一种真假人脸识别方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及生物特征识别技术领域，具体涉及一种真假人脸识别方法及装置。
【背景技术】
[0002] 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别，随着其技术的成 熟和社会认同度的提高，人脸识别被应用在很多领域，例如，人脸识别门禁考勤系统，人脸 识别防盗门，公安、司法和刑侦中用于搜捕逃犯等。近年来，在人脸识别技术的发展过程 中，出现了人脸假体的欺骗行为，例如打印人脸图像到纸张上，或者使用投影、液晶显示屏 (LiquidCrystalDisplay，简称IXD)等播放设备显示在屏幕上，或者制作人脸的3维立体 模型，然后将纸张上的人脸图像或者投影人脸图像或者3维立体模型的假体人脸放置于人 脸识别系统的采集装置前，会得到各种人脸图像，这些人脸图像跟真实的人脸图像有很大 的相似性，容易被系统当成真实的人脸进行识别，成为人脸识别系统中的不安全因素。然 而，在人脸识别系统中，特别是无人值守或高安全性场合，防止人使用人脸假体欺骗系统是 非常重要的。因此，如何在人脸识别技术中进行真假人脸识别成为目前的研究课题之一。
【发明内容】
[0003] 本发明实施例提供了一种真假人脸识别方法及装置，用于有效地识别出真实人脸 和假体人脸，以提高人脸识别的安全性。
[0004] 本发明第一方面提供了一种真假人脸识别方法，可包括：
[0005] 采集人脸对象获得近红外人脸图像；
[0006] 提取所述近红外人脸图像的人脸区域，得到近红外人脸区域；
[0007] 获取所述近红外人脸区域的人脸特征；
[0008] 根据所述近红外人脸区域的人脸特征，对所述人脸对象进行真假识别。
[0009] 本发明第二方面提供了一种真假人脸识别装置，可包括：
[0010] 采集模块，用于采集人脸对象获得近红外人脸图像；
[0011] 处理模块，用于提取所述近红外人脸图像的人脸区域，得到近红外人脸区域，获取 所述近红外人脸区域的人脸特征，根据所述近红外人脸区域的人脸特征，对所述人脸对象 进行真假识别。
[0012] 从以上技术方案可以看出，本发明实施例中可以通过采集人脸对象获得近红外人 脸图像，然后从近红外人脸图像中提取近红外人脸区域，再从近红外人脸区域中获取人脸 特征，由于真实人脸和假体人脸在特征体现上是不同的，尤其近红外拍摄下的人脸区域的 特征区别更大，因此，根据近红外人脸区域的人脸特征可以有效识别出人脸对象为的真假。 本发明实施例能够有效地识别出真实人脸和假体人脸，以提高人脸识别的安全性。
【附图说明】
[0013] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。
[0014] 图Ia为本发明实施例提供的真假人脸识别方法的流程示意图；
[0015] 图Ib为本发明一些实施例提供的真假人脸识别方法的流程示意图；
[0016] 图2a为本发明实施例提供的正规化的近红外人脸区域示意图；
[0017] 图2b为本发明实施例提供的正规化的近红外人脸区域划分区域的示意图；
[0018] 图2c为本发明实施例提供的近红外人脸区域的15个LBP直方图特征的示意图；
[0019] 图3a为本发明实施例提供的灰度化的可见光人脸区域示意图；
[0020] 图3b为本发明实施例提供的灰度化的可见光人脸区域划分区域的示意图；
[0021] 图3c为本发明实施例提供的可见光人脸区域的15个LBP直方图特征的示意图；
[0022] 图4为本发明实施例提供的人脸特征集示意图；
[0023] 图5为本发明实施例提供的逻辑回归分类器训练方法的流程示意图；
[0024] 图6为本发明实施例提供的真假人脸识别装置的结构示意图；
[0025] 图7为本发明另一实施例提供的真假人脸识别装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0026] 下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整 地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本 发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实 施例，都属于本发明保护的范围。
