)計直方圖訓(xùn)練SVM分類器，在識別時，首先計算拍攝的生物特征圖像的分塊梯度統(tǒng)計直方圖，然后利用SVM分類器判斷該圖像是人臉圖像或掌紋圖像。上述步驟203中，調(diào)用人臉識別指令對獲取的人臉圖像進(jìn)行識別，首先調(diào)用預(yù)置的人臉識別指令從所述獲取的人臉圖像中提取待識別人臉特征?？梢圆捎肎arbor小波特征方法和局部二值模式(LBP，local Binary Patterns)方法，從所述獲取的人臉圖像中提取一組人臉特征Fm，通常提取到的人臉特征是一組多維的特征向量。然后，將提取到的人臉特征與預(yù)存的用戶身份信息庫中的所有人臉特征進(jìn)行比對識別，具體比對識別的過程可以為采用歐氏距離或馬氏距離表示兩個人臉特征模板的相似度，計算所述提取到的人臉與預(yù)存的用戶身份信息庫中的所有人臉特征模板的相似度得分，并保留最高相似度得分(相似度得分越高，表示兩組特征屬于同一個人的可能性越大)和該最高相似度得分對應(yīng)的人臉特征模板的身份標(biāo)識。所述人臉特征模板的身份標(biāo)識是預(yù)存的用戶身份信息庫中的人臉特征模板的唯一標(biāo)識，每一個標(biāo)識代表一個待認(rèn)證的身份，如一個用戶，每一個標(biāo)識可以對應(yīng)一組或多組人臉特征模板。將該最高相似度得分作為第一相似度得分，該最高相似度得分對應(yīng)的人臉特征模板的身份標(biāo)識作為第一身份標(biāo)識，并暫時保存。上述步驟204中，采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述獲取的掌紋圖像進(jìn)行識別，獲得所述獲取的掌紋圖像與預(yù)存的掌紋特征模板的最高相似度得分。掌紋識別方法基本可以分為四大類別基于結(jié)構(gòu)的方法、基于統(tǒng)計的方法、基于子空間的方法和基于編碼的方法。 基于編碼的方法是通過提取掌紋圖像的紋線方向來進(jìn)行編碼的方法，具有識別率高、特征小、特征提取及匹配速度快、實現(xiàn)簡單等特點，從而得到了最廣 泛的應(yīng)用。本發(fā)明以基于編碼的方法對掌紋圖像進(jìn)行識別為例，描述掌紋的識別過程，但不限于此方法。首先，采用如基于輪廓特征點的定位方法，獲取所述采集的掌紋圖像的識別區(qū)域，即掌紋特征區(qū)域。所謂輪廓特征點還可稱為手掌關(guān)鍵點，主要指的是手指根的間隙點和指尖頂點，大多數(shù)情況利用的是食指與中指的縫隙點和無名指與小指的縫隙點。該方法利用手掌關(guān)鍵點的相對位置不隨手掌方向、大小、位置的改變而改變的特性，可以有效地確定一個相對固定的掌紋圖像的識別區(qū)域。然后，將掌紋圖像的識別區(qū)域劃分為多個子塊，分別提取各子塊的掌紋紋理特征，然后將各子塊的紋理特征進(jìn)行編碼，得到掌紋圖像的識別區(qū)域的掌紋紋理特征。最后， 將獲得的掌紋紋理特征與預(yù)存的用戶身份信息庫中的所有掌紋特征進(jìn)行比對識別，具體比對識別的過程可以為采用歐氏距離或馬氏距離表示兩個掌紋特征模板的相似度，計算所述提取到的掌紋與預(yù)存的用戶身份信息庫中的所有掌紋特征模板的相似度得分，并保留最高相似度得分(相似度得分越高，表示兩組特征屬于同一手掌的可能性越大)和該最高相似度得分對應(yīng)的掌紋特征模板的身份標(biāo)識。所述掌紋特征模板的身份標(biāo)識是預(yù)存的用戶身份信息庫中的掌紋特征模板的唯一標(biāo)識，每一個標(biāo)識代表一個待認(rèn)證的身份，如一個用戶，每一個標(biāo)識可以對應(yīng)一組或多組掌紋特征模板。將該最高相似度得分作為第二相似度得分， 該最高相似度得分對應(yīng)的掌紋特征模板的身份標(biāo)識作為第二身份標(biāo)識，并暫時保存。上述步驟203和步驟204的順序也可以任意調(diào)換，本發(fā)明對此不做限定。