银行运钞安全管理系统中身份识别的实现

目前的银行运钞安全管理系统在身份识别模块仅依靠人脸识别进行认证,但是由于人的外貌会随着时间变化,通过拍照录像等技术手段可以准确获得一个人的脸部特征并进行刻录。皮肤过敏、受损、整容等都可能引起脸部的较大改变,从而导致了人脸识别的误判,程度严重时甚至可能导致系统根本检测不到人脸。所以仅依靠单特征的人脸识别技术,在现实场景中已经不能满足银行业对运营安全指数的要求。为了解决以上问题,论文通过对银行渠道的应用安全性进行分析,引入多生物识别策略,搭建一个将指纹识别与人脸识别技术相结合的双因子认证的身份识别平台。论文提出在现有传统人脸识别SIFT算法、PCA算法的基础上,对描述子向量进行降维形成了改进后的PCA-SIFT人脸特征分析匹配算法,并使用多特征检测方法检测人脸,识别准确率达到98.33%,优于传统算法的94.17%,同时引进了高性能指纹采集器,准确高效收集人体指纹特征,在决策层选用并行方式进行两个生物特征融合匹配。人脸和指纹的双重认证集成到银行运钞安全管理系统项目应用于现金区联动门,避免了冒用照片通过系统授权认证的隐患,提高了身份识别的准确率和银行运钞间的安全系数,对研究狭小空间的身份识别实现具有一定的参考价值和借鉴意义。