一种建立人脸模型的装置的制作方法

本发明涉及一种建模装置，尤其涉及一种用于VTM或STM等金融终端上的人脸模型建立装置。

背景技术：

自VTM（Virtual Teller Machine虚拟柜员机）和STM（Smart Teller Machine智慧柜员机）等智能金融终端面世后，由于可以大量节省操作人力和提升客户体现，越来越趋于取代传统的ATM。智能终端可以提供开户、销户、转账、对公等传统ATM所不能实现的功能，但是这些功能都必须对用户做严苛的身份核实，并不像ATM使用卡片就能视为权限确认手段。智能金融终端对用户身份确认和授权确认使用指纹、虹膜、人脸、声纹等多种生物识别方法。其中人脸识别是属于高权限的授权识别，因此对人脸识别的技术要求非常高，而现有技术中对人脸识别都需要获取用户多角度视图，这样处理速度慢，而且设备费用高昂，验证时间长而导致用户体现不佳。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明目的在于提供一种适用于VTM或STM等金融终端上的，可以快速根据一张二维图像就实现人脸建模的装置。

本发明所述的一种建立人脸模型的装置，其特征在于，包括：

二维图像获取单元，在检测到人脸进入摄像范围时获取包括人脸的二维图像，并将二维图像传送至人脸定位单元；

人脸定位单元，对二维图像中的人脸特征定位，根据人脸特征常规布局勾勒出二维图像中人脸范围，对人脸范围所包括的像素读取二维坐标，将二维坐标输入到二维矢量采集单元；

二维矢量采集单元，根据人脸范围内像素的二维坐标，生成像素的二维矢量，将所有二维矢量组成矢量矩阵，将矢量矩阵送到形变单元；

三维人脸数据库，预存了常规人脸三维信息和特征信息；

形变单元，将矢量矩阵与三维人脸数据库中存储的三维信息和特征信息对比，从三维人脸数据库存储的信息中筛选出与矢量矩阵特征最为接近的三维信息和特征信息，将筛选出的信息作为形变参数，对矢量矩阵进行三维形变得到形变矩阵；

形变约束单元，监控形变单元对矢量矩阵进行的形变过程，约束形变矩阵内的任一元素不会出现非法值；

三维矢量生成单元，将形变矩阵转换为三维矢量组，对三维矢量组中的每个三维矢量分配一个像素点。

所述的特征信息包括眼部、嘴部、耳部、额部、鼻部的形状特征。

所述的三维人脸数据库预存了多人种和多肤色的三维信息和特征信息。

所述的形变单元在筛选信息时，优先筛选人脸像素中色标与预存信息中色标最接近的三维信息和特征信息。

所述的形变约束单元将形变矩阵内出现的非法值约束在可偏离的最大合法值。

所述的非法值判定阈值为矢量的各向分量偏离形变参数对应值的30%。

本发明所述的一种建立人脸模型的装置，其优点在于，可以从二维照片中直接分辨出人脸，并将人脸信息由像素信息中只提取出坐标和色标信息，减少了信息的运算量。坐标信息相应的矢量转为矩阵运算更加适合系统平台和软件运行的语言环境。三维形变基于三维人脸数据库的常规类型分类，整个形变的运算过程都被形变约束单元监控和约束。保证了后续依据形变后的三维矩阵得到的人脸模型，不会出现偏离正常人脸形状的异常形状。

附图说明

图1是本发明所述建立人脸模型装置的结构示意图。

具体实施方式

根据图1所示，本发明所述的一种建立人脸模型的装置，包括了二维图像获取单元，人脸定位单元，二维矢量采集单元，三维人脸数据库，形变单元，形变约束单元，三维矢量生成单元。本发明的建立人脸模型装置设置在STM或STM等金融终端上，当金融终端需要对人体采集脸部信息时，首先启动建立人脸模型装置。

人脸模型装置中的二维图像获取单元将进入到摄像范围内的人脸画面以二维格式存储，二维图像中包括了各像素的色标，以备形变单元根据色标从三维人脸数据库中筛选肤色和人种信息。二维图像获取单元将二维图像送至人脸定位单元后，先将二维图像放到缓冲区，等整个建模过程完成后才清空缓冲区，确保任一过程出现数据错误时可以重新调取原始图像修复数据，尤其在三维形变和约束形变的过程中，最为容易出现数据错误。

人脸定位单元接收到二维图像后对图像中的人脸特征定位，例如检索到一组像素是由橄榄形连续线加中部圆形深色色标像素组成，而且相隔一定距离后同样检索到另外一组相近似的像素组，则判断该两组像素组成眼部特征。同样原理，可以根据像素构成形式检索到鼻部、嘴部、额部和耳部等人脸必然特征。根据人脸特征的常规布局，例如通过眼部与嘴部的常规布局，将包围各人脸特征的、符合人脸轮廓的连续线所涵盖的范围判断为人脸范围。勾勒出人脸范围后，对人脸范围所包括的像素读取二维坐标，将二维坐标输入到二维矢量采集单元。在读取二维坐标时，可以依据系统处理能力，抽样或全部读取二维坐标。

二维矢量采集单元，对每个二维坐标生成对应的二维矢量，同时将二维矢量组成矢量矩阵。矩阵运算根据适合一般系统的软硬环境，对立体运算做预处理。形变单元将矢量矩阵与三维人脸数据库中的三维信息和特征信息对比，从三维人脸数据库存储的信息中筛选出与矢量矩阵特征最为接近的三维信息和特征信息。其中三维人脸数据库预存了大量常规人脸三维信息和特征信息，尤其包括了多人种和多肤色的三维信息和特征信息。例如欧裔人比亚裔人的鼻部特征要更加突出，色标更加低等信息分类。方便形变单元优先筛选，减少运算时间，形变单元在筛选信息时会优先筛选人脸像素中色标与预存信息中色标最为接近的三维信息和特征信息。形变单元在筛选完信息后将该信息作为形变参数，已经形变参数对矢量矩阵进行三维形变，得到形变矩阵。

最后三维矢量生成单元将形变矩阵转换为三维矢量组，对每个三维矢量分配一个像素点。新分配的像素点无需色标，所有新分配像素点的集合即为所需建立的人脸模型。得到人脸模型后金融终端可以以此作为个人标识进行后续验证操作。

在形变的过程中，为了避免形变矩阵中出现非法值，形变约束单元会实时监控形变中每一个元素与对应参数的运算结果。在形变约束单元判断为合法值后，形变单元才能将运算值赋予新的矩阵元素。考虑到不同人种不同年龄和不同性别都有多样的特征结构，形变约束单元只将非法值约束在可偏离的最大合法值上，例如非法值判断阈值可以设为矢量的各向分量偏离形变参数对应值的30%。

形变约束既允许了到每个个体会出现某些部位突然偏离常规人脸模型，也在合理范围内限制其偏离情况。使人脸模型更加符合建模对象的真是三维情况，得到的模型更加具有身份标识的唯一性，对金融认证有显著的辅助效果。

对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。