一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法

摘要

本发明属于消费防伪技术领域，具体涉及一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法，当消费者与销售人员在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备摄像头采集若干组销售人员人脸图片，并对采集的销售人员人脸图片进行规范化处理，对销售人员人脸进行镜头畸变矫正，上传至云端数据库，人脸识别完成后的人脸信息通过移动设备上传至云端数据库，终端对人脸信息与云端数据库中的人脸数据信息基于稀疏表征，采用SRC算法进行对比，验证未通过则使用移动设备进行虹膜识别，验证通过则进行付款流程，能够有效进行防伪，避免用户买到伪劣产品。

说明书

技术领域

本发明属于消费防伪技术领域，具体涉及一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别，人脸识别产品已广泛应用于金融领域。

但是，仍然存在下列问题：

1.现有技术识别准确率低且安全性较低；

2.现有技术无法与商家防伪工作融合，实用性较低。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足之处，本发明提供了一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法，用以解决现有技术无法与商家防伪工作融合，实用性较低等问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法，包括以下步骤：

S1，消费者通过移动设备对商品二维码进行扫描，软件显示扫码结果；

S2，当消费者与销售人员在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备摄像头采集若干组销售人员人脸图片，并对采集的销售人员人脸图片进行规范化处理，对销售人员人脸进行镜头畸变矫正，上传至云端数据库；

S3，人脸识别完成后的人脸信息通过移动设备上传至云端数据库，终端对人脸信息与云端数据库中的人脸数据信息基于稀疏表征，采用SRC算法进行对比，验证未通过则使用移动设备进行虹膜识别，验证通过则进行付款流程。

稀疏脸很强的地方在于对噪声相当鲁棒，相关文献表明，即使人脸图像被80％的随机噪声干扰，仍然能够得到很高的识别率。稀疏脸另外一个很强的地方在于对于部分遮挡的情况，例如戴围巾，戴眼镜等，仍然能够保持较高的识别性能。上述两点，是其它任何传统的人脸识别方法所不具有的。

进一步的，所述S2中当消费者与销售人员未在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备将通知发送至销售人员，销售人员收到人脸识别通知，打开销售人员设备端进行自我人脸图片采集，并对采集的销售人员人脸图片进行规范化处理，对销售人员人脸进行镜头畸变矫正，上传至云端数据库验证。

人脸验证主要是判断两个人脸是否是同一人的算法，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，并与预设的阈值进行比较。当相似度大于阈值的时候，则判定为同一个人，反之则不同。

进一步的，所述S2中当消费者与销售人员未在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备将通知发送至销售人员，销售人员收到人脸识别通知，销售人员打开销售人员设备端将销售人员人脸照片发送至消费者移动设备端，消费者进行上传照片至云端数据库验证。

进一步的，S3还包括以下步骤：

S3-1，当人脸数据信息验证未通过时，采用所述移动设备上的红外光源和红外摄像头采集销售人员人眼图像；

S3-2，根据环境光源移动设备屏幕提高使瞳孔缩小或者减小屏幕亮度使瞳孔放大，使瞳孔便于红外摄像头进行虹膜数据采集；

S3-3，当虹膜数据采集后，虹膜信息通过移动设备上传至云端数据库，终端对虹膜信息与云端数据库中的虹膜信息进行对比，验证通过则进行付款流程。

进一步的，所述S2中当消费者与销售人员未在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备将通知发送至销售人员，销售人员收到人脸识别通知，打开销售人员设备端进行自我人脸图片采集时，移动设备提高屏幕亮度使环境光源增强。

光照对人脸识别的影响问题很大，通过算法解决计算和存储开销很大，通过增强光源低计算和存储成本来解决光照对人脸识别的影响。

进一步的，S1还包括以下步骤：

S1-1，采集销售人员脸部信息，上传至终端数据库；

S1-2，终端根据商品信息与销售人员脸部信息生成二维码；

S1-3，云端数据库建立二维码数据库。

进一步的，所述终端通过移动设备接收消费者二维码扫描访问请求，在获取二维码信息之前，所述终端判断消费者访问请求是否合法，是，则根据消费者访问请求向移动设备返回二维码信息数据，否，则向移动设备返回错误页面。

进一步的，所述终端判断消费者访问请求是否合法具体包括，所述终端根据消费者用户名信息判断请求是否合法。

进一步的，所述终端判断消费者访问请求是否合法具体包括，所述终端根据消费者用户名信息和所述消费者用户名密码信息判断请求是否合法。

本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：

1、消费者在进行消费时，通过二维码扫码与销售人员人脸识别进行验证，每个二维码均由商户将商品信息与销售人员信息进行绑定，在用户付款时进行商品与销售人员信息双重核定，在商品或者销售人员信息未核对成功则无法进行购买，在对一些奢侈品等大额商品进行交易时，能够有效进行防伪，避免用户买到伪劣产品，同时避免未授权销售人员对商品进行倒卖；

