[发明专利]人脸活体检测的方法和装置

权利要求书

1.一种人脸活体检测的方法，其特征在于，包括：

利用3D摄像头采集3D人脸图像；

在所述3D人脸图像的整个区域上均匀选择第一组特征点，并获取所述第一组特征点的三维坐标，第一组特征点包括两个眼睛区域、鼻子区域、嘴巴区域、眉毛区域和/或脸颊区域；

使用所述第一组特征点的三维坐标计算得到表示所述第一组特征点的深度信息的第一人脸特征向量，包括：

使用所述第一组特征点的三维坐标拟合得到第一目标平面；

计算所述第一组特征点到所述第一目标平面的距离，所述距离即为所述第一人脸特征向量；

在所述3D人脸图像的局部区域上选择第二组特征点，并获取所述第二组特征点的三维坐标；所述局部区域为鼻子区域；

使用所述第二组特征点的三维坐标计算得到表示所述第二组特征点的深度信息的第二人脸特征向量，所述第二人脸特征向量包括点-面距离特征值、点-点距离特征值和/或角度特征值，所述点-面距离特征值、点-点距离特征值和角度特征值通过如下方法得到：

使用所述第二组特征点的三维坐标拟合得到第二目标平面；

计算所述第二组特征点到所述第二目标平面的距离，得到点-面距离特征值；

计算所述第二组特征点两两之间的距离，得到点-点距离特征值；

计算所述第二组特征点两两决定的直线，并且计算所述直线与所述第二目标平面的夹角，得到角度特征值；

将所述第一人脸特征向量和第二人脸特征向量合并为一个联合人脸特征向量；

使用所述联合人脸特征向量判断所述3D人脸图像是否是活体图像，包括：

使用预先训练的分类器对所述联合人脸特征向量进行分类；

根据分类结果判断所述3D人脸图像是否是活体图像。

2.一种人脸活体检测的装置，其特征在于，包括：

3D采集模块，用于采集3D人脸图像；

第一选择模块，用于在所述3D人脸图像的整个区域上选择第一组特征点，并获取所述第一组特征点的三维坐标；

第一提取模块，用于使用所述第一组特征点的三维坐标计算得到表示所述第一组特征点的深度信息的第一人脸特征向量；

第二选择模块，用于在所述3D人脸图像的局部区域上选择第二组特征点，并获取所述第二组特征点的三维坐标；所述局部区域为鼻子区域、眼睛区域或嘴巴区域；

第二提取模块，用于使用所述第二组特征点的三维坐标计算得到表示所述第二组特征点的深度信息的第二人脸特征；

特征合并模块，用于将所述第一人脸特征和第二人脸特征合并为一个联合人脸特征；

判断模块，用于使用所述联合人脸特征判断所述3D人脸图像是否是活体图像，其中，

所述第一提取模块包括：

第一拟合单元，用于使用所述第一组特征点的三维坐标拟合得到第一目标平面；

第一计算单元，用于计算所述第一组特征点到所述第一目标平面的距离，所述距离即为所述第一人脸特征向量；

所述第二人脸特征向量包括点-面距离特征值、点-点距离特征值和/或角度特征值，所述点-面距离特征值、点-点距离特征值和角度特征值通过如下单元得到：

第二拟合单元，用于使用所述第二组特征点的三维坐标拟合得到第二目标平面；

第二计算单元，用于计算所述第二组特征点到所述第二目标平面的距离，得到点-面距离特征值；

第三计算单元，用于计算所述第二组特征点两两之间的距离，得到点-点距离特征值；

第四计算单元，用于计算所述第二组特征点两两决定的直线，并且计算所述直线与所述第二目标平面的夹角，得到角度特征值；

所述判断模块包括：

分类单元，用于使用预先训练的分类器对所述联合人脸特征进行分类；

判断单元，用于根据分类结果判断所述3D人脸图像是否是活体图像。