专利名称：一种实时的用于银行自助设备系统的身份识别认证方法
技术领域：
本发明属于模式识别和信息安全的交叉领域，特别涉及一种实时的用于银行自助设备系统的身份识别方法，本发明是一种利用人脸视觉特征识别认证为主、身份证信息和信用记录为辅的身份识别方法，是一种防止利用银行自助设备进行诈骗等相关犯罪的方法。
背景技术：
目前，银行普遍采用的身份识别认证方法主要还是依靠密码及人工处理，很多业务由于其对身份识别认证准确性要求很高，只能采取人工处理，比如银行卡、信用卡的发放。随着目前银行业务不断扩大，尤其是银行卡的需求量直线上升，截止到2010年，全国发行的银行卡超过了 23亿张，由此可以看出银行的工作量越来越大，银行工作人员的工作压力也不断增大，造成了工作效率低下，银行经常会出现很多顾客排队时间较长的情况。银行自助设备的增加，代替了很多人工服务，减轻了银行工作人员压力，提高服务质量和工作效率。但目前银行自助设备存在一个较为明显的缺点，身份识别认证存在较大漏洞，仅仅依靠密码这种方式，由此导致利用银行自助设备的诈骗等犯罪活动不断增加，且很多耗时耗力的业务无法利用自助设备办理1，如银行卡、信用卡的办理。如今已有的一些用于身份识别认证的方法，还存在一定的缺点，使其无法较为稳定的应用于银行自助设备的的身份识别中人脸识别的方法，其识别比较依赖于环境，稳定性不够，且较难解决由于年龄增长等带来的面部特征改变带来的问题，因而无法单独将其应用于银行自助设备的身份识别2； 虹膜识别和指纹识别，由于这两种识别方法需要建立虹膜特征库和指纹库，而目前虹膜和指纹特征的采集并不普及3，其应用还不够广泛；其他生物特征识别，如步态识别、笔记识别、耳廓识别等，这些方法的稳定性及普及性都达不到要求，目前较难应用于银行的身份识别认证中。
发明内容
针对现有技术存在的问题(如前文123所示)，如何利用目前较为普及的技术手段，构建一套稳定的、准确的、实时的身份识别认证方法，使其可以应用于银行自助设备的身份识别认证当中，从而减轻银行工作负担，提高工作效率和服务质量，实现办公智能化，即本发明提供一种实时的用于银行自助设备系统的身份识别认证方法。该方法利用可以简易方便采集的人脸信息和历史信息，通过多信息融合的方法完成身份识别认证， 以现有的人脸识别技术为主要识别依据，身份证信息和银行信用记录为辅助信息，以此确保身份识别的准确性和稳定性。为实现本发明的目的采用的技术方案为一种实时的用于银行自助设备系统的身份识别认证方法，所述方法使用的银行自助设备系统包括身份证刷卡机，身份证信息库， 银行信息库，数字摄像头，银行业务平台，报警设施，通信网络，银行自助设备，所述方法的步骤如下
步骤Sl 获取顾客信息，具体步骤如下步骤S11，银行自助设备的身份证刷卡机读取顾客身份证信息，由银行业务平台通过通信网络从公安部身份证信息库获取该身份证的有关信息，信息主要包括姓名、身份证号、办理身份证时的面部照片和犯罪记录等。步骤S12，通过身份证信息或者银行卡信息(若该业务需要银行卡)获取该用户信用记录信息，若顾客办理的业务不需银行卡，则通过上一步骤中获得的身份证信息在银行信息库中寻找该顾客的相关信用记录，该记录包括此顾客以前在银行办理业务时留下的照片信息及银行对该顾客所评价的诚信指数等。若顾客办理的业务需要银行卡，则需要匹对该银行卡的顾客信息是否与顾客的身份证信息相符，若相符和则提取信用记录，若不相符和，则终止本次服务。步骤S13，利用数字摄像头现场采集该顾客的面部特征照片，通过顾客配合，获得该顾客正面免冠头部照片，若顾客该顾客信用记录中历史照片不足5张，则需采集5照片进行处理，反之则采集一张即可。照片采集在10秒钟内完，如果在夜晚环境下，则需进行补光处理；步骤S2 身份识别认证步骤，具体步骤如下步骤S21 获取阈值及诚信值对所获的身份证信息、信用记录及采集的顾客面部图像进行处理，完成身份识别认证的任务。当获得的匹配值X大于阈值y时，才能通过认证判断，而阈值y由诚信值Z决定。诚信值主要由对该顾客的身份证信息和信用记录统计处理而得诚信值ζ的获得如公式⑴所示ζ = 100-20a-5b-15c+2d (1)式中，a 犯罪记录数量；b 未按时还款次数；c 欠款不还次数；d 按时还款次数。 例如，ζ最大值为100，有一次犯罪记录减20，有一次未按时还款减5，欠款不还减15，一次按时还款加2。阈值的具体值需要根据实际应用场景确定，阈值y的一种可行方式如公式(2)所