優(yōu)選的， 步驟201執(zhí)行之后立即執(zhí)行步驟203、步驟202執(zhí)行之后立即執(zhí)行步驟204，可以使人臉圖像的處理和識別過程與掌紋圖像的處理和識別過程分時復(fù)用相同的存儲空間，達(dá)到節(jié)約存儲資源的效果。上述步驟205中，根據(jù)步驟203獲得的人臉識別結(jié)果和步驟204獲得的掌紋識別結(jié)果判斷身份認(rèn)證是否通過。當(dāng)所述人臉識別獲得的第一相似度得分大于預(yù)設(shè)的第一閾值，且所述掌紋識別第二相似度得分大于等于預(yù)設(shè)的第二閾值時，若所述第一身份標(biāo)識與所述第二身份標(biāo)識相同，則判斷身份認(rèn)證通過；否則判斷身份認(rèn)證失敗。其中，所述預(yù)設(shè)的第一閾值根據(jù)人臉識別指令對大量的人臉圖像進(jìn)行識別訓(xùn)練的識別結(jié)果確定，所述預(yù)設(shè)的第二閾值根據(jù)掌紋識別指令對大量的掌紋圖像進(jìn)行識別訓(xùn)練的識別結(jié)果確定，當(dāng)識別相似度得分大于等于該閾值時，說明識別結(jié)果的可信度較高。根據(jù)身份認(rèn)證嚴(yán)格程度的要求，也可以不判斷相似度得分，若所述第一身份標(biāo)識與所述第二身份標(biāo)識相同，則判斷身份認(rèn)證通過；否則判斷身份認(rèn)證失敗。通過本發(fā)明提供的身份認(rèn)證方法，采用人臉識別和掌紋識別的雙重生物特征識別進(jìn)行身份認(rèn)證，保證了身份認(rèn)證的安全性；同時，本發(fā)明采用非接觸的掌紋識別技術(shù)，通過一個圖像獲取裝置就可以分時的獲取掌紋圖像和人臉圖像，節(jié)約了身份認(rèn)證設(shè)備的成本。
實施例2
為了提高身份認(rèn)證的效率，本發(fā)明的另一實施例提供的一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證方法，如圖3所示，包括以下步驟。步驟301，獲取人臉圖像。本步驟與實施例1的步驟201采用的方法和工作過程相同。步驟302，調(diào)用人臉識別指令對獲取的人臉圖像進(jìn)行識別，獲得第一相似度得分和第一身份標(biāo)識。本步驟與實施例1的步驟203實施方式相同，具體實現(xiàn)參見實施例1的步驟203。通過本步驟可以獲得人臉圖像的識別結(jié)果，包括獲得第一相似度得分和第一身份標(biāo)識。步驟303，判斷第一相似度得分是否大于預(yù)設(shè)的第一閾值。當(dāng)?shù)谝幌嗨贫鹊梅执笥陬A(yù)設(shè)的第一閾值時，說明待認(rèn)證人臉是預(yù)設(shè)的用戶信息庫中的某張人臉特征模板對應(yīng)的人臉。所述預(yù)設(shè)的第一閾值更根據(jù)人臉識別指令對大量的人臉的識別結(jié)果確定。當(dāng)所述第一相似度得分小于或等于預(yù)設(shè)的第一閾值時，此次認(rèn)證失敗。步驟304，獲取掌紋圖像。本步驟與實施例1的步驟202采用的方法和工作過程相同。步驟305，調(diào)用掌紋識別指令對獲取的掌紋圖像進(jìn)行識別，獲得第二相似度得分和第二身份標(biāo)識。本步驟與實施例1的步驟204實施方式相同，具體實現(xiàn)參見實施例1的步驟204。通過本步驟可以獲得掌紋圖像的識別結(jié)果，包括獲得第二相似度得分和第二身份標(biāo)識。步驟306，判斷第二相似度得分是否大于預(yù)設(shè)第二閾值。當(dāng)?shù)诙嗨贫鹊梅执笥陬A(yù)設(shè)的第二閾值時，說明待認(rèn)證掌紋是預(yù)設(shè)的用戶信息庫中的某張模板對應(yīng)的掌紋。所述預(yù)設(shè)的第二閾值更根據(jù)掌紋識別指令對大量的掌紋的識別結(jié)果確定。當(dāng)所述第二相似度得分小于或等于預(yù)設(shè)的第二閾值時，此次認(rèn)證失敗。