基于音型像特征的真人活體身份驗證方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種真人活體身份驗證方法，包括：設(shè)置人臉識別數(shù)據(jù)庫、聲紋識別數(shù)據(jù)庫、唇形識別數(shù)據(jù)庫和語音識別數(shù)據(jù)庫；采集操作者讀取隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容的視頻和音頻；根據(jù)視頻提取人臉圖像與人臉識別數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)相比對或/和根據(jù)音頻提取聲紋與聲紋識別數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)相比對，若比對成功，操作者是本人；根據(jù)視頻提取連續(xù)唇形圖像與唇形識別數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)相比對，識別出唇形語義并與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相對比或/和根據(jù)音頻提取語音與語音識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，識別出的語義與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相比對，若比對成功，操作者是智能活體；若操作者是本人和智能活體，身份驗證成功。本發(fā)明同時驗證本人和智能活體身份，不需要與操作者直接接觸，便于推廣應(yīng)用。
【專利說明】基于音型像特征的真人活體身份驗證方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種身份驗證方法，尤其涉及一種基于音型像特征的真人活體身份驗 證方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們對身份識別技術(shù)的需求越來越多，對 其安全可靠性的要求也越來越嚴(yán)格?；趥鹘y(tǒng)密碼認(rèn)證的身份識別技術(shù)在實際信息網(wǎng)絡(luò)應(yīng) 用中已經(jīng)暴露出許多不足之處，而基于生物特征辨別的身份識別技術(shù)近年來也日益成熟并 在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出極大的優(yōu)越性，但是傳統(tǒng)單一的人臉識別、聲紋識別和指紋識別只能 保證人的特征能夠被有效驗證，不能保證操作者是本人，而導(dǎo)致利用照片、指紋膜和錄音犯 罪的案件經(jīng)常見諸報端。
[0003] 這種基于單一生物特征的身份識別技術(shù)由于其自身的局限性如傳感器噪聲、以及 身份照片造假、使用錄像錄音等使得這項技術(shù)安全性大大降低，實際應(yīng)用起來存在困難。
[0004] 因此，有必要提供一種新的真人活體身份驗證方法來解決上述問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種能夠融合多種生物特征同時驗證本人和活體身份、不 需要與操作者直接接觸的基于音型像特征的真人活體身份驗證方法。
[0006] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下：
[0007] -種基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，包括以下步驟：
[0008] 設(shè)置人臉識別數(shù)據(jù)庫、聲紋識別數(shù)據(jù)庫、唇形識別數(shù)據(jù)庫和語音識別數(shù)據(jù)庫；
[0009] 采集操作者讀取預(yù)設(shè)內(nèi)容時的視頻信息和音頻信息；
[0010] 根據(jù)所述視頻信息提取人臉圖像信息與人臉識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對或/和 根據(jù)所述音頻信息提取聲紋信息與聲紋識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，若比對成功，操作者 是本人，否則操作者不是本人；
[0011] 根據(jù)所述視頻信息提取唇形圖像信息與唇語識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，識別出 唇語語義，唇語語義與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相比對或/和根據(jù)所述音頻信息提取語音信息與語音 識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，識別出語音語義，語音語義與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相比對；若比對成 功，操作者是智能活體，否則操作者不是智能活體；
[0012] 若操作者是本人和活體，身份驗證成功，即該操作者確實是本人的真人智能活體； 否則身份驗證失敗。
[0013] 優(yōu)選的，所述人臉識別主要包括以下步驟：人臉檢測、人臉跟蹤、圖像質(zhì)量分析、人 臉圖像預(yù)處理、人臉特征提取及人臉比對識別。
[0014] 優(yōu)選的，所述聲紋識別主要包括以下步驟：語音預(yù)處理、提取每一幀語音信號的特 征參數(shù)及使用分類器對提取的參數(shù)進行分類，識別出說話人。
[0015] 優(yōu)選的，所述唇形識別主要包括以下步驟：圖像預(yù)處理、唇部定位、嘴唇輪廓提取、 唇部輪廓跟蹤、唇部輪廓特征提取、特征分類和唇形比對識別。