权利要求
1. 一种实时的用于银行自助设备系统的身份识别认证方法，所述方法使用的银行自助设备系统包括身份证刷卡机，身份证信息库，银行信息库，数字摄像头，银行业务平台，报警设施，通信网络和银行自助设备；所述方法的步骤如下 步骤Si 获取顾客信息，具体步骤如下步骤S11，银行自助设备的身份证刷卡机读取顾客身份证信息，由银行业务平台通过通信网络从公安部身份证信息库获取该身份证的有关信息，信息主要包括姓名、身份证号、办理身份证时的面部照片和犯罪记录；步骤S12，通过身份证信息或者银行卡信息获取该用户信用记录信息，若顾客办理的业务不需银行卡，则通过上一步骤Sll中获得的身份证信息在银行信息库中寻找该顾客的相关信用记录，该记录包括此顾客以前在银行办理业务时留下的照片信息及银行对该顾客所评价的诚信指数；若顾客办理的业务需要银行卡，则需要匹对该银行卡的顾客信息是否与顾客的身份证信息相符，若相符和则提取信用记录，若不相符合，则终止本次服务；步骤S13，利用数字摄像头现场采集该顾客的面部特征照片，通过顾客配合，获得该顾客正面免冠头部照片，若顾客该顾客信用记录中历史照片不足5张，则需采集5照片进行处理；反之则采集一张即可；照片采集在10秒钟内完成，如果在夜晚环境下，则需进行补光处理；步骤S2 身份识别认证步骤，具体步骤如下 步骤S21:获取阈值及诚信值对所获的身份证信息、信用记录及采集的顾客面部图像进行处理，完成身份识别认证的任务；当获得的匹配值χ大于阈值y时，才能通过认证判断，而阈值y由诚信值ζ决定； 诚信值ζ主要由对该顾客的身份证信息和信用记录统计处理而得，诚信值ζ的获得如公式(1)所示ζ = 100-20a-5b-15c+2d (1)式中，a 犯罪记录数量；b 未按时还款次数；c 欠款不还次数；d 按时还款次数； 阈值的具体值需要根据实际应用场景确定，阈值y的确定方式如公式(2)所示 '00, ζ <60 0.97,60 < ζ <80y = 式中，ζ < 60，y 趋近于无穷大；60 < ζ < 80，y 取 0. 97，80 < ζ < 90，y 取 0. 95 ；90 <z，y取0.9;诚信值越低，阈值越高；根据实际应用场景的特点，也可以对公式(2)中的参数进行调整；步骤S22:匹配值的获得所述匹配值是指利用数字摄像头现场采集的顾客面部照片，与银行信用记录中的该用户的面部照片及身份证照片的匹配程度；信用记录要求每次顾客办理银行相关业务后，会自动保存一定该顾客的图片信息，这样可以解决由于年龄增长带来的面部特征变化所引起的识别认证不准确的问题；将银行信用记录中的照片和身份证照片作为训练集，由PCA算法获得该训练集的特征脸，去匹配现场采集的顾客面部照片的平均脸图像；基于特征脸的匹配过程由训练阶段和识别阶段两个阶段组成，在训练阶段，将每张人脸图像映射到有特征脸张成的子空间上，得到一个m维向量Ω，并由此获得距离阈值R Ω, = UT(Rk-￥)(3)i = lmax{||Q;-QJ|}(4)Σ hk式中，&为第k张人脸图像，ν为人脸图像的平均图像，U为特征脸子空间； 在识别阶段，首先把待识别的图像映射到特征脸空间，得到一个向量，计算该向量与采集的人脸图像集的距离Ε，然后计算E/R便得到匹配值； 步骤S3 分类处理，具体操作如下对于通过认证判断的顾客，则可以进行后续业务的办理，并保存本次业务办理时的采集的标准照片；照片和本次服务记录均写入该顾客的信用记录；对于未通过的顾客，则需进行人工业务办理，其中由于有犯罪记录而未通过的顾客，自动提醒银行工作人员，而对于在逃罪犯等极端情况，自动通过报警设施报警。
全文摘要
本发明提供一种实时的用于银行自助设备系统的身份识别认证方法，该方法利用可以简易方便采集的人脸信息和历史信息，通过多信息融合的方法完成身份识别认证，以现有的人脸识别技术为主要识别依据，身份证信息和银行信用记录为辅助信息，以此确保身份识别的准确性和稳定性，使其可以应用于银行自助设备的身份识别认证当中，减轻银行工作负担，提高工作效率和服务质量，实现办公智能化。
文档编号G06K9/00GK102364527SQ20111032238
公开日2012年2月29日 申请日期2011年10月21日 优先权日2011年10月21日
发明者王建, 王智灵, 赵宇宙, 郭明玮, 陈宗海 申请人:中国科学技术大学