步驟307，判斷第一身份標(biāo)識與第二身份標(biāo)識是否相同。當(dāng)人臉識別得到的第一相似度得分和掌紋識別得到的第二相似度得分均滿足預(yù)設(shè)的閾值要求時，進(jìn)一步判斷人臉識別和掌紋識別得到的身份標(biāo)識是否相同。當(dāng)人臉識別獲得的第一身份標(biāo)識與掌紋識別獲得的第二身份標(biāo)識相同時，認(rèn)為身份認(rèn)證通過，即待識別的人臉和掌紋圖像所屬用戶的為預(yù)設(shè)的用戶信息庫中第一身份標(biāo)識或第二身份標(biāo)識對應(yīng)的用戶。否則，身份認(rèn)證失敗，即預(yù)設(shè)的用戶信息庫中沒有待認(rèn)證用戶的人臉和/或掌紋特征信息。在本實施例中，步驟30廣303和步驟304 306的順序可以調(diào)換，即可以先采集人臉圖像，對人臉圖像進(jìn)行識別，在人臉識別得到的相似度得分高于預(yù)設(shè)的第一閾值時，再進(jìn)行掌紋識別；也可以先采集掌紋圖像，對掌紋圖像進(jìn)行識別，在掌紋識別得到的相似度得分高于預(yù)設(shè)的第二閾值時，再進(jìn)行人臉識別，本發(fā)明對此不做限定。實施例3
在對身份認(rèn)證的效率要求更高的情況下，上述實施例2的步驟305中在對獲取的掌紋圖像進(jìn)行識別時，可以不必將獲得的掌紋紋理特征與預(yù)存的用戶身份信息庫中的所有掌紋特征進(jìn)行比對識別。而是 根據(jù)步驟302中獲得的第一身份標(biāo)識，從預(yù)設(shè)的身份信息庫中提取該第一身份標(biāo)識對應(yīng)的所有掌紋特征模板；然后，將獲得的掌紋紋理特征與提取該第一身份標(biāo)識對應(yīng)的所有掌紋特征模板進(jìn)行比對識別，獲取最高相似度得分，作為第二相似度得分。在上述步驟306中，判斷第二相似度得分是否大于預(yù)設(shè)的第二閾值，當(dāng)?shù)诙嗨贫鹊梅执笥陬A(yù)設(shè)的第二閾值時，認(rèn)為身份認(rèn)證通過，待認(rèn)證的用戶即為預(yù)設(shè)的用戶信息庫中用戶標(biāo)識為第一身份標(biāo)識的用戶。否則，此次認(rèn)證失敗。不必再執(zhí)行實施例2中的步驟307。同樣，本實施例即可以先采集人臉圖像，對人臉圖像進(jìn)行識別，在人臉識別得到的相似度得分高于預(yù)設(shè)的第一閾值時，再進(jìn)行掌紋識別；也可以先采集掌紋圖像，對掌紋圖像進(jìn)行識別，在掌紋識別得到的相似度得分高于預(yù)設(shè)的第二閾值時，再進(jìn)行人臉識別，本發(fā)明對此不做限定。實施例4
首先，本發(fā)明提供一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證裝置，如圖1所示，該裝置包括圖像獲取模塊10、主處理模塊11和存儲模塊12 ；所述主處理模塊11進(jìn)一步包括控制單元111、分別與所述控制單元連接的人臉識別單元113和掌紋識別單元114，所述控制單元111與圖像獲取模塊10電連接；所述人臉識別單元113和掌紋識別單元114分別與存儲模塊12連接。其中，所述圖像獲取模塊10進(jìn)一步包括鏡頭101和圖像傳感器102，用于根據(jù)控制單元111的指令，拍攝鏡頭前的生物特征圖像，包括人臉圖像或者掌紋圖像，并發(fā)送給所述控制單元。所述控制單元111根據(jù)預(yù)設(shè)的身份認(rèn)證流程，即人臉圖像和掌紋圖像的識別順序，發(fā)送拍攝指令至圖像獲取模塊10，控制所述圖像獲取模塊10拍攝待識別的人臉圖像和掌紋圖像。所述圖像獲取裝置可以獲取可見光環(huán)境下的生物特征圖像。優(yōu)選的，為了適應(yīng)光線比較暗的環(huán)境，所述圖像獲取裝置的鏡頭前還可以設(shè)置紅外透射濾光片，在鏡頭周圍設(shè)置紅外補(bǔ)光燈，用于拍攝紅外光線下的生物特征圖像?？