一种基于门禁通信芯片的用户身份智能检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及身份识别技术领域，揭露了一种基于门禁通信芯片的用户身份智能检测方法及装置，包括：读取用户的校园门禁卡的标准用户信息，采集用户的眼部图集和语音数据；依次对眼部图集进行瞳孔检测、瞳孔分割以及图片增强操作，得到增强瞳孔图集，提取出增强瞳孔图集对应的标准瞳孔特征；依次对语音数据进行音频采样、音频分帧以及频域滤波操作，得到语音频域数据，提取出语音频域数据的标准语音特征；将标准瞳孔特征和标准语音特征融合成识别用户编码；从标准用户信息中提取出用户特征编码，根据识别用户编码和用户特征编码对用户进行身份检测。本发明专利技术可以提高用户身份识别的准确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于门禁通信芯片的用户身份智能检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及身份识别
，尤其涉及一种基于门禁通信芯片的用户身份智能检测方法和装置。

技术介绍

[0002]门禁卡身份识别技术是一种重要的身份认证方式，门禁卡身份识别具有无需充电、体积轻便等特性，随着门禁卡芯片制造成本的降低，门禁卡身份识别技术也越来越广泛应用于各类场所和设施的管理和安全保障中。
[0003]现有的门禁卡身份识别技术多为基于卡片物理特征的身份识别方法，通过利用门禁卡芯片中的通信芯片向门禁终端传输身份信息，实现身份的核验和识别，实际应用中，可能会出现通过复制门禁卡内部数据、冒用他人门禁卡进行身份识别的情况，而基于卡片物理特征的身份识别方法无法区分使用门禁卡的用户身份，可能会导致进行用户身份识别时的准确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于门禁通信芯片的用户身份智能检测方法和装置，其主要目的在于解决进行用户身份识别时的准确度较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于门禁通信芯片的用户身份智能检测方法，包括：
[0006]利用门禁终端的读卡设备读取用户的校园门禁卡的标准用户信息，利用所述门禁终端的摄像设备采集所述用户的眼部图集，利用所述门禁终端的录音设备采集所述用户的语音数据；
[0007]依次对所述眼部图集进行瞳孔检测、瞳孔分割以及图片增强操作，得到增强瞳孔图集，对所述增强瞳孔图集进行图块分序操作，得到瞳孔图组序列，利用二维方向滤波算法从所述瞳孔图组序列中提取出标准瞳孔特征，其中，所述利用二维方向滤波算法从所述瞳孔图组序列中提取出标准瞳孔特征，包括：逐个选取所述瞳孔图组序列中的瞳孔图组作为目标瞳孔图组，逐个选取所述目标瞳孔图组中的瞳孔图块作为目标瞳孔图块；利用如下的二维方向滤波算法对所述目标瞳孔图块进行纹理滤波，得到目标初级瞳孔特征：
[0008][0009]其中，G(x,y)是指以所述目标瞳孔图块中的坐标为(x,y)的像素为滤波卷积核中心进行滤波得到的目标初级瞳孔特征，x是所述滤波卷积和中心的像素的横坐标，y是所述滤波卷积和中心的像素的纵坐标，G是指所述目标初级瞳孔特征，e是指欧拉数，cos为余弦函数，θ是所述二维方向滤波算法的滤波方向，sin是正弦函数，γ是指所述目标瞳孔图块的纵横比，σ是指所述二维方向滤波算法的滤波尺度，π是圆周率，λ是指所述二维方向滤波算法的滤波波长，是指所述二维方向滤波算法的滤波相位；将所述目标瞳孔图组中所有的
目标初级瞳孔特征融合成目标次级瞳孔特征，将所述瞳孔图组序列中所有的目标次级瞳孔特征拼接成标准瞳孔特征；
[0010]依次对所述语音数据进行音频采样、音频分帧以及频域滤波操作，得到语音频域数据，对所述语音频域数据进行多级频域特征提取，得到标准语音特征；
[0011]利用预设的加权融合算法将所述标准瞳孔特征和所述标准语音特征进行特征融合，得到融合身份特征，并将所述融合身份特征归一化成识别用户编码；
[0012]从所述标准用户信息中提取出用户门禁编码，从预设的用户特征编码库中查询出所述用户门禁编码对应的用户特征编码，根据所述识别用户编码和所述用户特征编码之间的编码距离对所述用户进行身份检测。
