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(Liquid Crystal Display，简称LCD)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和可见光人脸图像；
[0006]从所述近红外人脸图像中提取有效近红外人脸图像，从所述可见光人脸图像中提取有效可见光人脸图像；
[0007]对所述有效可见光人脸图像进行分解，得到至少一个通道对应的可见光人脸通道图像，所述可见光人脸通道图像与所述通道一一对应；
[0008]采用深度卷积网络对所述有效近红外人脸图像和所有所述可见光人脸通道图像进行卷积处理，得到处理结果；
[0009]根据所述处理结果，对所述人脸对象进行真假识别。
[0010]本发明第二方面提供了一种真假人脸识别装置，可包括:
[0011]采集模块，用于采集人脸对象获得近红外人脸图像和可见光人脸图像；
[0012]处理模块，用于从所述近红外人脸图像中提取有效近红外人脸图像，从所述可见光人脸图像中提取有效可见光人脸图像;对所述有效可见光人脸图像进行分解，得到至少一个通道对应的可见光人脸通道图像，所述可见光人脸通道图像与所述通道一一对应;采用深度卷积网络对所述有效近红外人脸图像和所有所述可见光人脸通道图像进行卷积处理，得到处理结果;根据所述处理结果，对所述人脸对象进行真假识别。
[0013]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和可见光人脸图像，从近红外人脸图像中提取有效近红外人脸图像，以及从所述可见光人脸图像中提取有效可见光人脸图像，然后对有效可见光人脸图像进行分解，得到至少一个通道一一对应的可见光人脸通道图像，然后将有效近红外人脸图像和所有可见光人脸通道图像作为深度卷积网络的输入，经过深度卷积网络的卷积处理，得到处理结果，最后根据处理结果识别出人脸对象的真假。本发明实施例能够有效地识别出真实人脸和假体人脸，以提尚人脸识别的安全性。
【附图说明】
[0014]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。
[0015]图1a为本发明实施例提供的真假人脸识别方法的流程示意图；
[0016]图1b为本发明实施例提供的从假体人脸采集到的可见光人脸图像示意图；
[0017]图1c为本发明实施例提供的从真实人脸采集到的可见光人脸图像示意图；
[0018]图2为本发明实施例提供的深度卷积网络应用示意图；
[0019]图3为本发明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】
[0020]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。
[0021]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。
[0022]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。
[0023]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。
[0024]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。
[0025]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，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，以提高人脸识别的安全性。
[0026]基于上述介绍，请参阅图1a?图lc，其中，图1a为本发明实施例提供的真假人脸识别方法的流程示意图；图1b为本发明实施例提供的从假体人脸采集到的可见光人脸图像示意图；图1c为本发明实施例提供的从真实人脸采集到的可见光人脸图像示意图；如图1a所示，本发明实施例提供了一种真假人脸识别方法，如图1a所示，该真假人脸识别方法可以包括:
[0027]101、采集人脸对象获得近红外人脸图像和可见光人脸图像；
[0028]结合图1b和图lc，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