人脸活体检测的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及生物识别和图像处理领域，特别涉及一种人脸活体检测的方法和装 置。
【背景技术】
[0002] 现代社会信息化迅猛发展，人们在享受信息化带来的便捷性同时也更加关注个人 信息的安全性。通过人固有的生物特征来保证信息及身份安全的方式越来越得到广泛的认 可，逐渐成为系统登录、身份认证、公共安全管理的首选。而在众多的生物特征识别技术中， 人脸识别技术因其具有非强制性和非接触性，使得用户不需要配合，无需与设备接触即可 在无意识的状态下完成人脸图像的获取和识别，经过几十年的不断发展已广泛应用于公共 安防监控、考勤门禁及出入境等场合。随着应用不断普遍，现有人脸识别系统的安全隐患也 逐渐显现出来，利用打印的照片、手机或pad中的照片或视频等可以闯过人脸识别系统的安 全防线，造成严重的危害，影响社会的安定。因此，人脸识别系统中增加高效的人脸活体检 测成为解决该安全隐患的有效途径。
[0003] 目前常用的人脸活体检测方法是基于人机交互的策略，系统发出指令指示用户按 照指令做相应动作(如：闭眼、张嘴等），以此检测是否为真实人脸，但此种方法需要用户的 高度配合，用户体验性差，识别过程长，使得人脸识别技术的非强制性特点不再突出。也有 通过在人脸识别设备上增加感应器件的方法进行人脸活体检测，如:热红外感应器、体重感 应器等，但这些方法检测效果不佳，很容易被不法分子破解。最近几年，随着三维人脸识别 技术的发展，人脸的三维数据信息也应用到了人脸活体检测中，但通常仅利用人脸三维数 据信息中的深度数据，主要是通过计算最大深度差值进行检测，其准确性较低，应用存在一 定局限性。因此，急需寻找一种快速准确、方便高效的人脸活体检测方法，克服上述不足，解 决本领域技术人员亟待解决的技术问题。
【发明内容】
[0004] 为克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种人脸活体检测的方法和装 置，能够方便高效的判断三维人脸图像是否来自于活体，检测速度快，精确度高，适应性强。
[0005] 本发明提供的技术方案如下：
[0006] -方面，提供了一种人脸活体检测的方法，包括：
[0007] 获取三维人脸图像；
[0008] 在所述三维人脸图像上提取人脸特征点的三维坐标信息，以及三维人脸图像的姿 态特征信息；
[0009] 利用所述人脸特征点的三维坐标信息计算得到表示人脸特征的人脸特征信息；
[0010] 利用所述表示人脸特征的人脸特征信息和三维人脸图像的姿态特征信息判断所 述三维人脸图像是否来自于活体。
[0011] 另一方面，提供了一种人脸活体检测的装置，包括：
[0012] 获取模块，用于获取三维人脸图像；
[0013] 提取模块，用于在所述三维人脸图像上提取人脸特征点的三维坐标信息，以及三 维人脸图像的姿态特征信息；
[0014] 计算模块，用于利用所述人脸特征点的三维坐标信息计算得到表示人脸特征的人 脸特征信息；
[0015] 判断模块，用于利用所述表示人脸特征的人脸特征信息和三维人脸图像的姿态特 征信息判断所述三维人脸图像是否来自于活体。
[0016] 本发明具有以下有益效果：
[0017] 本发明能够判断三维人脸图像是否来自于活体。首先获取三维人脸图像，然后在 三维人脸图像上提取人脸特征点的三维坐标信息，及三维人脸图像的姿态特征信息，之后 利用人脸特征点的三维坐标信息计算得到表示人脸特征的人脸特征信息，最后利用表示人 脸特征的人脸特征信息和三维人脸图像的姿态特征信息判断三维人脸图像是否来自于活 体。
[0018] 本发明人脸活体检测的方法方便高效，只需获取用户的三维人脸图像，无需用户 配合做其他动作，且缩短了整个检测过程的时间，速度快。
[0019] 本发明人脸活体检测的方法精确度高，利用表示人脸特征的人脸特征信息和三维 人脸图像的姿态特征信息判断三维人脸图像是否来自于活体，相较于单纯利用最大深度差 值特征等单一特征的检测方法而言精确度高，适应性强。
[0020] 综上所述，本发明人脸活体检测的方法能够判断三维人脸图像是否来自于活体， 检测方法方便高效，速度快，精确度高，适应性强。
【附图说明】
[0021 ]图1为本发明的人脸活体检测的方法的一个实施例的流程图；
[0022] 图2为本发明的人脸活体检测的方法实施例的一个举例说明的流程图；
[0023] 图3为本发明的人脸活体检测的方法实施例的另一个举例说明的流程图；
[0024] 图4为本发明实施例一中人脸特征点的一个选择方式的示意图；
[0025] 图5为本发明实施例二中人脸特征点的一个选择方式的示意图；
[0026] 图6为本发明实施例三中人脸特征点的一个选择方式的示意图；
[0027] 图7为本发明人脸的人眼视线跟踪示意图，其中，图7a和7b为活体人脸的人眼视线 跟踪示意图；图7c和7d为非活体人脸的人眼视线跟踪示意图；