[0013]可选地，所述利用门禁终端的读卡设备读取用户的校园门禁卡的标准用户信息，包括：
[0014]利用门禁终端的读卡设备向用户的校园门禁卡发送激活信号，得到激活门禁卡；
[0015]利用所述读卡设备向所述激活门禁卡发送数据请求，获取所述校园门禁卡针对所述数据请求的传输数据；
[0016]从所述传输数据中提取出时间间隙，根据所述时间间隙对所述传输数据进行数据同步，得到编码数据序列；
[0017]对所述编码数据序列进行解码，得到解码数据序列，将所述解码数据序列拼接成标准用户信息。
[0018]可选地，所述依次对所述眼部图集进行瞳孔检测、瞳孔分割以及图片增强操作，得到增强瞳孔图集，包括：
[0019]逐个选取所述眼部图集中的眼部图片作为目标眼部图片，提取出所述目标眼部图片的初级眼部特征；
[0020]根据所述初级眼部特征对所述目标眼部图片进行瞳孔定位，得到目标瞳孔图块；
[0021]对所述目标瞳孔图块进行边缘侵蚀操作，得到目标瞳孔边缘，对所述目标瞳孔边缘进行圆形拟合，得到标准瞳孔边缘；
[0022]根据所述标准瞳孔边缘生成标准瞳孔掩膜，根据所述标准瞳孔掩膜对所述目标眼部图片进行掩膜操作，得到初级瞳孔图片；
[0023]对所述初级瞳孔图片进行图片灰度化操作，得到灰度瞳孔图片；
[0024]生成所述灰度瞳孔图片的灰度直方图，根据所述灰度直方图对所述灰度瞳孔图片进行图片增强，得到增强瞳孔图片，并将所有的增强瞳孔图片汇集成增强瞳孔图集。
[0025]可选地，所述对所述增强瞳孔图集进行图块分序操作，得到瞳孔图组序列，包括：
[0026]逐一选取所述增强瞳孔图集中的增强瞳孔图片作为目标增强瞳孔图片，对所述目标增强瞳孔图片进行尺寸拉伸操作，得到标准瞳孔图片；
[0027]提取出所述标准瞳孔图片的瞳孔位置特征，根据所述瞳孔位置特征对所述标准瞳孔图片进行倾斜矫正操作，得到矫正瞳孔图片；
[0028]自上而下对所述矫正瞳孔图片进行图片分块操作，得到初始瞳孔图块序列，将所有的初始瞳孔图块序列汇集成初始瞳孔图块序列组；
[0029]根据图块序号对所述初始瞳孔图块序列组中的各个瞳孔图块进行分组，得到多个瞳孔图组，并按照所述图块序号的顺序将所有的瞳孔图组汇集成瞳孔图组序列。
[0030]可选地，所述将所述目标瞳孔图组中所有的目标初级瞳孔特征融合成目标次级瞳孔特征，包括：
[0031]对所述目标瞳孔图组中所有的目标初级瞳孔特征进行特征聚类，得到初级瞳孔特征类集；
[0032]逐个选取所述初级瞳孔特征类集的初级瞳孔特征类作为目标初级瞳孔特征类，将所述目标初级瞳孔特征类的聚类中心作为目标瞳孔中心特征；
[0033]将所述目标瞳孔特征类的特征总数作为所述目标瞳孔中心特征的权重，得到加权瞳孔中心特征；
[0034]对所有的加权瞳孔中心特征进行加权池化操作，得到目标次级瞳孔特征。
[0035]可选地，所述依次对所述语音数据进行音频采样、音频分帧以及频域滤波操作，得到语音频域数据，包括：
[0036]生成所述语音数据的语音列信号，对所述语音数据进行音频采样，得到语音信号数据；
[0037]根据所述语音列信号对所述根据语音信号数据进行语音纠偏，得到纠偏语音信号；
[0038]按照预设的分帧帧长对所述纠偏语音信号进行语音分帧，得到分帧语音信号；
[0039]对所述分帧语音信号进行语音加窗操作，得到加窗语音信号；
[0040]对所述加窗语音信号进行快速傅里叶滤波，得到语音频域数据。
[0041]可选地，所述对所述语音频域数据进行多级频域特征提取，得到标准语音本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于门禁通信芯片的用户身份智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：利用门禁终端的读卡设备读取用户的校园门禁卡的标准用户信息，利用所述门禁终端的摄像设备采集所述用户的眼部图集，利用所述门禁终端的录音设备采集所述用户的语音数据；S2：依次对所述眼部图集进行瞳孔检测、瞳孔分割以及图片增强操作，得到增强瞳孔图集，对所述增强瞳孔图集进行图块分序操作，得到瞳孔图组序列，利用二维方向滤波算法从所述瞳孔图组序列中提取出标准瞳孔特征，其中，所述利用二维方向滤波算法从所述瞳孔图组序列中提取出标准瞳孔特征，包括：S21：逐个选取所述瞳孔图组序列