门禁管理系统及方法以及影像获取装置与流程

本发明是涉及一种识别系统及方法，且特别是有关于一种门禁管理系统及方法以及影像获取装置。

背景技术：

1、人脸识别由于可以保障访问控制、提供强大的身份验证、促销商品和服务以及加快金融运营，业已成为各行业的尖端解决方案。然而，这些应用往往以牺牲用户的利益为代价，例如隐私甚至安全。更糟糕的是，门禁系统的人脸识别让企业担心其人脸数据库泄露，从而违反隐私法规和/或产生高昂的维护成本。

2、传统的解决方案通常将所有敏感的人脸数据外包给中央服务器，或者执行本地使用的分布式模型。然而，外包解决方案由于是将用户的数据暴露给第三方服务提供商或是不安全的执行环境，违反了隐私法规。另一方面，虽然本地解决方案可以有限度的保护用户隐私，但其仍遭受到装置被窃取而泄漏隐私，且受到扩展性、灵活性和功耗的限制。

技术实现思路

1、本发明提供一种门禁管理系统及方法以及影像获取装置，可以不泄露隐私的方式进行安全身份验证。

2、本发明提出一种门禁管理系统，用于控制大门的开启或出入口的进出。门禁管理系统包括影像获取装置及处理装置。影像获取装置，配置于所述大门或所述出入口，获取待识别的用户的人脸影像，对所述人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据，并将所述去识别化影像数据转换为多个去识别化特征后输出。处理装置，使用经训练的第一深度学习模型验证所述去识别化特征所属的用户的身份，并根据验证结果控制所述大门的开启或所述出入口的进出，其中所述第一深度学习模型使用预先注册的多个用户的去识别化特征及身份进行训练。

3、在一些实施例中，所述的影像获取装置包括镜头、影像传感器、影像信号处理器及输入输出接口。影像传感器用以感测通过镜头的光线强度，以产生大门或出入口的影像。影像信号处理器用以获取影像中的人脸影像，对人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据，并将去识别化影像数据转换为多个去识别化特征。输入输出接口用以输出多个去识别化特征。

4、在一些实施例中，所述的影像信号处理器包括显示器，显示所述影像信号处理器所产生的所述去识别化影像数据。

5、在一些实施例中，所述处理装置，更包括：第一通信装置，用以与影像获取装置进行通信或网络链接；以及所述影像获取装置更包括：第二通信装置，用以与所述第一通信装置进行通信或网络链接。

6、在一些实施例中，所述门禁系统包括界面装置，用以连接影像获取装置及处理装置。

7、在一些实施例中，所述第一深度学习模型是由附加在所述处理装置的处理器中的应用程序接口(application programming interface，api)实施。

8、在一些实施例中，所述的影像信号处理器包括使用支持隐私保护技术的第二深度学习模型对人脸影像进行去识别化处理。

9、在一些实施例中，所述的第二深度学习模型包括区分为多层的多个神经元，影像信号处理器通过将人脸影像转换为多层中的第一层的多个神经元的特征值，并将转换后各神经元的特征值加上使用隐私参数产生的噪声后输入下一层，经过多层的处理后，获得去识别化影像数据。

10、在一些实施例中，所述的第一深度学习模型包括计算去识别化特征与使用预先注册的各用户的去识别化特征所建立的特征空间之间的相似度，以根据所计算的相似度验证去识别化特征所属的用户的身份。

11、在一些实施例中，所述的影像获取装置更使用活体识别技术识别人脸影像中的活体，并在识别出人脸影像中存在活体时，对人脸影像进行去识别化处理，其中活体识别技术包括眨眼检测、深度学习特征、挑战-响应技术或三维立体相机。

12、本发明提出一种门禁管理方法，用于控制大门的开启或出入口的进出。所述方法包括下列步骤：于大门或出入口配置包括镜头、影像传感器、影像信号处理器及输入输出接口的影像获取装置；利用影像传感器感测通过镜头的光线强度，以产生大门或出入口的影像；利用影像信号处理器获取影像中的人脸影像，对人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据，并将去识别化影像数据转换为多个去识别化特征；利用输入输出接口输出多个去识别化特征；利用处理装置，使用经训练的第一深度学习模型验证去识别化特征所属的用户的身份，并根据验证结果控制大门的开启或出入口的进出，其中第一深度学习模型使用预先注册的多个用户的去识别化特征及身份进行训练。

13、在一些实施例中，所述对人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据的步骤包括利用影像获取装置使用支持隐私保护技术的第二深度学习模型对人脸影像进行去识别化处理。

14、在一些实施例中，所述的第二深度学习模型包括区分为多层的多个神经元，所述对人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据的步骤包括通过将人脸影像转换为多层中的第一层的多个神经元的特征值，并将转换后各神经元的特征值加上使用隐私参数产生的噪声后输入下一层，经过多层的处理后，获得去识别化影像数据。

15、在一些实施例中，所述利用处理装置使用经训练的第一深度学习模型验证去识别化特征所属的用户的身份的步骤包括计算去识别化特征与使用预先注册的各用户的去识别化特征所建立的特征空间之间的相似度，以及根据所计算的相似度验证去识别化特征所属的用户的身份。

