驟 506 ；
[0086]在步驟506中，將虹膜特征與用戶的虹膜特征模板庫中的虹膜特征進行比對，進入步驟507 ；
[0087]在步驟507中，輸出用戶的身份認證信息。
[0088]圖7示出了根據本發明的在中距離人臉識別模式下，用戶人臉注冊和識別的流程圖，即圖3中步驟307的利用所采集的所述生物特征圖像進行人臉識別以進行用戶身份的認證的具體工作流程。所述人臉區域如圖8所示，人臉801是指包括眼睛、鼻子、眉毛等器官的區域。如圖7所示，用戶人臉注冊和識別的流程，注冊步驟如下:
[0089]首先開啟人臉注冊模式，進入步驟701 ;
[0090]在步驟701中，對人臉進行檢測，進入步驟702 ；
[0091]在步驟702中，根據人臉檢測結果對人臉關鍵點進行定位，進入步驟703 ;
[0092]在步驟703中，根據臉部關鍵點信息對人臉圖像進行歸一化，進入步驟704 ;
[0093]在步驟704中，對人臉特征進行提取，進入步驟705 ；
[0094]在步驟705中，形成用戶人臉特征模板庫；
[0095]識別步驟如下:
[0096]首先開始識別模式，進入步驟706 ;
[0097]在步驟706中，對人臉進行檢測，進入步驟707 ；
[0098]在步驟707中，根據人臉檢測結果對人臉關鍵點進行定位，進入步驟708 ;
[0099]在步驟708中，根據臉部關鍵點信息對人臉圖像進行歸一化，進入步驟709 ;
[0100]在步驟709中，對人臉特征進行提取，進入步驟710 ；
[0101]在步驟710中，與用戶人臉特征模板庫進行人臉特征比對，進入步驟711 ;
[0102]在步驟711中，輸出身份認證信息結果。
[0103]圖9示出了根據本發明的在中距離眼周識別模式下，用戶眼周注冊和識別的流程圖，即圖3中步驟308的利用所采集的所述生物特征圖像進行眼周識別以進行用戶身份的認證的具體工作流程。所述眼周如圖10所示，是指包括雙眼10la和10lb在內的長方形區域1002，該區域除了虹膜的紋理信息外，還包括用戶的睫毛，眼皮，眉毛等眼周信息。如圖9所示，用戶眼周注冊和識別的流程，注冊步驟如下:
[0104]首先開啟眼周注冊模式，進入步驟901 ;
[0105]在步驟901中，根據人眼檢測結果實時扣取眼周部分圖像，進入步驟902 ;
[0106]在步驟902中，根據雙眼的相對位置對眼周圖像進行旋轉，進入步驟903 ;
[0107]在步驟903中，根據眼部關鍵點信息對眼周圖像進行歸一化，進入步驟904 ;
[0108]在步驟904中，進行眼周特征提取，進入步驟905 ;
[0109]在步驟905中，形成用戶眼周特征模板庫；
[0110]眼周識別步驟如下:
[0111]首先開啟眼周識別模式，進入步驟906 ;
[0112]在步驟906中，根據人眼檢測結果實時扣取眼周部分圖像，進入步驟907 ;
[0113]在步驟907中，根據雙眼的相對位置對眼周圖像進行旋轉，如圖12所示，包括人臉區域1201和眼周區域1202，通過計算雙眼連線與水平線的夾角α，將眼周區域1202進行旋轉，進入步驟908 ；
[0114]在步驟908中，根據眼部關鍵點信息對眼周圖像進行歸一化，進入步驟909 ;
[0115]在步驟909中，進行眼周特征提取，進入步驟910 ;
[0116]在步驟910中，與用戶眼周特征模板庫進行人臉特征比對，進入步驟911 ;
[0117]在步驟911中，輸出身份認證結果。
[0118]本發明的圖像獲取模塊還包括用于進行用戶活躍度監測的低功耗工作模式，低功耗工作模式下采集的生物特征圖像分辨率在30萬像素與200萬像素之。圖11示出了根據本發明的基于多生物特征模態的移動終端在低功耗工作模式下的流程圖，步驟如下:
[0119]首先開啟低功耗工作模式，進入步驟1101 ；
[0120]在步驟1101中，進行實時的圖像采集，進入步驟1102 ；
[0121]在步驟1102中，進行實時的人臉檢測或人眼檢測，檢測用戶使用移動終端的活躍度，進入步驟1103 ；
[0122]在步驟1103中，判斷用戶的當前使用移動終端設備的活躍度，從而實現對移動終端設備的使用狀態的調整，進入步驟1104 ;