[0027] 本发明实施例提供了一种真假人脸识别方法，有效地识别出真实人脸和假体人 脸，以提高人脸识别的安全性。本发明实施例相应地提供了一种真假人脸识别装置。
[0028] 本发明实施例应用于人脸识别系统中，在根据人脸进行身份识别之前，先确认人 脸的真假。所谓人脸真假是指人脸是真实人脸还是假体人脸。
[0029] 其中，假体人脸可以包括：一些简单使用喷墨打印机打印的彩色人脸图像、使用投 影、LCD等显示在屏幕上的人脸图像、或者采用硅胶或者其它材料制作出来的3维立体模 型。若是将这些假体人脸作为人脸对象进行采集，采集得到的人脸图像与真实的人脸图像 有着很大的相似性，人脸识别系统容易将这些假体人脸当成真实的人脸。
[0030] 因此，本发明实施例主要用于识别被识别的人脸对象是真实的人脸还是假体人 脸。
[0031] 简述本发明实施例中能够识别出人脸对象为真实人脸或假体人脸的依据与原理： 例如假体人脸为使用喷墨打印机打印的彩色人脸图像，由于各种颜色的打印墨水对近红外 光谱的吸收率是一样的，因此在近红外光感应的摄像头下，则难以拍摄出假体人脸中的人 脸图像；再例如采用硅胶或者其它材料制作出来的3维立体模型，制作材料与真实人脸的 肤质村存在很大区别，具体体现在人脸一些特征上是不相同的，因此，可以通过从近红外的 人脸图像中提取人脸特征，作为真实人脸和假体人脸识别的依据。
[0032] 进一步地，当然，还可以结合近红外的人脸图像和可见光的人脸图像来识别真实 人脸和假体人脸，结合两种人脸图像，能够有效地提高识别准确性。
[0033] 基于上述介绍，本发明实施例提供了一种真假人脸识别方法，如图Ia所示，该真 假人脸识别方法可以包括：
[0034] 101、采集人脸对象获得近红外人脸图像；
[0035] 其中，在人脸识别系统中，人脸识别系统发射近红外线照射人脸对象，采集到近红 外人脸图像。
[0036] 需要说明，本发明实施例中的人脸对象可以是上述介绍的真实人脸也可以是假体 人脸。
[0037] 102、提取所述近红外人脸图像的人脸区域，得到近红外人脸区域；
[0038] 103、获取所述近红外人脸区域的人脸特征；
[0039] 104、根据所述近红外人脸区域的人脸特征，对所述人脸对象进行真假识别。
[0040] 可以看出，本发明实施例中可以通过采集人脸对象获得近红外人脸图像，然后从 近红外人脸图像中提取近红外人脸区域，再从近红外人脸区域中获取人脸特征，由于真实 人脸和假体人脸在特征体现上是不同的，尤其近红外拍摄下的人脸区域的特征区别更大， 因此，根据近红外人脸区域的人脸特征可以有效识别出人脸对象为的真假。本发明实施例 能够有效地识别出真实人脸和假体人脸，以提高人脸识别的安全性。
[0041] 请参阅图lb，图Ib为本发明一些实施例提供的真假人脸识别方法的流程示意图； 在图Ib所示的实施例中，将在图Ia所示的实施例的基础上，结合近红外人脸图像和可见光 人脸图像进行人脸识别，以提高人脸真假识别的准确性。
[0042] 110、采集人脸对象获得近红外人脸图像和可见光人脸图像；
[0043] 其中，在人脸识别系统中，设置双摄像头。人脸识别系统发射近红外线照射人脸对 象，其中一个摄像头采集到近红外人脸图像，然后人脸识别系统关闭近红外线，另一个摄像 头采集可见光人脸图像。
[0044] 需要说明，本发明实施例中的人脸对象可以是上述介绍的真实人脸也可以是假体 人脸。
[0045] 120、提取所述近红外人脸图像的人脸区域，得到近红外人脸区域，以及提取所述 可见光人脸图像的人脸区域，得到可见光人脸区域；
[0046] 130、获取所述近红外人脸区域的人脸特征和所述可见光人脸区域的人脸特征，集 合所述近红外人脸区域的人脸特征和所述可见光人脸区域的人脸特征，得到人脸特征集；
[0047] 140、根据所述人脸特征集，对所述人脸对象进行真假识别。
[0048] 在上述介绍中，不管是从各种墨色打印的人脸图像中采集到的近红外人脸图像， 还是从用材料制作的3维立体模型采集到的近红外人脸图像，都能在人脸特征上体现出不 同来，而且不同材料的假体人脸，与人脸本身的表面材质也存在差别，因此，在可见光人脸 图像中也可以提取到一些反映材质的特征，作为真实人脸和假体人脸的识别依据，因此，本 发明实施例能够结合近红外人脸图像和可见光人脸图像中的人脸特征有效地、准确地识别 出人脸对象的真假