[发明专利]结合3D结构光、红外光及可见光的人脸识别方法及系统

说明书

本发明所提供的一种结合3D结构光、红外光及可见光的人脸识别方法及系统，通过采用3D结构光深度活体算法，通过处理3D传感器的获取到的物体深度信息，结合可见光以及近红外传感器，通过深度活体以及可见光近红外算法，既提高人脸识别的安全性，又可以减低系统开销，最大限度的提高人脸识别效率与准确度。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种结合3D结构光、红外光及可见光的人脸识别方法及系统。

背景技术

人脸识别是计算机模式识别和生物特征鉴别技术的一个热门研究课题，它被广泛应用于娱乐，信息安全，法律实施和监控等方面。一般来说，人脸识别主要是指在数字图像或视频图像中，通过人体面部视觉信息，进行人类身份鉴别的计算机技术。与指纹识别和掌纹识别等相比，人脸识别具有方便、快捷，易接受等特点。

近年来，人们对人脸识别方法的研究处在发展阶段，当前大部分采用可见光结合近红外技术的方式来实现的人脸识别，但这种方式识别度，以及安全系数不高。另一方面，当前的3D人脸识别算法比较复杂，系统开销大，效率不高。使得目前主流的人脸识别算法，难以兼顾实现识别效率、准确度与系统成本之间的平衡。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术不足，提供一种结合3D结构光、红外光及可见光的人脸识别方法及系统，通过处理3D传感器的获取到的物体深度信息，结合可见光以及红外光传感器，通过深度活体以及可见光与红外光融合算法，既提高人脸识别的安全性，又可以减低系统开销，大大提高人脸识别效率。

本发明为实现上述目的采用以下的技术方案：

第一方面，本发明提供了一种结合3D结构光、红外光及可见光的人脸识别方法，包括：

获取3D图像信息；

判断所获取到的3D图像信息中是否存在活体信息；

当判断所获取的3D图像信息中存在活体信息时；

获取待识别人脸图像的可见光图像信息及红外光图像信息，分别记为待识别可见光图像及待识别红外光图像；

获取预设人脸图像数据库，其中，所述人脸图像数据库包括至少一个预设人脸模型数据信息，所述预设人脸模型数据信息中包括预设红外特征数据及预设可见光特征数据；所述人脸图像数据库还包括预设红外光参数及预设可见光参数；

根据所述红外光参数获取所述待识别红外光图像的特征数据，记为待识别红外光特征数据；

根据所述可见光参数获取所述待识别可见光图像的特征数据，记为待识别可见光特征数据；

根据所述待识别可见光特征数据及所述待识别红外特征数据，分别生成与各个所述预设人脸模型数据的匹配得分，并对所述匹配得分进行排序；

获取所述匹配得分最高的预设人脸模型数据作为识别结果。

第二方面，本发明提供了一种结合3D结构光、红外光及可见光的人脸识别系统，包括，3D图像获取模块，活体识别模块，可见光图像获取模块，红外光图像获取模块，预设数据库获取模块，红外光特征数据获取模块，可见光特征数据获取模块，匹配识别模块；

其中，所述3D图像获取模块，用于获取3D图像信息；

所述活体识别模块，用于判断所获取到的3D图像信息中是否存在活体信息；

当所述活体识别模块判断所获取的3D图像信息中存在活体信息时，

所述可见光图像获取模块，用于获取待识别人脸图像的可见光图像信息，记为待识别可见光图像，

所述红外光图像获取模块，用于获取待识别人脸图像的红外光图像信息，记为待识别红外光图像；