一种人脸活体检测方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及模式识别技术领域，特别涉及一种人脸活体检测方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着生物识别技术的发展，人脸识别技术已经趋于成熟，目前，在良好的光照条件 和姿态下，人脸识别系统己经可以进行较为准确的人脸检测与识别，但是，对于一些诸如门 禁、登录等系统的人脸识别系统而言，用户可以凭借照片等非法手段欺骗系统。因而，对于 这类系统，识别率越高，安全隐患反而越大。因此，实现活体检测成为这类系统安全性的保 障手段。
[0003] 现有技术中，用于人脸识别系统的人脸活体检测方法有些需要用户配合做一些特 定动作，算法简单，但容易暴漏判断依据，使非法用户易于模仿，且配合动作耗时长，用户体 验有限，有些方法如眨眼检测、光流检测一般要求用户精准地将脸正对摄像头，姿态适应性 不高，用户体验也不好。
[0004] 因此，如何克服上述不足，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明旨在提供一种人脸活体检测方法及系统，不仅对姿态适应性强， 安全性高，而且无需用户配合，速度快，用户体验好。
[0006] 具体而言，所述人脸活体检测方法包括步骤：
[0007] S1、同时通过两个摄像头分别获取识别对象的两幅图像；
[0008] S2、采用人脸分类器定位出两幅图像中的人脸区域，获得分别与两幅图像对应的 人脸图像；
[0009] S3、对两幅人脸图像进行特征点定位；
[0010] S4、对特征点定位后的人脸图像进行特征点快速立体匹配；
[0011] S5、计算两幅人脸图像在匹配特征点的视差，获取匹配特征点的深度信息值；
[0012] S6、根据多个匹配特征点的深度信息值，判断所述识别对象的人脸是否为活体。
[0013] 优选的，在本发明实施例中，所述两个摄像头通过左右布置或上下布置组成双目 立体视觉系统。
[0014] 优选的，在本发明实施例中，所述人脸分类器基于如下至少一种方式：肤色和几何 特性、积分投影、模板匹配、线连通。
[0015] 优选的，在本发明实施例中，所述特征点包括位于如下至少一个区域中的全部或 部分关键点：人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴。
[0016] 优选的，在本发明实施例中，在步骤S3中，特征点的定位方式采用如下至少一种 算法：深度学习相关算法、主动形状模型相关算法、主动外观模型相关算法以及级联形状回 归相关算法。
[0017] 优选的，在本发明实施例中，步骤S4具体为：以一个人脸图像中的特征点为参考 特征点，通过绝对误差累计SAD方式在另一人脸图像对应特征点周围获取与该参考特征点 对应的匹配特征点。
[0018] 优选的，在本发明实施例中，所述参考特征点与所述匹配特征点的纵坐标相同；或 者，当参考特征点与对应的匹配特征点的纵坐标不相同时，将所述匹配特征点的纵坐标强 制等于与其对应的参考特征点的纵坐标，得到匹配点，并在匹配点周围各取两个像素点，将 匹配点及各像素点作为匹配特征点的候选点，并分别计算以候选点为中心的误差累计值， 选取误差累计值最小的候选点为匹配特征点。
[0019] 优选的，在本发明实施例中，步骤S6采用如下方式的至少一种：支持向量机SVM算 法、基于主成分分析PCA的特征提取算法、线性判别式分析LDA算法；或者，步骤S6包括：
[0020] S61、确定深度信息值最小的匹配特征点为最小匹配特征点，获取所述最小匹配特 征点的深度信息值；
[0021] S62、分别将各匹配特征点的深度信息值减去所述最小匹配特征点的深度信息值， 得到各匹配特征点的相对深度信息值；
[0022] S63、计算各匹配特征点的相对深度信息值的和或者平方和并作为比较值，当所述 比较值小于预设阈值时判定所述识别对象为非活体，否则判定为活体。
[0023] 优选的，在本发明实施例中，步骤S63后还包括：
[0024] S64、对于经步骤S63判定为活体的识别对象，根据特征点定位结果，估计人脸大 小，计算左右两幅人脸图像的人脸高宽比，当左右两幅人脸图像的人脸宽高比均超出预设 区间时，判定所述识别对象为非活体。
[0025] 优选的，在本发明实施例中，所述方法在步骤S1之前还包括步骤：S0、对所述两个 摄像头组成的双目立体视觉系统进行标定。
[0026] 优选的，在本发明实施例中，所述方法在步骤S2之前还包括步骤：对两幅图像进 行包括立体校正在内的图像预处理操作。
[0027] 优选的，在本发明实施例中，所述的对图像立体校正包括：根据步骤S1中的标定 结果，对两个摄像头的图像平面重投影，使得两个图像精确落在同一个平面上，并且两个图 像的行完全对准到前向平行的结构上。
[0028] 在本发明实施例的另一面，还提供了一种人脸活体检测系统，所述系统包括：
[0029] 两个摄像头，用于分别同时获取识别对象的两幅图像；
[0030] 人脸分类器，用于在两个摄像头所获取的两幅图像中定位出人脸区域，获得分别 与两幅图像对应的人脸图像；
[0031] 特征点定位单元，用于对两幅人脸图像进行特征点定位；
[0032] 立体匹配单元，用于对特征点定位后的人脸图像进行特征点快速立体匹配；
[0033] 计算单元，用于计算两幅人脸图像在匹配特征点的视差，获取匹配特征点的深度 fg息值；
[0034] 处理单元，用于根据多个匹配特征点的深度信息值，判断所述识别对象的人脸是 否为活体。
[0035] 在本发明的至少一种方案中，利用双摄像机模拟人的双眼，由两个摄像机从不同 角度拍摄用户（识别对象）的两幅或者多幅二维图像，通过一系列技术最后转换成世界坐 标系内的三维实物信息，其中通过摄像机的标定来确定摄像机本身的内外参数，然后对所 拍摄的二维平面图像进行处理，从而能够使所拍摄的图像位于同一平面上，对左右图像的 像素点进行立体匹配，将三维实物中的点分别在两幅二维图像中标记出来，再按照仿生学 人眼的视差原理将模型放在仿射空间中进行计算还原以获得物体的深度信息值。
[0036] 当使用双目立体视觉系统拍摄用户时，得到的人脸器官如鼻子、眼睛的深度明显 低于人脸轮廓，头部姿势变化时面部器官与某一侧轮廓深度差别更为明显，而图像、视频则 无法表现出有区分性的深度差异，大尺寸的图像在弯曲的情况下即使能够表现出明显的深 度差异，也必将牺牲正常的人脸比例。通过计算人脸图像中不同特征点的深度信息值和先 验知识可以判别用户是否为活体。
[0037] 由此可知，采用本发明的方案后，在人脸活体检测时，无需用户过多配合，安全性 高，隐蔽性强，姿态适应性强，适应范围广，且在在图像匹配中使用特征点定位技术，可以准 确找出匹配特征点的位置，只需在小范围内搜索即可达到特征点图像匹配，大大精简了图 像匹配过程，提高了匹配速度，用户体验好。
【附图说明】
[0038] 构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示