[0123]在步驟1104中，根據用戶活躍度調整移動終端的使用狀態，當用戶活躍度比較低時，降低移動終端屏幕的亮度；用戶活躍度比較高時，保證移動終端屏幕亮度不變。
[0124]以上只是本發明較佳的實例，并非來限制本發明實施范圍，故凡依本發明申請專利范圍所述的構造、特征及原理所做的等效變化或修飾，均應包括于本發明專利申請范圍內。
【主權項】
1.一種基于多生物特征模態的移動終端用戶身份認證方法，所述移動終端用戶身份認證裝置包括圖像獲取模塊和生物特征算法處理模塊，所述方法包括如下步驟: a)通過所述圖像獲取模塊采集近紅外的包含用戶人眼的人臉或眼周生物特征圖像； b)基于采集的生物特征圖像進行人眼區域定位，根據人眼定位結果計算用戶的識別距離并進行距離判斷，若距離過遠或過近返回步驟a)重新采集；否則進入步驟c); c)基于采集的生物特征圖像進行人臉關鍵點檢測，以判斷用戶姿態是否符合采集要求； d)判斷人眼與所述圖像獲取模塊之間的距離是否小于第一距離閾值，若小于則進入步驟e);否則進入步驟f); e)從所采集的包含用戶人眼的人臉或眼周生物特征圖像中扣取虹膜圖像，利用所述虹膜圖像進行虹膜識別以進行用戶身份的認證，進入步驟g); f)利用所采集的所述生物特征圖像進行人臉或眼周識別以進行用戶身份的認證，進入步驟g); g)輸出認證的結果。2.如權利要求1所述的方法，其中所述步驟d)中的虹膜識別的條件為所采集的生物特征圖像質量符合虹膜識別的要求。3.如權利要求2所述的方法，其中所述符合虹膜識別要求的虹膜圖像區域的直徑方向上不小于70個像素。4.如權利要求1所述的方法，其中所述步驟d)中的虹膜識別的條件為人眼與所述圖像獲取模塊之間的距離小于第一距離閾值。5.如權利要求4所述的方法，其中所述第一距離閾值范圍為30-40cm。6.如權利要求1所述的方法，其中所述用戶與所述移動終端之間的識別距離在15cm至60cm之間。7.如權利要求1所述的方法，其中所述步驟b)中的人眼區域定位實現在整個或局部人臉區域范圍內進行的人眼區域定位，并區分左右眼。8.如權利要求1所述的方法，其中所述圖像獲取模塊包含用于進行用戶身份認證的正常功耗工作模式和用于進行用戶活躍度監測的低功耗工作模式。9.如權利要求8所述的方法，其中在所述低功耗工作模式下采集的生物特征圖像分辨率在30萬像素與200萬像素之間。10.—種基于多生物特征模態的移動終端用戶身份認證裝置，所述裝置包括圖像獲取模塊、圖像傳輸模塊和生物特征算法處理模塊，其中 所述圖像獲取模塊包括一個攝像頭模組和紅外照明燈，用于獲取包括人眼虹膜的人臉或眼周近紅外圖像； 所述圖像傳輸模塊用于與所述生物特征算法處理模塊通信，將獲取的近紅外圖像傳輸至所述生物特征算法處理模塊； 所述生物特征算法處理模塊用于進行距離預測并對所采集到的生物特征數據處理，包括檢測人眼位置并區分左右眼、關鍵點檢測、基于近紅外虹膜、人臉或眼周區域的多生物特征識別。
【專利摘要】本發明提供了一種基于多生物特征模態的移動終端用戶身份認證方法，移動終端用戶身份認證裝置包括圖像獲取模塊和生物特征算法處理模塊，方法如下：a)通過圖像獲取模塊采集近紅外包含用戶人眼的人臉或眼周圖像；b)基于特征圖像進行人眼區域定位，根據定位結果計算用戶識別距離并對其判斷，若距離過遠或過近返回步驟a)；否則進入步驟c)；c)基于特征圖像進行人臉關鍵點檢測，以判斷用戶姿態是否符合采集要求；d)判斷人眼與所述圖像獲取模塊之間的距離是否小于第一距離閾值，若小于進入步驟e)；否則進入步驟f)；e)從人臉或眼周圖像中扣取虹膜圖像，利用虹膜圖像進行用戶身份的認證并輸出結果；f)利用采集圖像進行人臉或眼周識別以進行用戶身份的認證并輸出結果。
【IPC分類】G06F21/32, G06K9/00
【公開號】CN104933344
【申請號】CN201510391741
【發明人】李星光, 何召鋒, 邱顯超, 李志林, 馬力
【申請人】北京中科虹霸科技有限公司
【公開日】2015年9月23日
【申請日】2015年7月6日