[0016] 優(yōu)選的，所述語音識別主要包括以下步驟：語音預(yù)處理、語音特征提取、特征模式 識別和輸出語音識別結(jié)果。
[0017] 優(yōu)選的，所述隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容包括語音信息或者文字信息，所述文字信息包括文字、 字母和數(shù)字中的任意一種字符或任意組合字符。
[0018] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于音型像特征的真人活體身份驗證方法的有益效果在 于：本發(fā)明能夠采用人臉識別或音頻識別來判斷操作者是否為本人，采用唇形識別或者語 音識別來判斷操作者是否為活體，即融合多種生物特征來驗證真人活體身份，識別效率高； 識別過程不需要與操作者直接接觸，不受外界因素的限制，容易接受，便于推廣應(yīng)用，適應(yīng) 性強；對硬件要求低，容易的在各種終端設(shè)備上使用；有視頻信息和音頻信息，追蹤入侵能 力強。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明所述人臉識別的流程框圖；
[0020] 圖2為本發(fā)明所述聲紋識別的流程框圖；
[0021] 圖3為本發(fā)明所述唇形識別的流程框圖；
[0022] 圖4為本發(fā)明所述語音識別的流程框圖；
[0023] 圖5為本發(fā)明的應(yīng)用終端的工作流程圖。

【具體實施方式】
[0024] 下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明進一步進行描述。
[0025] -種基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，包括以下步驟：
[0026] 設(shè)置人臉識別數(shù)據(jù)庫、聲紋識別數(shù)據(jù)庫、唇形識別數(shù)據(jù)庫和語音識別數(shù)據(jù)庫；
[0027] 采集操作者讀取預(yù)設(shè)內(nèi)容時的視頻信息和音頻信息，所述隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容包括語音 信息或者文字信息，所述文字信息包括文字、字母和數(shù)字中的任意一種字符或任意組合字 符；
[0028] 根據(jù)所述視頻信息提取人臉圖像信息與人臉識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對或/和 根據(jù)所述音頻信息提取聲紋信息與聲紋識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，若比對成功，操作者 是本人，否則操作者不是本人；
[0029] 根據(jù)所述視頻信息提取唇形圖像信息與唇語識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，識別出 唇語語義，唇語語義與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相比對或/和根據(jù)所述音頻信息提取語音信息與語音 識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，識別出語音語義，語音語義與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相比對；若比對成 功，操作者是智能活體，否則操作者不是智能活體；
[0030] 若操作者是本人和活體，身份驗證成功，即該操作者確實是本人的真人智能活體； 否則身份驗證失敗。
[0031] 請參閱圖1所示，人臉識別主要包括以下步驟：人臉檢測、人臉跟蹤、圖像質(zhì)量分 析、人臉圖像預(yù)處理、人臉特征提取及人臉比對識別。人臉圖像預(yù)處理把人臉圖像做色階、 對比度、色彩平衡、銳化、降噪、去模糊、直方圖均衡化、超解析等方法進行增強。人臉檢測算 法提取人臉的特征，后使用adboost級聯(lián)分類器對其進行分類，提取到人臉的人臉部位，對 提取的人臉使用圖像跟蹤算法，對人臉進行跟蹤，確保是同一人，并優(yōu)選多幅高質(zhì)量圖片， 從人臉照片中提取用于人臉識別的特征，并用主成份分析算法對數(shù)據(jù)進行降維處理，形成 人臉特征向量，使用分類算法識別出人臉身份。
[0032] 請參閱圖2所示，聲紋識別主要包括以下步驟：語音預(yù)處理、提取每一幀語音信號 的特征參數(shù)及使用分類器對提取的參數(shù)進行分類，識別出說話人。語音預(yù)處理是對輸入的 語音數(shù)據(jù)序列（PCM碼流）進行分幀，計算各幀語音數(shù)據(jù)的累積能量，提取到具有信息的語 音數(shù)據(jù)，對具有信息的語音數(shù)據(jù)通過高通濾波器預(yù)加重處理，將處理后語音信號劃分為一 個一個的短時段，然后再將每幀乘上窗函數(shù)，以增加每幀左端和右端的連續(xù)性，對分幀加窗 后的各幀信號進行變換得到各幀的頻譜，根據(jù)頻譜提取每段的語音的特征向量，有特征向 量根據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他分類器和模板庫識別聲紋身份。
