[发明专利]一种基于活体检测的人脸识别方法

说明书

本发明涉及一种基于活体检测的人脸识别方法，首先进行人脸识别；接着通过脸部信息提取心率信息；然后要求被识别人在规定位置做出规定手势；接着通过手势识别来验证手势，并进一步提取手势上的心率信息及波形；最后对人脸及手上的心率信息波形进行相关性检测校验，以获取活体检测结果。本发明可有效应对人脸识别种所遇到的照片攻击和视频攻击问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是一种基于活体检测的人脸识别方法。

背景技术

随着人脸识别技术、人脸检测技术的发展，手机刷脸解锁、刷脸支付、刷脸开门等应用越来越广泛。然而，在这些应用场合中，仅仅使用人脸识别是不足以保障移动设备、金融账户、门禁等的安全性。如今，我们处于一个消息爆炸的时代，社交媒体越来越发达，在人们沟通交流越来越便利的同时，个人的身份信息及隐私也越来越多地暴露在网络世界之中，不法分子可以极其容易地获取个人的照片，并用这些照片冒充真人去破解个人的设备和账号。

活体检测常用的一种方法是，要求被检测人配合做出眨眼、张嘴和转头等动作，这在一定程度上可以缓解照片攻击。尽管如此，不法分子仍然有办法获得包含这些动作的个人视频，个人的隐私安全和金融安全再次受到了威胁。目前，常用于防止针对活体检测的视频攻击的方法有，立体性活体检测，亚表面检测，和红外检测。立体性活体检测利用深度图像判断人脸的3D(Three Dimensions)性，可以防御2D(Two Dimensions)攻击如手机、电脑等显示屏和打印照片；亚表面检测通过亚表面散射性不同判断人脸皮肤，可以防御非(类)人脸材质假体；红外检测则是基于红外摄像头，根据红外波反射的差异进行检测。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于活体检测的人脸识别方法，可以应对照片攻击和视频攻击。

本发明采用以下方案实现：一种基于活体检测的人脸识别方法，包括以下步骤：

步骤S1：进行人脸识别；

步骤S2：通过脸部信息提取心率信息及波形；

步骤S3：要求被识别人在规定位置做出规定手势；

步骤S4：识别验证手势，并提取手势上的心率信息及波形；

步骤S5：对步骤S2与步骤S4中的心率信息及波形进行相关校验，以获取活体检测结果。

较佳地，步骤S1中，通过OpenCV(Open Source Computer Vision Library)中的Viola-Jones算法，实现视频中的人脸识别，并选取人脸中的前额区域为ROI(Region ofInterest)。

进一步地，所述步骤S2具体为：根据RGB通道的值随着心脏的扩张和收缩会进行规律性变化，首先对此RGB信号分别进行去趋势化处理，然后根据包括独立成分分析、滤波和离散傅里叶变换在内的操作能够持续提取其变化规律，获取其心率脉搏信息。

具体的，利用数字图像处理技术。将ROI图像被分成三个颜色通道，然后取每个通道所有像素的灰度平均值作为该帧ROI图像的信号值，视频中所有帧ROI图像的三通道信号值构成3个原始脉搏波信号。利用数字信号处理技术，对原始脉搏波信号进行去趋势化处理，再通过独立成分分析ICA(Independent Component Analysis)操作，滤波和离散傅里叶变换，进一步获得脸部心率信息及波形。

进一步地，步骤S3中，通过人机交互界面要求被识别人在规定位置做出规定手势。

进一步地，所述步骤S4中，识别验证手势具体为：对规定区域进行手势识别，在HSV颜色空间上分割出皮肤区域，用形态学方法得到手的具体位置，然后用HOG描述子对所分割出来的手的区域进行特征描述，并最后通过隐马尔科夫算法对手势进行识别。