刂茊卧?11根據(jù)所述身份認(rèn)證裝置的當(dāng)前識別流程將從圖像獲取裝置10接收到的生物特征圖像發(fā)送給人臉識別單元113或掌紋識別單元114進(jìn)行識別，獲得識別結(jié)果。 當(dāng)控制單元111根據(jù)預(yù)設(shè)的身份認(rèn)證流程判斷所述身份認(rèn)證裝置的當(dāng)前識別流程為人臉識別時，將接收到的生物特征圖像發(fā)送給所述人臉識別單元113進(jìn)行識別；當(dāng)控制單元111 根據(jù)預(yù)設(shè)的身份認(rèn)證流程判斷所述身份認(rèn)證裝置的當(dāng)前識別流程為掌紋識別時，將接收到的生物特征圖像發(fā)送給所述掌紋識別單元114進(jìn)行識別。所述人臉識別單元113調(diào)用預(yù)置的人臉識別指令從接收到的生物特征圖像中提取待識別人臉特征，并計算所述待識別人臉特征與存儲模塊12中預(yù)先存儲的用戶信息庫中的所有人臉特征模板的相似度得分，將最高相似度得分作為第一相似度得分，并將該最高相似度得分對應(yīng)的人臉特征模板的身份標(biāo)識作為第一身份標(biāo)識，并將包括所述第一相似度得分和第一身份標(biāo)識的識別結(jié)果反饋給控制單元111。所述掌紋識別單元114調(diào)用預(yù)置的非接觸掌紋識別指令從接收到的生物特征圖像中提取待識別掌紋特征，并計算所述待識別掌紋特征與存儲模塊12中預(yù)先存儲的用戶信息庫中的所有掌紋特征模板的相似度得分，將最高相似度得分作為第二相似度得分，并將該最高相似度得分對應(yīng)的掌紋特征模板的身份標(biāo)識作為第二身份標(biāo)識，并將包括所述第二相似度得分和第二身份標(biāo)識反饋給控制單元111。所述控制單元111還用于根據(jù)人臉識別單元113和掌紋識別單元114反饋的識別結(jié)果，判斷身份認(rèn)證是否成功。具體的判斷方式包括以下幾種，本實施例以首先進(jìn)行人臉識別為例。第一種當(dāng)所述識別結(jié)果中的第一相似度得分高于預(yù)設(shè)的第一閾值，并且所述第二相似度得分高于預(yù)設(shè)的第二閾值時，如果所述第一身份標(biāo)識和第二身份標(biāo)識相同，則判斷身份認(rèn)證通過；否則，身份認(rèn)證失敗。第二種當(dāng)判斷到人臉識別結(jié)果中的第一相似度得分高于預(yù)設(shè)的第一閾值時，繼續(xù)進(jìn)行掌紋識別，直至掌紋識別獲得的第二相似度得分高于相應(yīng)的預(yù)設(shè)的第二閾值，并且人臉識別獲得的第一身份標(biāo)識和掌紋識別獲得的第二身份標(biāo)識相同，認(rèn)為身份認(rèn)證成功；否則，確定身份認(rèn)證失敗。第三種當(dāng)判斷到人臉識別結(jié)果的第一相似度得分高于相應(yīng)的預(yù)設(shè)的第一閾值時，所述控制單元111將所述第一身份標(biāo)識發(fā)送給掌紋識別單元114，掌紋識別單元114在進(jìn)行后續(xù)的掌紋識別時，僅計算當(dāng)前獲取的掌紋圖像的特征與所述第一身份標(biāo)識對應(yīng)的存儲模塊12中的掌紋特征模板的最高相似度得分作為第二相似度得分，當(dāng)該第二相似度得分高于預(yù)設(shè)的第二閾值時，確認(rèn)身份認(rèn)證通過，否則身份認(rèn)證失敗。本發(fā)明對人臉識別和掌紋識別的順序不作限定，還可以是先進(jìn)行掌紋識另U，再進(jìn)行人臉識別。存儲模塊12可以為閃存(FLASH)，用于預(yù)先存儲身份信息庫，所述身份信息庫中包括至少一個身份標(biāo)識的至少一個掌紋特征模板和至少一個臉特征模板。所述身份信息庫中每個身份標(biāo)識可以對應(yīng)多個掌紋特征模板和臉特征模板。所述存儲模塊12還可以用于存儲身份認(rèn)證的記錄。實施例5