16、在一些实施例中，所述方法更包括利用影像获取装置使用活体识别技术识别人脸影像中的活体，并在识别出人脸影像中存在活体时，对人脸影像进行去识别化处理。

17、在一些实施例中，所述方法更包括利用影像获取装置的显示器显示影像信号处理器所产生的去识别化影像数据。

18、本发明提出一种影像获取装置包括镜头、影像传感器、影像信号处理器及输入输出接口。影像传感器用以感测通过镜头的光线强度，以产生大门或出入口的影像。影像信号处理器用以获取影像中的人脸影像，对人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据，并将去识别化影像数据转换为多个去识别化特征。输入输出接口用以输出多个去识别化特征。

19、在一些实施例中，所述影像信号处理器包括使用支持隐私保护技术的深度学习模型对所述人脸影像进行去识别化处理。

20、在一些实施例中，所述影像信号处理器不存储所述影像中的人脸影像。

21、在一些实施例中，所述深度学习模型包括区分为多层的多个神经元，所述影像信号处理器通过将所述人脸影像转换为所述多层中的第一层的多个神经元的特征值，并将转换后各神经元的所述特征值加上使用隐私参数产生的噪声后输入下一层，经过所述多层的处理后，获得所述去识别化影像数据。

22、基于上述，本发明的门禁管理系统及方法以及影像获取装置通过将人脸影像进行去识别化，不存储亦不上传用户的实际照片，因此可在避免个人脸部影像泄露的情况下，验证进入大门或出入口的人员的身份。

23、为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施方式，并配合附图作详细说明如下。

技术特征：

1.一种门禁管理系统，用于控制大门的开启或出入口的进出，所述门禁管理系统包括：

2.根据权利要求1所述的门禁管理系统，其中所述影像获取装置包括：

3.根据权利要求2所述的门禁管理系统，其中所述影像获取装置更包括：

4.根据权利要求1所述的门禁管理系统，其中所述处理装置更包括第一通信装置，用以与影像获取装置进行通信或网络链接；以及所述影像获取装置更包括第二通信装置，用以与所述第一通信装置进行通信或网络链接。

5.根据权利要求1所述的门禁管理系统，更包括：

6.根据权利要求1所述的门禁管理系统，其中所述第一深度学习模型是由附加在所述处理装置的处理器中的应用程序接口实施。

7.根据权利要求1所述的门禁管理系统，其中所述影像信号处理器包括使用支持隐私保护技术的第二深度学习模型对所述人脸影像进行去识别化处理。

8.根据权利要求7所述的门禁管理系统，其中所述第二深度学习模型包括区分为多层的多个神经元，所述影像信号处理器通过将所述人脸影像转换为所述多层中的第一层的多个神经元的特征值，并将转换后各神经元的所述特征值加上使用隐私参数产生的噪声后输入下一层，经过所述多层的处理后，获得所述去识别化影像数据。

9.根据权利要求1所述的门禁管理系统，其中所述第一深度学习模型包括计算所述去识别化特征与使用预先注册的各所述用户的所述去识别化特征所建立的特征空间之间的相似度，以根据所计算的所述相似度验证所述去识别化特征所属的所述用户的身份。

10.根据权利要求9所述的门禁管理系统，其中所述影像获取装置更使用活体识别技术识别所述人脸影像中的活体，并在识别出所述人脸影像中存在所述活体时，对所述人脸影像进行去识别化处理，其中所述活体识别技术包括眨眼检测、深度学习特征、挑战-响应技术或三维立体相机。

11.一种门禁管理方法，用于控制大门的开启或出入口的进出，所述方法包括下列步骤：

12.根据权利要求11所述的门禁管理方法，其中对所述人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据的步骤包括：

13.根据权利要求12所述的门禁管理方法，其中所述第二深度学习模型包括区分为多层的多个神经元，对所述人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据的步骤包括：

14.根据权利要求11所述的门禁管理方法，其中利用所述处理装置使用经训练的第一深度学习模型验证所述去识别化特征所属的所述用户的身份的步骤包括：

15.根据权利要求11所述的门禁管理方法，更包括：

16.根据权利要求11所述的门禁管理方法，更包括：

17.一种影像获取装置，包括：

18.根据权利要求17所述的影像获取装置，其中所述影像信号处理器包括使用支持隐私保护技术的深度学习模型对所述人脸影像进行去识别化处理。

19.根据权利要求17所述的影像获取装置，其中所述影像信号处理器不存储所述影像中的人脸影像。

20.根据权利要求17所述的影像获取装置，其中所述深度学习模型包括区分为多层的多个神经元，所述影像信号处理器通过将所述人脸影像转换为所述多层中的第一层的多个神经元的特征值，并将转换后各神经元的所述特征值加上使用隐私参数产生的噪声后输入下一层，经过所述多层的处理后，获得所述去识别化影像数据。

技术总结一种门禁管理系统及方法以及影像获取装置。门禁管理系统包括影像获取装置及处理装置。影像获取装置包括：镜头；影像传感器，用以感测通过镜头的光线强度，以产生被摄对象的影像；影像信号处理器，用以获取影像中的人脸影像，对人脸影像进行去识别化处理以获得去识别化影像数据，并转换为多个去识别化特征；以及输入输出接口，用以输出多个去识别化特征。处理装置使用经训练的深度学习模型验证去识别化特征所属用户的身份，并根据验证结果控制大门的开启或出入口的进出。所述深度学习模型使用预先注册的多个用户的去识别化特征及身份进行训练。技术研发人员：邹耀东,王允佑,简国丞,张国育受保护的技术使用者：帝阔智慧科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/16