个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0068]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0069]以上对本发明所提供的一种真假人脸识别方法及装置进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【主权项】
1.一种真假人脸识别方法，其特征在于，包括: 采集人脸对象获得近红外人脸图像和可见光人脸图像； 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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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包括: 根据RGB颜色空间对所述有效可见光人脸图像进行分解，得到R通道、G通道和B通道分别对应的可见光人脸通道图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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包括: 根据YUV颜色空间对所述有效可见光人脸图像进行分解，得到Y通道、U通道和V通道分别对应的可见光人脸通道图像。4.根据权利要求1?3任一项所述的方法，其特征在于，所述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，得到处理结果包括: 采用第一卷积层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LI个通道的第一矩阵图层； 对所述第一矩阵图层进行降维处理，得到所述LI个通道的第二矩阵图层，其中，所述第二矩阵图层的尺寸小于所述第一矩阵图层； 采用第二卷积层对所述第二矩阵图层进行卷积处理，得到L2个通道的第三矩阵图层；对所述第三卷积图层进行降维处理，得到所述L2个通道的第四矩阵图层，其中，所述第四矩阵图层的尺寸小于所述第三矩阵图层； 根据所述L2个通道的第四矩阵图层，得到N维向量； 将所述N维向量输入逻辑回归器，得到所述处理结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述处理结果，对所述人脸对象进行真假识别包括: 当所述处理结果小于预设值时，确定所述人脸对象为真实人脸； 当所述处理结果大于所述预设值时，确定所述人脸对象为假体人脸； 当所述处理结果等于所述预设值时，确定所述人脸对象为真实人脸或假体人脸。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述有效可见光人脸图像进行分解之前包括: 对所述有效近红外人脸图像进行正规化处理得到正规化的有效近红外人脸图像，以及对所述有效可见光人脸图像进行正规化处理得到正规化的有效可见光人脸图像。7.一种真假人脸识别装置，其特征在于，包括: 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； 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。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于， 所述处理模块具体用于，根据RGB颜色空间对所述有效可见光人脸图像进行分解，得到R通道、G通道和B通道分别对应的所述可见光人脸通道图像。9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于， 所述处理模块具体用于，根据YUV颜色空间对所述有效可见光人脸图像进行分解，得到Y通道、U通道和V通道分别对应的所述可见光人脸通道图像。10.根据权利要求7?9任一项所述的装置，其特征在于， 所述处理模块具体用于，采用第一卷积层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LI个通道的第一矩阵图层;对所述第一矩阵图层进行降维处理，得到所述LI个通道的第二矩阵图层，其中，所述第二矩阵图层的尺寸小于所述第一矩阵图层;采用第二卷积层对所述第二矩阵图层进行卷积处理，得到L2个通道的第三矩阵图层;对所述第三卷积图层进行降维处理，得到所述L2个通道的第四矩阵图层，其中，所述第四矩阵图层的尺寸小于所述第三矩阵图层;根据所述L2个通道的第四矩阵图层，得到N维向量;将所述N维向量输入逻辑回归器，得到所述处理结果。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于， 所述处理模块具体用于，当所述处理结果小于预设值时，确定所述人脸对象为真实人脸;当所述处理结果大于所述预设值时，确定所述人脸对象为假体人脸;当所述处理结果等于所述预设值时，确定所述人脸对象为真实人脸或假体人脸。12.根据权利要求6所述的装置，其特征在于， 所述处理模块还用于，在对所述有效可见光人脸图像进行分解之前，对所述有效近红外人脸图像进行正规化处理得到正规化的有效近红外人脸图像，以及对所述有效可见光人脸图像进行正规化处理得到正规化的有效可见光人脸图像。
【专利摘要】本发明实施例公开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。本发明实施例方法包括：采集人脸对象获得近红外人脸图像和可见光人脸图像；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。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105654028
【申请号】
【发明人】车全宏, 陈书楷, 王辉能
【申请人】厦门中控生物识别信息技术有限公司
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2015年9月29日