優(yōu)選的，如圖5所示，如實施例4所述的身份認(rèn)證裝置還可以包括指示模塊13。所述指示模塊13可以為發(fā)音裝置，如TTS語音芯片和喇叭；也可以為顯示裝置，如液晶顯示屏； 也可以是發(fā)音裝置與顯示裝置的組合。所述指示模塊13與控制單元111電連接，用于根據(jù)控制單 元發(fā)出的控制指令顯示或播放指示用戶拍攝人臉圖像和掌紋圖像的提示信息。如通過聲音提示待認(rèn)證用戶將掌紋對準(zhǔn)圖像獲取裝置，或通過界面顯示圖像獲取裝置拍攝的人臉圖像和掌紋圖像，便于待認(rèn)證用戶了解圖像獲取裝置獲取的生物特征圖像的質(zhì)量，及時調(diào)整姿態(tài)，以便圖像獲取裝置拍攝到更好的生物特征圖像，有利于提高身份認(rèn)證的效率。實施例6
優(yōu)選的，如圖6所示，如實施例4所述的身份認(rèn)證裝置，其中主處理模塊11還可以包括與控制單元111電連接的判斷單元112，所述判斷單元112用于根據(jù)掌紋和人臉的區(qū)別特征自動判斷圖像獲取裝置獲取到的生物特征圖像是掌紋圖像或人臉圖像。雖然上面結(jié)合實施例對本發(fā)明進(jìn)行了描述，但是對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，可以理解的是，上述實施例僅出于舉例的目的，不應(yīng)認(rèn)為以此限定本發(fā)明之保護(hù)范圍。本發(fā)明的保護(hù)范圍僅僅由權(quán)利要求來限制。雖然上述說明中，為便于理解，對方法的步驟采用了順序性描述，但是應(yīng)當(dāng)指出，對于上述步驟的順序并不作嚴(yán)格限制。另外，實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，如R0M/RAM、磁碟、光盤等。還有，附圖或?qū)嵤├兴镜难b置結(jié)構(gòu)僅僅是示意性地表示邏輯結(jié)構(gòu)。其中作為分離部件顯示的模塊可能是或者可能不是物理上分開的，作為模塊顯示的部件也可能是或者可能不是物理模塊。另外，在權(quán)利要求書中，術(shù)語“包括”并不排除存在其它部件或步驟。此外，盡管在不同的權(quán)利要求中包括了各個特征，但是這些特征可以被有利地組合，且各個特征包含在不同的權(quán)利要求中并不意味著這些特征的組合是不可行的和/或不利的。此外，單個的含義不排除多個。因此，“一個”等的含義不排除多 個。 另外，本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明精神的前提下可以對其進(jìn)行修改、變化或替換，但是，依照本發(fā)明所作的各種等同變化，仍屬于本發(fā)明所涵蓋的范圍。
權(quán)利要求
1.一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證裝置，其特征在于，包括圖像獲取模塊、主處理模塊和存儲模塊；所述主處理模塊進(jìn)一步包括與所述圖像獲取模塊電連接的控制單元、與所述控制單元連接的人臉識別單元和掌紋識別單元；存儲模塊分別與所述人臉識別單元和掌紋識別單元分別連接。
2.如權(quán)利要求1所述裝置，其特征在于，所述圖像獲取模塊用于根據(jù)控制單元的指令拍攝生物特征圖像，并將拍攝的生物特征圖像發(fā)送給所述控制單元，所述生物特征圖像包括人臉圖像、掌紋圖像。
3.如權(quán)利要求2所述裝置，其特征在于，還包括與控制單元電連接的指示模塊，所述指示模塊包括發(fā)音裝置，和/或顯示裝置，其中，所述發(fā)音裝置用于根據(jù)控制單元發(fā)出的控制指令播放或顯示指示用戶拍攝人臉圖像和掌紋圖像的提示信息；所述顯示裝置用于根據(jù)控制單元發(fā)出的控制指令播放或顯示指示用戶拍攝人臉圖像和掌紋圖像的提示信息，和/或顯示拍攝的生物特征圖像。
