【摘 要】
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人脸验证是身份验证的一种重要手段,在通关、办卡等场景中有着广泛的应用,其研究具有重要的理论意义和实用价值。本文主要研究使用身份证场景下的人脸自动验证问题,围绕其中
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人脸验证是身份验证的一种重要手段,在通关、办卡等场景中有着广泛的应用,其研究具有重要的理论意义和实用价值。本文主要研究使用身份证场景下的人脸自动验证问题,围绕其中两个比较重要的方面,一方面,身份证真实性的确认;另一方面,身份证持有人实时照片与证件中照片大多会有一定的时间跨度,而人脸特征会随着时间发生变化,导致误识率增高。针对这两个问题本文作出如下研究:搭建了一个全新的身份证人脸验证系统,与传统身份证人脸验证系统相比,该系统首次增加了身份证芯片图像与身份证表面图像验证模块。通过该模块的验证结果,来判断身份证的真实性。该模块能极大提升验证系统的安全性,更好地满足身份证人脸验证的需求。针对人脸特征会随着时间发生变化的问题,本文在频谱采样结构子空间特征算法(4SF)的基础上利用了改进的AdaBoost人脸检测算法,并在此基础上提出了多尺度LBP加权验证算法,该算法通过对LBP算子进行特定加权,改变特征点随时间变化的权重,以增强人脸验证对时间跨度的鲁棒性。该算法能有效提升身份证人脸验证系统的准确率。综合上述研究,本文给出一个完整的人脸验证系统及相关流程。并利用Visual Studio 2013开发平台实现了一个原型系统,解决了身份证真实性确认和持有人与证件是否统一的问题,实验验证了主要过程的正确性。
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