[发明专利]基于2D和3D影像的人脸识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于2D和3D影像的人脸识别方法及装置，所述人脸识别方法包括：获取一拍摄目标的2D影像和3D点云，所述2D影像和3D点云的拍摄方向及时刻对应；根据所述2D影像和3D点云获取3D影像；获取所述2D影像上的目标特征点以及目标特征点在3D影像上的深度信息；利用所述目标特征点及深度信息识别所述拍摄目标的身份。本发明的人脸识别装置及方法能够识别影像中的身份更加准确，而且识别图像的种类更多，识别面更广，仅需头部的局部影像就能够识别出目标身份，从而将识别应用到更多环境中。

技术领域

本发明涉及一种基于2D和3D影像的人脸识别方法及装置。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

现有技术中，通过人脸识别时不够精确，容易出错，且只能识别人的正面，应用领域狭窄。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中通过人脸识别时不够精确，容易出错，且只能识别人的正面，应用领域狭窄的缺陷，提供一种能够识别影像中的身份更加准确，而且识别图像的种类更多，识别面更广的基于2D和3D影像的人脸识别方法及装置。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种基于2D和3D影像的人脸识别方法，其特点在于，所述人脸识别方法包括：

获取一拍摄目标的2D影像和3D点云，所述2D影像和3D点云的拍摄方向及时刻对应；

根据所述2D影像和3D点云获取3D影像；

获取所述2D影像上的目标特征点以及目标特征点在3D影像上的深度信息；

利用所述目标特征点及深度信息识别所述拍摄目标的身份。

较佳地，利用所述目标特征点及深度信息识别所述拍摄目标的身份为通过神经算法根据目标特征点及深度信息识别所述拍摄目标的身份。

较佳地，所述利用所述目标特征点及深度信息识别所述拍摄目标的身份，包括：

在目标特征点中选取标记特征点；

获取标记特征点在3D影像上的深度信息生成标记特征点的空间坐标；

利用所述空间坐标生成若干空间三角形；

利用所述空间三角形与数据库中的样本的空间坐标形成的对应三角形的每一个角做差值；

获取差值总和最小的样本，并在差之总和小于预设值时将所述样本的信息作为所述拍摄目标的身份。

较佳地，所述根据所述2D影像和3D点云获取3D影像，包括：

根据鼻子的特征点判断所述2D影像中是否包含完整的鼻子影像，若是则根据所述2D影像的对称影像获取2D完整影像并根据所述3D点云的对称影像获取3D完整点云；

根据所述2D完整影像和3D完整点云获取3D影像。