4.如權(quán)利要求2或3所述裝置，其特征在于，控制單元根據(jù)所述身份認(rèn)證裝置的當(dāng)前識別流程將從圖像獲取裝置接收到的生物特征圖像發(fā)送給人臉識別單元或掌紋識別單元進(jìn)行識別，獲得識別結(jié)果。
5.如權(quán)利要求2所述裝置，其特征在于，所述主處理模塊還包括與所述控制單元電連接的判斷單元，用于根據(jù)掌紋和人臉的區(qū)別特征自動判斷圖像獲取裝置拍攝的生物特征圖像是掌紋圖像或人臉圖像。
6.一種掌紋和人臉融合的身份認(rèn)證方法，應(yīng)用于權(quán)利要求1至5任一項所述的身份認(rèn)證裝置，其特征在于，包括圖像獲取步驟，使用同一個圖像獲取模塊分時獲取待認(rèn)證的生物特征圖像，所述生物特征圖像包括人臉圖像和掌紋圖像；識別步驟，采用預(yù)置的人臉識別指令對所述待認(rèn)證的人臉圖像進(jìn)行識別，和/或采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述待認(rèn)證的圖像進(jìn)行識別，分別得到人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果；融合判斷步驟，根據(jù)人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果判斷身份認(rèn)證是否通過。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用預(yù)置的人臉識別指令對所述待認(rèn)證的人臉圖像進(jìn)行識別具體為采用預(yù)置的人臉識別指令對所述獲取的人臉圖像進(jìn)行識別，獲得所述獲取的人臉圖像與預(yù)存的所有人臉特征模板的最高相似度得分，作為第一相似度得分，以及該第一相似度得分對應(yīng)的人臉特征模板的第一身份標(biāo)識；采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述待認(rèn)證的圖像進(jìn)行識別具體為采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述獲取的掌紋圖像進(jìn)行識別，獲得所述獲取的掌紋圖像與預(yù)存的所有掌紋特征模板的最高相似度得分，作為第二相似度得分，以及該第二相似度得分對應(yīng)的掌紋特征模板的第二身份標(biāo)識。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述融合判斷步驟具體為當(dāng)所述第一相似度得分大于第一閾值，且所述第二相似度得分大于等于設(shè)定的第二閾值時，若所述第一身份標(biāo)識與所述第二身份標(biāo)識相同，則判斷身份認(rèn)證通過；否則判斷身份認(rèn)證失敗。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，若圖像獲取步驟首先獲取的是人臉圖像時，所述識別步驟采用預(yù)置的人臉識別指令對所述待認(rèn)證的人臉圖像進(jìn)行識別，所述融合判斷步驟確定當(dāng)獲得的第一相似度得分小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值時，身份認(rèn)證失敗，否則，繼續(xù)執(zhí)行圖像獲取步驟，獲取掌紋圖像，并執(zhí)行識別步驟和融合判斷步驟；所述識別步驟采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述待認(rèn)證的掌紋圖像進(jìn)行識別，所述融合判斷步驟確定當(dāng)獲得的第二相似度得分小于或等于第二預(yù)設(shè)閾值時，身份認(rèn)證失敗，否則，若所述第一身份標(biāo)識與所述第二身份標(biāo)識相同，則判斷身份認(rèn)證通過；若圖像獲取步驟首先獲取的是掌紋圖像時，所述識別步驟采