本发明涉及一种基于视频序列人脸识别的活体身份认证方法，通过随机选择人脸旋转方向，转动过程中随机采样视频帧，通过分析视频序列人脸角度变化是否连续，同时对随机选取的不同角度的序列人脸匹配进行活体身份认证，可避免以照片及预先录制视频的方式伪造活体人脸身份认证，可用于社保资格认证、无人售货人脸支付资格认证、门禁人脸认证等需要活体人脸身份认证的应用中。
背景技术：
人脸识别已经在支付、门禁等各种应用中作为身份认证的技术手段，但是单帧图片的人脸身份认证，很容易通过盗取照片伪造身份认证。为此，我们提出一种基于视频序列人脸识别的活体身份认证方法，由于视频通常是每秒25-30帧的流数据，随机选择人脸转动方向，转动过程中随机采样视频帧的图像，由于转动方向、顺序及采样点都是随机的，用照片无法做到每秒25-30帧不同角度的旋转序列，用预先录制的视频无法预知随机的转动方向及顺序；同时，人脸转动过程中，每秒至少分析10帧图像中人脸转动角度是否连续，用照片伪造无法达到每秒10帧的速率。因此，本发明可以有效地避免以照片及预先录制视频的方式伪造身份认证。
人脸活体身份认证的方法中，有采用让用户眨眼、遮眼、摸鼻子等动作进行防伪的方法，目前，眨眼、遮眼、摸鼻子等动作的识别率没有人脸识别率高，而且此类识别仅仅识别动作，并不同时识别做动作的人的身份，此类方法中，可以用照片做正脸的识别，通过正脸识别身份后，换人按照指令做动作。而本发明中，三维人脸旋转采集到的不同角度的人脸检测与识别率可高达98%以上，针对每一个采样图像不仅仅识别人脸角度，而且需要以至少每秒10帧的频率判断人脸旋转的角度变化是否连续，并且同时要识别每一个采样图像中人脸的身份。因此，本发明利用了视频序列的动态特性及三维空间中不同角度人脸身份识别技术，有效实现了活体身份认证。
技术实现要素：
本发明采用的技术方案为：首先根据预设的m个人脸转动方向及每个方向预设的n个采样点建立人脸特征库ft；然后随机选择人脸转动方向，用户按照指示转动人脸，系统以至少每秒10帧的频率判断人脸角度变化是否连续，同时，在人脸转动过程中系统随机抽取k个采样点的图像ir，r=1,2,…,k，提取采样点图像的人脸特征与人脸特征库中的对应特征进行比对，最后判断身份是否匹配。本发明的技术方案总流程图如图1所示。
本发明包括人脸特征库ft以及以下步骤：
（1）初始化：预设m个人脸转动方向，每个方向选取n个采样点;
（2）系统随机选择人脸转动方向，用户按照指示转动人脸；
（3）所述用户转动人脸过程中，系统分析视频序列中的人脸角度变化是否连续；
（4）所述用户转动人脸过程中随机抽取k个采样点的图像ir，r=1,2,…,k;
（5）提取所述图像ir中的人脸特征fr，r=1,2,…,k；
（6）将所述人脸特征fr与所述人脸特征库ft中的对应人脸特征进行比对，r=1,2,…,k；
（7）判断人脸角度变化是否连续且有r%的采样点匹配正确；
（8）如果人脸角度变化连续且有r%的采样点匹配正确，则身份认证通过；
（9）如果人脸角度变化不连续或匹配正确的采样点不足r%，则身份认证未通过。
所述人脸特征库ft是所管理人员的所有采样点模板人脸特征的集合。
所述系统随机选择人脸转动方向是从预设的m个人脸转动方向中随机选取一组方向，任意组合先后顺序；所述用户按照要求转动人脸，是按照系统给出的方案及速度提示转动人脸。
所述随机选取一组方向，任意组合先后顺序，并要求用户按照指示转动人脸，转动过程中系统随机抽取k个采样点的图像ir，r=1,2,…,k，是为了保证抽样数据来自活体而非照片。
所述用户转动人脸过程中，系统分析视频序列中的人脸角度变化是否连续，人脸角度变化不是正脸的平移，而是三维的旋转，即分析视频中的人脸是否是角度连续变化的侧脸，每秒至少需要处理10帧视频图像的人脸角度变化分析。
所述将所述人脸特征fr与所述人脸特征库ft中的对应人脸特征进行比对，r=1,2,…,k，如果人脸角度变化连续且有r%的采样点匹配正确，则身份认证通过。为了保证用于认证的图像来自活体而非照片，在不影响效率的情况下k应尽可能大。
所述如果人脸角度变化不连续或匹配正确的采样点不足r%，则身份认证未通过，是指人脸角度变化不连续与匹配正确的采样点不足r%只要一项不满足，则身份认证就不通过。
本发明具有以下优点：
（1）人脸特征库中的人脸特征不仅仅是正脸的特征，还有不同角度的人脸特征；
（2）通过分析被测对象人脸角度变化连续判断被测对象是活体的同时，进行不同角度人脸的身份认证，即活体检测与身份认证始终同时进行；因此，可以有效地避免以照片及预先录制视频的方式伪造身份认证；也可以避免用照片进行身份认证，用非本人做动作进行活体检测；
（3）可以在远程、无人值守场景下，通过视频进行活体人脸身份认证。
附图说明
图1是一种基于视频序列人脸识别的活体身份认证方法的总流程图。
具体实施方式
下面结合附图，通过一个具体实施例来进一步阐述本发明。具体实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明要求保护的范围。
有m个人脸转动方向，每个方向选取n个采样点，因此人脸特征库中每个人共有m×n个人脸特征ml，l=1,2,…,l，人脸特征库中有l个人的信息。
其中，ij为mij的标识，i=1,2,…,n，j=1,2,…,m。人脸特征库ft=[m1,m2,…,ml]。
参照图1，在步骤1中，系统进行初始化，为m和n赋值，m包括水平方向左转0-45°、水平方向右转0-45°、向上转0-15°、向下转0-15°，n设为每个方向均匀选取10个采样点；
步骤2中，系统随机选择两个方向、随机组合顺序，用户按照要求的方向与速度转动人脸；
步骤3中，转动人脸过程中，通过提取鼻尖、面部轮廓特征点，计算每帧图像中人脸的转动角度，分析视频序列中的人脸角度变化是否连续；
步骤4中，转动过程中，每个方向随机抽取3个采样点的图像ir，r=1,2,3;
步骤5中，提取ir中的人脸特征fr，r=1,2,3；
步骤6中，将fr与人脸特征库ft中对应的采样点的人脸特征进行比对，r=1,2,3；
步骤7中，判断人脸角度变化是否连续且有80%的采样点匹配正确；
步骤8中，如果人脸角度变化连续且超过80%的采样点匹配正确，则身份认证通过；
步骤9中，如果人脸角度变化不连续或匹配正确的采样点不足80%，则身份认证未通过。
尽管已经参照本发明的特定示例性实施例详细阐述了本发明，但是本领域技术人员应理解，在不脱离由权利要求及其等同物定义的本发明的精神和范围的情况下，可在形式和细节上进行各种改变。