[发明专利]一种人脸活体检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种人脸活体检测方法及系统，其中所述人脸活体检测方法包括步骤：同时通过两个摄像头分别获取识别对象的两幅图像；采用人脸分类器定位出两幅图像中的人脸区域，获得分别与两幅图像对应的人脸图像；对两幅人脸图像进行特征点定位；对特征点定位后的人脸图像进行特征点快速立体匹配；计算两幅人脸图像在匹配特征点的视差，获取匹配特征点的深度信息值；根据多个匹配特征点的深度信息值，判断所述识别对象的人脸是否为活体。采用本发明，无需用户过多配合，安全性高，隐蔽性强，姿态适应性强，适应范围广，且匹配速度快，用户体验好。

技术领域

本发明涉及模式识别技术领域，特别涉及一种人脸活体检测方法及系统。

背景技术

随着生物识别技术的发展，人脸识别技术已经趋于成熟，目前，在良好的光照条件和姿态下，人脸识别系统己经可以进行较为准确的人脸检测与识别，但是，对于一些诸如门禁、登录等系统的人脸识别系统而言，用户可以凭借照片等非法手段欺骗系统。因而，对于这类系统，识别率越高，安全隐患反而越大。因此，实现活体检测成为这类系统安全性的保障手段。

现有技术中，用于人脸识别系统的人脸活体检测方法有些需要用户配合做一些特定动作，算法简单，但容易暴漏判断依据，使非法用户易于模仿，且配合动作耗时长，用户体验有限，有些方法如眨眼检测、光流检测一般要求用户精准地将脸正对摄像头，姿态适应性不高，用户体验也不好。

因此，如何克服上述不足，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提供一种人脸活体检测方法及系统，不仅对姿态适应性强，安全性高，而且无需用户配合，速度快，用户体验好。

具体而言，所述人脸活体检测方法包括步骤：

S1、同时通过两个摄像头分别获取识别对象的两幅图像；

S2、采用人脸分类器定位出两幅图像中的人脸区域，获得分别与两幅图像对应的人脸图像；

S3、对两幅人脸图像进行特征点定位；

S4、对特征点定位后的人脸图像进行特征点快速立体匹配；

S5、计算两幅人脸图像在匹配特征点的视差，获取匹配特征点的深度信息值；

S6、根据多个匹配特征点的深度信息值，判断所述识别对象的人脸是否为活体。

优选的，在本发明实施例中，所述两个摄像头通过左右布置或上下布置组成双目立体视觉系统。

优选的，在本发明实施例中，所述人脸分类器基于如下至少一种方式：肤色和几何特性、积分投影、模板匹配、线连通。

优选的，在本发明实施例中，所述特征点包括位于如下至少一个区域中的全部或部分关键点：人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴。

优选的，在本发明实施例中，在步骤S3中，特征点的定位方式采用如下至少一种算法：深度学习相关算法、主动形状模型相关算法、主动外观模型相关算法以及级联形状回归相关算法。

优选的，在本发明实施例中，步骤S4具体为：以一个人脸图像中的特征点为参考特征点，通过绝对误差累计SAD方式在另一人脸图像对应特征点周围获取与该参考特征点对应的匹配特征点。

优选的，在本发明实施例中，所述参考特征点与所述匹配特征点的纵坐标相同；或者，当参考特征点与对应的匹配特征点的纵坐标不相同时，将所述匹配特征点的纵坐标强制等于与其对应的参考特征点的纵坐标，得到匹配点，并在匹配点周围各取两个像素点，将匹配点及各像素点作为匹配特征点的候选点，并分别计算以候选点为中心的误差累计值，选取误差累计值最小的候选点为匹配特征点。