中的瞳孔图组作为目标瞳孔图组，逐个选取所述目标瞳孔图组中的瞳孔图块作为目标瞳孔图块；S22：利用如下的二维方向滤波算法对所述目标瞳孔图块进行纹理滤波，得到目标初级瞳孔特征：其中，G(x,y)是指以所述目标瞳孔图块中的坐标为(x,y)的像素为滤波卷积核中心进行滤波得到的目标初级瞳孔特征，x是所述滤波卷积和中心的像素的横坐标，y是所述滤波卷积和中心的像素的纵坐标，G是指所述目标初级瞳孔特征，e是指欧拉数，cos为余弦函数，θ是所述二维方向滤波算法的滤波方向，sin是正弦函数，γ是指所述目标瞳孔图块的纵横比，σ是指所述二维方向滤波算法的滤波尺度，π是圆周率，λ是指所述二维方向滤波算法的滤波波长，是指所述二维方向滤波算法的滤波相位；S23：将所述目标瞳孔图组中所有的目标初级瞳孔特征融合成目标次级瞳孔特征，将所述瞳孔图组序列中所有的目标次级瞳孔特征拼接成标准瞳孔特征；S3：依次对所述语音数据进行音频采样、音频分帧以及频域滤波操作，得到语音频域数据，对所述语音频域数据进行多级频域特征提取，得到标准语音特征；S4：利用预设的加权融合算法将所述标准瞳孔特征和所述标准语音特征进行特征融合，得到融合身份特征，并将所述融合身份特征归一化成识别用户编码；S5：从所述标准用户信息中提取出用户门禁编码，从预设的用户特征编码库中查询出所述用户门禁编码对应的用户特征编码，根据所述识别用户编码和所述用户特征编码之间的编码距离对所述用户进行身份检测。2.如权利要求1所述的用户身份智能检测方法，其特征在于，所述利用门禁终端的读卡设备读取用户的校园门禁卡的标准用户信息，包括：利用门禁终端的读卡设备向用户的校园门禁卡发送激活信号，得到激活门禁卡；利用所述读卡设备向所述激活门禁卡发送数据请求，获取所述校园门禁卡针对所述数据请求的传输数据；从所述传输数据中提取出时间间隙，根据所述时间间隙对所述传输数据进行数据同步，得到编码数据序列；对所述编码数据序列进行解码，得到解码数据序列，将所述解码数据序列拼接成标准用户信息。
3.如权利要求1所述的用户身份智能检测方法，其特征在于，所述依次对所述眼部图集进行瞳孔检测、瞳孔分割以及图片增强操作，得到增强瞳孔图集，包括：逐个选取所述眼部图集中的眼部图片作为目标眼部图片，提取出所述目标眼部图片的初级眼部特征；根据所述初级眼部特征对所述目标眼部图片进行瞳孔定位，得到目标瞳孔图块；对所述目标瞳孔图块进行边缘侵蚀操作，得到目标瞳孔边缘，对所述目标瞳孔边缘进行圆形拟合，得到标准瞳孔边缘；根据所述标准瞳孔边缘生成标准瞳孔掩膜，根据所述标准瞳孔掩膜对所述目标眼部图片进行掩膜操作，得到初级瞳孔图片；对所述初级瞳孔图片进行图片灰度化操作，得到灰度瞳孔图片；生成所述灰度瞳孔图片的灰度直方图，根据所述灰度直方图对所述灰度瞳孔图片进行图片增强，得到增强瞳孔图片，并将所有的增强瞳孔图片汇集成增强瞳孔图集。4.如权利要求1所述的用户身份智能检测方法，其特征在于，所述对所述增强瞳孔图集进行图块分序操作，得到瞳孔图组序列，包括：逐一选取所述增强瞳孔图集中的增强瞳孔图片作为目标增强瞳孔图片，对所述目标增强瞳孔图片进行尺寸拉伸操作，得到标准瞳孔图片；提取出所述标准瞳孔图片的瞳孔位置特征，根据所述瞳孔位置特征对所述标准瞳孔图片进行倾斜矫正操作，得到矫正瞳孔图片；自上而下对所述矫正瞳孔图片进行图片分块操作，得到初始瞳孔图块序列，将所有的初始瞳孔图块序列汇集成初始瞳孔图块序列组；根据图块序号对所述初始瞳孔图块序列组中的各个瞳孔图块进行分组，得到多个瞳孔图组，并按照所述图块序号的顺序将所有的瞳孔图组汇集成瞳孔图组序列。5.如权利要求1所述的用户身份智能检测方法，其特征在于，所述将所述目标瞳孔图组中所有的目标初级瞳孔特征融合成目标次级瞳孔特征，包括：对所述目标瞳孔图组中所有的目标初级瞳孔特征进行特征聚类，得到初级瞳孔特征类集；逐个选取所述初级瞳孔特征类集的初级瞳孔特征类作为目标初级瞳孔特征类，将所述目标初级瞳孔特征类的聚类中心作为目标瞳孔中心特征；将所述目标瞳孔特征类的特征总...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑咏希，陶俊清，
申请(专利权)人：深圳和能交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：