防止照片攻击的人脸识别方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及计算机视觉与图像处理领域，尤其设及一种防止照片攻击的人脸识别 方法及装置。
【背景技术】
[0002] 现今社会各界对个人身份认证进行有效识别的需求变得越来越迫切，使得生物特 征识别技术在近几十年来取得了飞速的发展。作为人的一种内在属性，人脸具有很强的自 身稳定性和个体差异性，并且相比于指纹识别等方式，人脸识别因具有非强制性、非接触性 和并行性等优点，而成为了自动身份验证的最理想的依据。
[0003] 当前的人脸识别技术在W下几个方面有着广泛的应用：刑侦部口根据预先存储在 档案系统的罪犯照片，当获取到嫌疑犯的照片或者面部特征的描述后，可W从数据库中迅 速查找确认，大大提高刑侦破案的准确率和效率;在海关、机场等公共场所，使用人脸识别 技术，可W实现快速、高效W及自动化的通关服务，提高通行的效率和服务的质量;在银行、 公司和公共场所可设立24小时的视频监控，当有黑名单人员进入时，可W进行实时跟踪、识 别和报警等。
[0004] 但是，现有的人脸识别方法无法很好地解决照片恶意攻击的问题，一定程度上限 制了人脸识别技术的应用范围，无法满足实际应用需求。
【发明内容】
[0005] 基于此，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种能够解决真人检测问题的 人脸识别方法，W满足实际应用需求。
[0006] 为此目的，本发明一方面提出了一种防止照片攻击的人脸识别方法，该方法包括：
[0007] 提取待测目标的第一人脸图像对应的第一待测图像特征，并将所述第一待测图像 特征与预设样本图像的图像特征进行相似性分析，W确定第一表示系数矩阵，并根据所述 第一表示系数矩阵，确定人脸识别的第一识别结果；
[0008] 改变所述待测目标当前所处的光照条件，W获取所述待测目标的第二人脸图像；
[0009] 提取所述第二人脸图像对应的第二待测图像特征，并将所述第二待测图像特征与 所述预设样本图像的图像特征进行相似性分析，W确定第二表示系数矩阵，并根据所述第 二表示系数矩阵，确定人脸识别的第二识别结果；
[0010] 判断所述第一识别结果与所述第二识别结果是否相同，若是，则根据所述第一表 示系数矩阵与所述第二表示系数矩阵之间的距离判断所述待测目标是真人或照片。
[0011] 优选地，所述提取待测目标的第一人脸图像对应的第一待测图像特征之前，该方 法还包括：
[0012] 在所述待测目标当前所处的光照条件下，获取所述待测目标的第一人脸图像。
[0013] 优选地，所述将所述第一待测图像特征与预设样本图像的图像特征进行相似性分 析，W确定第一表示系数矩阵，并根据所述第一表示系数矩阵，确定人脸识别的第一识别结 果，包括：
[0014] 根据所述第一待测图像特征确定第一待测图像特征向量，将所述第一待测图像特 征向量表示为样本图像特征矩阵与第一表示系数矩阵乘积的形式，通过L1范数最优化算法 求解所述第一表示系数矩阵的最优解，所述样本图像特征矩阵为根据所述预设样本图像中 的多组样本图像的图像特征确定的矩阵，所述多组样本图像为预设光照条件下获取的多个 人物的人脸样本图像；
[0015] 根据所述第一表示系数矩阵的最优解与所述多组样本图像的图像特征分别确定 所述多组样本图像中每组样本图像对应的一幅合成人脸图像的图像特征；
[0016] 分别计算所述第一待测图像特征与每幅合成人脸图像的图像特征之间的第一表 示误差，并将所述第一表示误差最小的一幅合成人脸图像对应的一组人脸图像的身份作为 人脸识别的第一识别结果。