[0028] 图8为本发明的人脸活体检测的装置的一个实施例的示意图；
[0029] 图9为本发明的人脸活体检测的装置实施例的一个举例说明的示意图；
[0030]图10为本发明的人脸活体检测的装置实施例的另一个举例说明的示意图。
【具体实施方式】
[0031] 为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具 体实施例进行详细描述。
[0032] -方面，本发明实施例提供一种人脸活体检测的方法，如图1所示，包括：
[0033] 步骤101:获取三维人脸图像。
[0034]本步骤中，优选使用三维人脸图像获取设备获取得到三维人脸图像。
[0035] 步骤102:在三维人脸图像上提取人脸特征点的三维坐标信息，以及三维人脸图像 的姿态特征信息。
[0036]普通二维人脸获取设备获取的人脸图像是二维平面人脸图像，只能得到特征点的 二维坐标，即特征点的（x，y)坐标值，而三维人脸图像获取设备获取的是三维人脸图像，能 够得到特征点的三维坐标，包括水平坐标、垂直坐标和深度坐标，即特征点的（X，y，z)坐标 值，相较于二维图像增加了人脸图像的深度坐标，即z值，例如:三维人脸图像获取设备可以 是由两个红外感应摄像头和红外激光发射器，或者利用一个红外感应摄像头、一个彩色感 应摄像头和红外激光发射器构成，模仿人眼的视差原理，同时采集人脸图像，追踪红外光线 的轨迹，通过三角定位原理计算得到三维人脸图像的深度坐标。
[0037]本步骤中提取的人脸特征点的三维坐标信息是三维坐标空间的距离信息，以三维 人脸图像获取设备的一个摄像头为三维坐标空间的原点，以三维人脸图像获取设备面向用 户的方向作为z轴的正方向，X轴和y轴的正方向可以根据右手坐标系确定，以此建立三维坐 标空间，通过转换得到人脸图像上的特征点在三维坐标空间中相对于坐标原点的距离信 息，即得到人脸特征点的三维坐标信息。
[0038]本步骤中三维人脸图像的姿态特征信息是指一帧三维人脸图像的姿态特征信息 和/或两帧三维人脸图像的姿态特征变化信息，如偏移位置、倾斜角度、旋转角度等。
[0039] 步骤103:利用人脸特征点的三维坐标信息计算得到表示人脸特征的人脸特征信 息。
[0040] 人脸特征信息是指一帧三维人脸图像的人脸特征信息和/或两帧三维人脸图像的 人脸特征变化信息。由于人脸图像上的特征信息较多，包括鼻子、眼睛、嘴巴、脸颊、眉毛等 几个主要区域，每个区域又由多个特征点构成，因此提取的人脸特征点的三维坐标信息也 较多，且由于人脸姿态变化或光线环境影响可能导致这些三维坐标信息中存在着较多干扰 信息和噪声，若单纯直接的利用某一些三维坐标信息进行人脸活体检测，可能因其无法很 好地表征三维人脸图像的人脸特征导致检测存在较大偏差，产生误检，检测精确低。利用人 脸特征点的三维坐标信息计算得到表示人脸特征的人脸特征信息，能够有效的去除干扰信 息和噪声，人脸特征信息能够更好的表征人脸特征，避免误检，提高检测精确度。人脸特征 信息可以是通过计算得到的多维特征向量或其他形式的特征数据。
[0041] 步骤104:利用表示人脸特征的人脸特征信息和三维人脸图像的姿态特征信息判 断三维人脸图像是否来自于活体。
[0042]本发明实施例能够判断三维人脸图像是否来自于活体。首先获取三维人脸图像， 然后在三维人脸图像上提取人脸特征点的三维坐标信息，及三维人脸图像的姿态特征信 息，之后利用人脸特征点的三维坐标信息计算得到表示人脸特征的人脸特征信息，最后利 用表示人脸特征的人脸特征信息和三维人脸图像的姿态特征信息判断三维人脸图像是否 来自于活体。
[0043]本发明实施例人脸活体检测的方法方便高效。只需获取用户的三维人脸图像，无 需用户配合做其他动作，且缩短了整个检测过程的时间，速度快。
[0044]本发明人脸活体检测的方法精确度高，适应性强。利用人脸特征点的三维坐标信 息计算得到表示人脸特征的人脸特征信息，能够有效去除干扰信息和噪声，更准确的表征 人脸特征，避免误检，提高检测精确度，并且利用表示人脸特征的人脸特征信息和三维人脸 图像的姿态特征信息判断三维人脸图像是否来自于活体，相较于单纯利用最大深度差值特 征等单一特征的检测方法而言精确度高，适应性强。
[0045] 综上所述，本发明实施例人脸活体检测的方法能够判断三维人脸图像是否来自 于活体，检测方法方便高效，速度快，精确度高，适应性强。
[0046] 作为上述实施例的一种举例说明，如图2所示，步骤104包括：
[0047]步骤1041:将表示人脸特征的人脸特征信息和三维人脸图像的姿态特征信息合并 为一个联合特征信息；
[0048]本步骤中将表示人脸特征的人脸特征信息和三维人脸图像的姿态特征信息合并 为一个联合特征信息，联合特征信息可以是多维联合特征向量或其他形式的联合特征数 据。联合特征信息的信息全面，能够更准确的表征三维人脸图像的人脸特征，由于联合特征 信息是一种综合特征信息，其适应性更强。
[0049]步骤1042:利用联