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述待認(rèn)證的掌紋圖像進(jìn)行識別，所述融合判斷步驟確定當(dāng)獲得的第二相似度得分小于或等于第二預(yù)設(shè)閾值時，身份認(rèn)證失敗，否則，繼續(xù)執(zhí)行圖像獲取步驟，獲取人臉圖像，并執(zhí)行識別步驟和融合判斷步驟；所述識別步驟采用預(yù)置的人臉識別指令對所述待認(rèn)證的人臉圖像進(jìn)行識別，所述融合判斷步驟確定當(dāng)獲得的第一相似度得分小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值時，身份認(rèn)證失敗；否則，若所述第一身份標(biāo)識與所述第二身份標(biāo)識相同，則判斷身份認(rèn)證通過。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，若圖像獲取步驟首先獲取的是人臉圖像時，所述識別步驟采用預(yù)置的人臉識別指令對所述待認(rèn)證的人臉圖像進(jìn)行識別，所述融合判斷步驟確定當(dāng)獲得的第一相似度得分大于第一預(yù)設(shè)閾值時，繼續(xù)執(zhí)行的識別步驟具體為采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述獲取的掌紋圖像進(jìn)行識別，獲得所述獲取的掌紋圖像與預(yù)存的第一身份標(biāo)識對應(yīng)的掌紋特征模板的最高相似度得分，作為第二相似度得分，若該第二相似度得分大于第二預(yù)設(shè)閾值則身份認(rèn)證成功，否則身份認(rèn)證失??；若圖像獲取步驟首先獲取的是掌紋圖像時，所述識別步驟采用預(yù)置的掌紋識別指令對所述待認(rèn)證的掌紋圖像進(jìn)行識別，所述融合判斷步驟確定當(dāng)獲得的第二相似度得分大于第二預(yù)設(shè)閾值時，繼續(xù)執(zhí)行的識別步驟具體為采用預(yù)置的人臉識別指令對所述獲取的人臉圖像進(jìn)行識別，獲得所述獲取的人臉圖像與預(yù)存的第二身份標(biāo)識對應(yīng)的人臉特征模板的最高相似度得分，作為第一相似度得分，若該第一相似度得分大于第一預(yù)設(shè)閾值則身份認(rèn)證成功，否則身份認(rèn)證失敗。
11.根據(jù)權(quán)利要求8、9、10任一項所述的方法，其特征在于，所述圖像獲取步驟包括根據(jù)預(yù)設(shè)的流程通過聲音或界面提示用戶獲取人臉圖像或掌紋圖像。
12.根據(jù)權(quán)利要求8、9、10任一項所述的方法，其特征在于，所述識別步驟還包括，根據(jù)人臉和掌紋的區(qū)別特征判斷所述生物特征圖像為人臉圖像或掌紋圖像。
全文摘要
本發(fā)明一種掌紋和人臉融合識別的身份認(rèn)證裝置，包括圖像獲取模塊、主處理模塊和存儲模塊；所述主處理模塊進(jìn)一步包括與所述圖像獲取模塊電連接控制單元、分別與所述控制單元連接的人臉識別單元和掌紋識別單元，與所述人臉識別單元和掌紋識別單元分別連接的存儲模塊。所述圖像獲取模塊用于根據(jù)控制單元的指令分時拍攝生物特征圖像，并將拍攝的生物特征圖像發(fā)送給所述控制單元，所述生物特征圖像包括人臉圖像、掌紋圖像?？刂茊卧獙⑴臄z的圖像發(fā)送至相應(yīng)的人臉識別單元或掌紋識別單元進(jìn)行識別，并根據(jù)人臉識別結(jié)果和掌紋識別結(jié)果判斷身份認(rèn)證是否通過。解決了雙重生物特征身份認(rèn)證需要兩種采集設(shè)備的問題，安全性高，成本低。
文檔編號G06K9/00GK102332093SQ201110276829
公開日2012年1月25日 申請日期2011年9月19日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月19日
發(fā)明者黃磊 申請人:漢王科技股份有限公司