一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及生物特征识别领域，具体涉及一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统。
【背景技术】
[0002]人脸检测技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份，人脸识别技术具有广泛的应用前景，可以用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域，如:人脸识别门禁，一方面可以作为在职人员的考勤，另一方面还可以根据系统内置的数据库识别敏感人群并发出警报；银行可以使用人脸识别系统作为取款的辅助凭证，防止冒领和金融诈骗；公安机关可以利用人脸识别系统在全国范围内搜捕罪犯；社会福利部门可以使用人脸识别系统让受保人群进行自主验证领取福利，减少工作量；校园尤其是幼儿园可以使用人脸识别系统验证学生亲属的身份，防止拐卖儿童事件的发生等等。
[0003]但是，现有机器的判断能力远不如人类，人脸识别系统存在着很大的被各种欺骗手段迷惑而错判的可能性，比如可以使用该人的照片、视频甚至仿真人头来欺骗摄像头使得欺骗者通过人脸识别系统的验证，以此进行诈骗、拐卖儿童等犯罪行为。因此，现有人脸识别系统智能性不高，不能独立、快速、准确的检验活体，仍需要人类辅助，不能达到减少人力损耗的目的。
【发明内容】
[0004]针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统，根据虹膜的光敏感特性得到一段时间内瞳孔收缩状态，通过判断该段时间内瞳孔收缩变化状态与光照变化的符合程度进行活体识别，以解决现有技术不能快速、高效的进行活体识别，活体识别准确率低的问题。
[0005]第一方面，本发明提供了一种基于虹膜变化的活体识别方法，包括:
[0006]获取当前设备的屏幕亮度信息；
[0007]获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息；
[0008]将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析，获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数；
[0009]将所述相关系数与预设的阈值进行比较，若所述相关系数大于等于所述阈值，则确定所述用户为真人。
[0010]其中，获取当前设备的屏幕亮度信息，包括:
[0011]获取用户触发指令；
[0012]根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
[0013]其中，所述方法还包括:
[0014]将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
[0015]其中，所述获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息，包括:
[0016]根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频；
[0017]从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频；
[0018]根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
[0019]其中，所述用户触发指令为多级触发指令；所述多级屏幕亮度信息与所述多级触发指令为对应关系。
[0020]第二方面，本发明提供一种基虹膜变化的活体识别系统，包括:
[0021]第一信息获取模块，用于获取当前设备的屏幕亮度信息；
[0022]第二信息获取模块，用于获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;
[0023]相关系数获取模块，用于将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析，获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数；
[0024]比较模块，用于将所述相关系数与预设的阈值进行比较分析；
[0025]确定模块，用于在所述比较模块中确定所述相关系数大于等于所述阈值，则确定所述用户为真人。
[0026]其中，所述第一信息获取模块包括:
[0027]指令获取单元，用于获取用户触发指令；
[0028]屏幕亮度信息获取单元，用于根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
[0029]其中，所述系统还包括亮度划分模块，用于将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
[0030]其中，所述第二信息获取模块包括:
[0031]人脸视频采集单元，用于根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频；
[0032]虹膜视频截取单元，用于从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频；
[0033]瞳孔信息采集单元，用于根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
[0034]其中，所述用户触发指令为多级触发指令；所述多级屏幕亮度信息与所述多级触发指令为对应关系。
[0035]由上述技术方案可知，本发明提供的一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统，通过获取一段时间内人脸检测设备人机交互过程中的视频，从该视频中截取虹膜区域的视频，根据虹膜的光敏感特性检测该段时间内用户瞳孔的收缩状态，判断时间内用户瞳孔的收缩状态与设备的光照变化的相关系数，在相关系数大于预设的阈值时，可确定当前检测的用户为真人。由此，提高了人脸检测设备的智能性，使人脸检测设备能够快速、高效的进行活体识别，提高了活体识别的准确率，同时达到了减少人力损耗的目的。
【附图说明】
[0036]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本发明一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图；
[0038]图2为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图；
[0039]图3为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图；
[0040]图4为本发明一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别系统的结构示意图；
[0041]图5为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别系统的结构示意图；
[0042]图6为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0043]下面结合附图和实施例，对本发明的【具体实施方式】作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0044]图1示出了本发明一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图，如图1所示，本实施例的基于虹膜变化的活体识别方法，包括:
[0045]S11、获取当前设备的屏幕亮度信息；
[0046]S12、获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息；
[0047]其中，通过人脸检测设备人机交互过程中采集的视频获取用户瞳孔收缩状态信息。
[0048]S13、将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析，获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数；
[0049]其中，根据用户瞳孔收缩状态与屏幕亮度变化的符合程度来确定相关系数。
[0050]S14、将所述相关系数与预设的阈值进行比较，若所述相关系数大于等于所述阈值，则确定所述用户为真人。
[0051]可以理解的是，当相关系数小于阈值时，可理解为用户为假人。
[0052]应当说明的是，该处的阈值可为经验值，通过多次实验验证得到的一个与相关系数进行比较的数值。
[0053]本实施例中的一种基于虹膜变化的活体识别方法，通过获的当前屏幕的屏幕亮度信息，以及用户对所述当前屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息，进而对屏幕亮度信息和瞳孔收缩状态信息进行分析，获得与预设的阈值进行比较的相关系数，在相关系数大于等于阈值时，可确定用户为真人，增加了现有人脸检测设备的智能性，提高了现有技术活体识别的准确率。这一方法可以快速、高效、准确的进行活体识别，达到了减少人力损耗的目的。
[0054]为了进一步体现本发明的优越性，如下通过批露本发明中上一实施例中步骤Sll的细分步骤来体现依据本方法步骤实现的另一实施例。参照图2，本步骤的细分步骤包括:
[0055]S111、获取用户触发指令；
[0056]其中，所述用户触发指令为多级触发指令。
[0057]S112、根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
[0058]可选的，所述用户多级触发指令可以通过设备按钮进行触发或触摸屏触发。
[0059]可选的，所述用户多级触发指令可以通过一个按钮触发或多个按钮触发。
[0060]其中，将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
[0061]其中，用户多级触发指令与按照预设规则划分的多级屏幕亮度信息是相互对应的关系O
[0062]举例来说，当人脸检测设备接收到用户第一触发指令时，相应的就获取预设的