[0017] 优选地，所述将所述第二待测图像特征与所述预设样本图像的图像特征进行相似 性分析，W确定第二表示系数矩阵，并根据所述第二表示系数矩阵，确定人脸识别的第二识 别结果，包括：
[0018] 根据所述第二待测图像特征确定第二待测图像特征向量，将所述第二待测图像特 征向量表示为所述样本图像特征矩阵与第二表示系数矩阵乘积的形式，通过L1范数最优化 算法求解所述第二表示系数矩阵的最优解；
[0019] 根据所述第二表示系数矩阵的最优解与所述多组样本图像的图像特征分别确定 所述多组样本图像中每组样本图像对应的一幅合成人脸图像的图像特征；
[0020] 分别计算所述第二待测图像特征与每幅合成人脸图像的图像特征之间的第二表 示误差，并将所述第二表示误差最小的一幅合成人脸图像对应的一组人脸图像的身份作为 人脸识别的第二识别结果。
[0021] 优选地，所述提取待测目标的第一人脸图像对应的第一待测图像特征之前，该方 法还包括：
[0022] 分别获取多个身份已知人物中每个人物处于预设光照条件下的多幅人脸样本图 像作为预设样本图像，并将属于同一人物的多幅人脸样本图像作为一组预设样本图像；
[0023] 提取所述预设样本图像的图像特征。
[0024] 另一方面，本发明还提供了一种防止照片攻击的人脸识别装置，该装置包括：
[0025] 第一人脸识别单元，用于提取待测目标的第一人脸图像对应的第一待测图像特 征，并将所述第一待测图像特征与预设样本图像的图像特征进行相似性分析，W确定第一 表示系数矩阵，并根据所述第一表示系数矩阵，确定人脸识别的第一识别结果；
[0026] 第二人脸图像获取单元，用于改变所述待测目标当前所处的光照条件，W获取所 述待测目标的第二人脸图像；
[0027] 第二人脸识别单元，用于提取所述第二人脸图像对应的第二待测图像特征，并将 所述第二待测图像特征与所述预设样本图像的图像特征进行相似性分析，W确定第二表示 系数矩阵，并根据所述第二表示系数矩阵，确定人脸识别的第二识别结果
[0028] 照片检测单元，用于判断所述第一识别结果与所述第二识别结果是否相同，若是， 则根据所述第一表示系数矩阵与所述第二表示系数矩阵之间的距离判断所述待测目标是 真人或照片。
[0029] 优选地，该装置还包括：
[0030] 第一人脸图像获取单元，用于在所述待测目标当前所处的光照条件下，获取所述 待测目标的第一人脸图像。
[0031] 优选地，所述第一人脸识别单元进一步用于根据所述第一待测图像特征确定第一 待测图像特征向量，将所述第一待测图像特征向量表示为样本图像特征矩阵与第一表示系 数矩阵乘积的形式，通过L1范数最优化算法求解所述第一表示系数矩阵的最优解，所述样 本图像特征矩阵为根据所述预设样本图像中的多组样本图像的图像特征确定的矩阵，所述 多组样本图像为预设光照条件下获取的多个人物的人脸样本图像；
[0032] 根据所述第一表示系数矩阵的最优解与所述多组样本图像的图像特征分别确定 所述多组样本图像中每组样本图像对应的一幅合成人脸图像的图像特征；
[0033] 分别计算所述第一待测图像特征与每幅合成人脸图像的图像特征之间的第一表 示误差，并将所述第一表示误差最小的一幅合成人脸图像对应的一组人脸图像的身份作为 人脸识别的第一识别结果。
[0034] 优选地，所述第二人脸识别单元进一步用于根据所述第二待测图像特征确定第二 待测图像特征向量，将所述第二待测图像特征向量表示为所述样本图像特征矩阵与第二表 示系数矩阵乘积的形式，通过L1范数最优化算法求解所述第二表示系数矩阵的最优解；
[0035] 根据所述第二表示系数矩阵的最优解与所述多组样本图像的图像特征分别确定 所述多组样本图像中每组样本图像对应的一幅合成人脸图像的图像特征；