2、光照对人脸识别的影响问题很大，通过算法解决计算和存储开销很大，通过增强光源低计算和存储成本来解决光照对人脸识别的影响。

附图说明

图1为本发明一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法实施例的原理示意图一；

图2为本发明一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法实施例的原理示意图二；

图3为本发明一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法实施例的原理示意图三；

具体实施方式

为了使本领域的技术人员可以更好地理解本发明，下面结合附图和实施例对本发明技术方案进一步说明：

需要说明，本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。

在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

实施例

如图1-图3所示，一种基于消费者消费前防伪认证场景的人脸识别方法，包括以下步骤：

S1，消费者通过移动设备对商品二维码进行扫描，软件显示扫码结果；

S2，当消费者与销售人员在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备摄像头采集若干组销售人员人脸图片，并对采集的销售人员人脸图片进行规范化处理，对销售人员人脸进行镜头畸变矫正，上传至云端数据库；

S3，人脸识别完成后的人脸信息通过移动设备上传至云端数据库，终端对人脸信息与云端数据库中的人脸数据信息基于稀疏表征，采用SRC算法进行对比，验证未通过则使用移动设备进行虹膜识别，验证通过则进行付款流程。

人脸的稀疏表示是基于光照模型，即一张人脸图像，可以用数据库中同一个人所有的人脸图像的线性组合表示。而对于数据库中其它人的脸，其线性组合的系数理论上为零。由于数据库中一般有很多个不同的人脸的多张图像，如果把数据库中所有的图像的线性组合来表示这张给定的测试人脸，其系数向量是稀疏的。因为除了这张和同一个人的人脸的图像组合系数不为零外，其它的系数都为零。

上述模型导出了基于稀疏表示的另外一个很强的假设条件:所有的人脸图像必须是事先严格对齐的。否则，稀疏性很难满足。换言之对于表情变化，姿态角度变化的人脸都不满足稀疏性这个假设。所以，经典的稀疏脸方法很难用于真实的应用场景。

稀疏脸很强的地方在于对噪声相当鲁棒，相关文献表明，即使人脸图像被80％的随机噪声干扰，仍然能够得到很高的识别率。稀疏脸另外一个很强的地方在于对于部分遮挡的情况，例如戴围巾，戴眼镜等，仍然能够保持较高的识别性能。上述两点，是其它任何传统的人脸识别方法所不具有的。

消费者在进行消费时，通过二维码扫码与销售人员人脸识别进行验证，每个二维码均由商户将商品信息与销售人员信息进行绑定，在用户付款时进行商品与销售人员信息双重核定，在商品或者销售人员信息未核对成功则无法进行购买，在对一些奢侈品等大额商品进行交易时，能够有效进行防伪，避免用户买到伪劣产品，同时避免未授权销售人员对商品进行倒卖。

S2中当消费者与销售人员未在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备将通知发送至销售人员，销售人员收到人脸识别通知，打开销售人员设备端进行自我人脸图片采集，并对采集的销售人员人脸图片进行规范化处理，对销售人员人脸进行镜头畸变矫正，上传至云端数据库验证。

人脸验证主要是判断两个人脸是否是同一人的算法，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，并与预设的阈值进行比较。当相似度大于阈值的时候，则判定为同一个人，反之则不同。

S2中当消费者与销售人员未在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备将通知发送至销售人员，销售人员收到人脸识别通知，销售人员打开销售人员设备端将销售人员人脸照片发送至消费者移动设备端，消费者进行上传照片至云端数据库验证。

S3还包括以下步骤：

S3-1，当人脸数据信息验证未通过时，采用移动设备上的红外光源和红外摄像头采集销售人员人眼图像；

S3-2，根据环境光源移动设备屏幕提高使瞳孔缩小或者减小屏幕亮度使瞳孔放大，使瞳孔便于红外摄像头进行虹膜数据采集；

S3-3，当虹膜数据采集后，虹膜信息通过移动设备上传至云端数据库，终端对虹膜信息与云端数据库中的虹膜信息进行对比，验证通过则进行付款流程。

使用红外摄像头对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件，对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求，确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界，将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸，针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率，采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码，将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的，便于用户使用且不需物理的接触，识别精准度高。

S2中当消费者与销售人员未在同一场所时，消费者根据商品信息确认需要消费后，消费者通过移动设备将通知发送至销售人员，销售人员收到人脸识别通知，打开销售人员设备端进行自我人脸图片采集时，移动设备提高屏幕亮度使环境光源增强。

光照对人脸识别的影响问题很大，通过算法解决计算和存储开销很大，通过增强光源低计算和存储成本来解决光照对人脸识别的影响。

S1还包括以下步骤：

S1-1，采集销售人员脸部信息，上传至终端数据库；

S1-2，终端根据商品信息与销售人员脸部信息生成二维码；

S1-3，云端数据库建立二维码数据库。

终端通过移动设备接收消费者二维码扫描访问请求，在获取二维码信息之前，终端判断消费者访问请求是否合法，是，则根据消费者访问请求向移动设备返回二维码信息数据，否，则向移动设备返回错误页面。

终端判断消费者访问请求是否合法具体包括，终端根据消费者用户名信息判断请求是否合法。

终端判断消费者访问请求是否合法具体包括，终端根据消费者用户名信息和消费者用户名密码信息判断请求是否合法。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。