[0033] 請參閱圖3所示，唇形識別主要包括以下步驟：圖像預(yù)處理、唇部定位、嘴唇輪廓 提取、唇部輪廓跟蹤、唇部輪廓特征提取、特征分類和唇形比對識別。嘴唇定位是在上述的 人臉檢測定位的人臉圖像區(qū)域中，根據(jù)嘴唇部位顏色的先驗知識區(qū)分出唇部和膚色，并增 強嘴唇區(qū)域色彩，利用二值化圖像完成唇部的粗定位，再結(jié)合唇色模型實現(xiàn)唇部精定位。嘴 唇輪廓提取是通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，提取出唇部的初始曲線，然后通過基于輪廓提取方法 提取出唇部的輪廓曲線。唇部輪廓跟蹤采用光流法或meanshift對序列圖像進行跟蹤，并 對下一幀初始輪廓進行預(yù)測，提取唇部輪廓的特征點集矢量，根據(jù)特征矢量和訓(xùn)練模板庫， 利用人工智能分類算法進行唇語的識別。
[0034] 請參閱圖4所示，語音識別主要包括以下步驟：語音預(yù)處理、語音特征提取、特征 模式識別和輸出語音識別結(jié)果。提取每一幀語音信號的特征參數(shù)，使用分類器對提取的參 數(shù)進行分類，識別出說話人。語音預(yù)處理是對輸入的語音進行分幀，計算各幀語音數(shù)據(jù)的累 積能量，提取到具有信息的語音數(shù)據(jù)，使用隱馬爾可夫模型構(gòu)建一個狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)，從狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 中尋找與聲音最匹配的路徑，構(gòu)造單詞級網(wǎng)絡(luò)，展開成音素網(wǎng)絡(luò)和狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。然后在狀態(tài)網(wǎng) 絡(luò)中搜索一條最佳路徑，這條路徑和語音之間的概率最大。使用算動態(tài)規(guī)劃剪枝的搜索算 法，用于尋找全局最優(yōu)路徑，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移識別出當(dāng)前語音內(nèi)容。
[0035] 本發(fā)明和現(xiàn)有的生物識別技術(shù)對應(yīng)特點如下表所示：
[0036]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，其特征在于，包括以下步驟： 設(shè)置人臉識別數(shù)據(jù)庫、聲紋識別數(shù)據(jù)庫、唇形識別數(shù)據(jù)庫和語音識別數(shù)據(jù)庫； 采集操作者讀取隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容時的視頻信息和音頻信息； 根據(jù)所述視頻信息提取人臉圖像信息與人臉識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對或/和根據(jù) 所述音頻信息提取聲紋信息與聲紋識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，若比對成功，操作者是本 人，否則操作者不是本人； 根據(jù)所述視頻信息提取唇形圖像信息與唇語識別數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，識別出唇語 語義，唇語語義與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相比對或/和根據(jù)所述音頻信息提取語音信息與語音識別 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相比對，識別出語音語義，語音語義與隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容相比對；若比對成功， 操作者是智能活體，否則操作者不是智能活體； 若操作者是本人和智能活體，身份驗證成功，即該操作者確實是本人的真人智能活體； 否則身份驗證失敗。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，其特征在于，所述 人臉識別主要包括以下步驟：人臉檢測、人臉跟蹤、圖像質(zhì)量分析、人臉圖像預(yù)處理、人臉特 征提取及人臉比對識別。
3. 如權(quán)利要求1所述的基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，其特征在于，所述 聲紋識別主要包括以下步驟：語音預(yù)處理、提取每一幀語音信號的特征參數(shù)及使用分類器 對提取的參數(shù)進行分類，識別出說話人。
4. 如權(quán)利要求1所述的基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，其特征在于，所述 唇形識別主要包括以下步驟：圖像預(yù)處理、唇部定位、嘴唇輪廓提取、唇部輪廓跟蹤、唇部輪 廓特征提取、特征分類和唇形比對識別。
5. 如權(quán)利要求1所述的基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，其特征在于，所述 語音識別主要包括以下步驟：語音預(yù)處理、語音特征提取、特征模式識別和輸出語音識別結(jié) 果。
6. 如權(quán)利要求1所述的基于音型像特征的真人活體身份驗證方法，其特征在于，所述 隨機預(yù)設(shè)內(nèi)容包括語音信息或者文字信息，所述文字信息包括文字、字母和數(shù)字中的任意 一種字符或任意組合字符。
【文檔編號】G06K9/00GK104376250SQ201410723798
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2014年12月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月3日
【發(fā)明者】鄧慶平 申請人:優(yōu)化科技（蘇州）有限公司