[发明专利]识别人脸假体的方法及装置、电子设备

权利要求书

1.一种识别人脸假体的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象的人脸图像；所述人脸图像包括人脸区域和背景区域；

获取所述人脸区域的识别特征和所述背景区域的识别特征；在所述人脸图像为三维人脸图像时，所述人脸区域和所述背景区域的识别特征为深度纹理特征，所述深度纹理特征由所述人脸图像中各像素点与图像采集模组之间的距离构成；

基于所述人脸区域的识别特征和所述背景区域的识别特征识别所述人脸图像中人脸是否为人脸假体，得到第一识别结果，包括：

获取所述人脸区域深度纹理特征中距离的最大值和最小值，以及所述背景区域深度纹理特征中距离的最大值和最小值；

基于最大值和最小值，分别计算所述人脸区域的第一距离区间和所述背景区域的第二距离区间；

若所述第一距离区间小于等于第一区间距离阈值，且所述第二距离区间小于等于第二区间距离阈值，则确定所述第一识别结果为所述人脸为人脸假体；

若所述第一距离区间小于等于第一区间距离阈值，且所述第二距离区间大于所述第二区间距离阈值，则确定所述第一识别结果为所述人脸疑似为人脸假体；

若所述第一距离区间大于所述第一区间距离阈值，则确定所述第一识别结果为所述人脸不是人脸假体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的人脸图像包括：

获取源图像中目标对象的人脸区域的位置；所述源图像为三维源图像或者二维源图像；

基于所述人脸区域的位置确定所述人脸区域的外接矩形框；

基于预设放大倍数调整所述外接矩形框的尺寸，调整后的外接矩形框内的图像为人脸图像；所述外接矩形框调整前后对应的区域为所述人脸图像中的背景区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到第一识别结果之后，所述方法还包括：

基于相邻两帧人脸图像识别人脸，得到第二识别结果；

根据所述第一识别结果和所述第二识别结果计算所述人脸图像中人脸为人脸假体的概率值；

若所述概率值小于等于概率阈值，则确定所述人脸图像中人脸不是人脸假体；若大于所述概率阈值，则确定所述人脸图像中人脸是人脸假体。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述人脸图像为三维人脸图像时，基于相邻两帧人脸图像识别人脸，得到第二识别结果包括：

获取相邻两帧三维人脸图像；所述三维人脸图像中各像素点包括与图像采集模组之间的距离；

计算所述两帧三维人脸图像的相同位置像素点对应距离的差值，得到差分图像；

根据所述差分图像获取人脸图像中人脸区域的动态特征和背景区域的动态特征；

基于所述人脸区域的动态特征和所述背景区域的动态特征识别所述人脸图像中的人脸，得到第二识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述人脸区域的动态特征和所述背景区域的动态特征识别所述人脸图像中的人脸，得到第二识别结果包括：

对比所述背景区域的动态特征的变化率和所述人脸区域的动态特征的变化率；

若所述人脸区域的动态特征的变化率大于所述背景区域的动态特征的变化率，则确定所述第二识别结果为所述人脸图像中人脸是人脸假体；若小于等于，则判断所述人脸区域的动态特征是否为随机变化特征；

若所述人脸区域的动态特征是随机变化特征，则确定所述第二识别结果为所述人脸图像中人脸不是人脸假体；若所述人脸区域的动态特征不是随机变化特征，则确定所述第二识别结果为所述人脸图像中人脸是人脸假体。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一识别结果和所述第二识别结果计算所述人脸图像中人脸为人脸假体的概率值包括：

获取所述第一识别结果中的概率值和所述第二识别结果中的概率值，以及各概率值对应的权重值；

分别计算所述各概率值和对应的权重值的乘积，得到乘积的代数和作为所述人脸图像中人脸为人脸假体的概率值。