【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及门禁访问，尤其涉及一种基于多源数据的门禁访问方法、系统及门禁终端。
技术介绍
1、早期，人们使用门禁是一种基于数字组合开启门的机械密码锁，使用者必须输入正确的数字组合才能解锁门禁。这种技术的发展可以追溯到19世纪末。但是这种密码易被破解，管理人员需要定期更换密码以保证安全性，且使用者忘记密码。20世纪60年代，磁卡门禁系统开始出现。这种系统使用磁条卡或射频识别卡作为身份验证手段，用户通过刷卡或放置卡片至读卡器上以开启门禁，但是磁卡易被复制、丢失或损坏，安全性不高，且需要定期更换卡片以保证安全。随着科技的发展，门禁方法开始加入生物识别技术，利用个体独特的生理特征或行为特征进行身份验证，包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别，但是初始阶段的生物识别技术精度较低，易受到环境影响或欺骗，例如指纹识别受到污染、虹膜识别受到光线影响。此外，生物信息被盗用或模仿。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于多源数据的门禁访问方法、系统及门禁终端，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，基于多源数据的门禁访问方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取用户认证图像；对用户认证图像进行面部特征提亮，生成认证特征图像；对认证特征图像进行动态光流分析，生成图像光流场数据；
4、步骤s2：对图像光流场数据进行光向量幅值计算，得到光流向量运动强度；对光流向量场进行邻帧角度变化分析，光流向量变化角度；对光流向量运动强度和光流向量变化角度进行光流综合度量，生成
5、步骤s3：当人像流畅度指数小于预设的流畅度阈值时，将人像流畅度指数定义为可疑人像流畅度指数，并上报；收集用户认证音频；基于可疑人像流畅度指数对用户认证音频和认证特征图像进行音像辅佐认证，以执行防御活体欺骗攻击的门禁访问方法；
6、步骤s4：当人像流畅度指数大于预设的流畅度阈值时，将人像流畅度指数定义为标准人像流畅度指数，并基于标准人像流畅度指数及预设的准入人脸模型对认证特征图像进行空间重叠模拟，得到虚拟重合模型；基于虚拟重合模型对预设的准入人脸模型进行模型差异验证，以执行标准门禁访问方法。
7、本专利技术通过获取认证图像，提取面部特征，并进行动态光流分析，生成图像光流场数据。这一步实现了对用户生物特征数据的多维度采集和特征提取，为后续的流畅度分析奠定基础。对光流场数据进行深入分析，计算光流向量的运动强度和角度变化，从而生成人像流畅度指数。这一步充分利用了计算机视觉领域的前沿技术，实现了对用户面部行为特征的复杂量化分析。当人像流畅度指数低于阈值时，认定为可疑人像，同时采集用户音频，进行音像融合的多模态认证。这样可以有效防御活体欺骗攻击，提高认证安全性。生成的可疑人像流畅度指数是本方法的一个创新性数据输出。当人像流畅度指数高于阈值时，认定为标准人像，基于虚拟重合模型对人脸模型进行差异验证，实现标准的门禁访问。这一步充分利用了人脸建模和对比分析的技术，进一步提高了门禁系统的准确性和适应性。生成的"虚拟重合模型"是另一个创新性数据输出。融合了计算机视觉、模式识别、多模态融合前沿技术，通过多源数据的复杂分析与验证，实现了更加智能化、安全可靠的门禁访问控制。每个步骤都产生了创新性的中间数据，为后续步骤的执行提供了重要支撑。这种基于多源数据融合的方法，无疑是未来智能门禁系统的发展方向。
8、在本说明书中，提供了一种基于多源数据的门禁访问系统，用于执行如上所述的基于多源数据的门禁访问方法，该基于多源数据的门禁访问系统包括：
9、光流分析模块，用于获取用户认证图像；对用户认证图像进行面部特征提亮，生成认证特征图像；对认证特征图像进行动态光流分析，生成图像光流场数据；
10、流畅度度量模块，用于对图像光流场数据进行光向量幅值计算，得到光流向量运动强度；对光流向量场进行邻帧角度变化分析，光流向量变化角度；对光流向量运动强度和光流向量变化角度进行光流综合度量，生成人像流畅度指数；
11、生物认证模块，用于当人像流畅度指数小于预设的流畅度阈值时，将人像流畅度指数定义为可疑人像流畅度指数，并上报；收集用户认证音频；基于可疑人像流畅度指数对用户认证音频和认证特征图像进行音像辅佐认证，以执行防御活体欺骗攻击的门禁访问方法；
12、标准认证模块，用于当人像流畅度指数大于预设的流畅度阈值时，将人像流畅度指数定义为标准人像流畅度指数，并基于标准人像流畅度指数及预设的准入人脸模型对认证特征图像进行空间重叠模拟，得到虚拟重合模型；基于虚拟重合模型对预设的准入人脸模型进行模型差异验证，以执行标准门禁访问方法。
13、本专利技术的有益之处在于通过动态光流分析，不仅获得了人像运动强度，还分析了运动角度变化，从而全面反映了人像的流畅度特征，这种多维度的流畅度评估，比单一指标更能准确描述人像的动态特点。当检测到人像流畅度异常时，及时触发音频采集和多模态融合验证，这种动静结合的防御机制，可有效识别并排查活体欺骗攻击行为。对于流畅度正常的人像，采用虚拟重合模型进行进一步的空间特征验证，这种基于模型差异的验证方式，能够更精确地判断人像与预设模型的匹配程度。根据人像流畅度的高低，自动选择合适的验证方式，实现分级管控，既提升了安全性，又兼顾了用户体验，体现了智能化和人性化的设计理念。充分发挥了各类技术手段的优势，构建了一个全面、智能、安全的多层次验证体系。
14、本专利技术还提供了一种门禁终端，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，用于执行如上所述的基于多源数据的门禁访问方法。
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1.一种基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：
8.根据权利要求6所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.一种基于多源数据的门禁访问系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于多源数据的门禁访问方法，该基于多源数据的门禁访问系统包括：
10.一种门禁终端，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤s15包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于多源数据的门禁访问方法，其特征在于，步骤s33包括以下...
【专利技术属性】
技术研发人员：李前山，蒋少文，方显波，
申请(专利权)人：深圳市华百安智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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