[发明专利]基于眼部识别的3D人脸识别方法、装置和终端

权利要求书

1.一种基于眼部识别的3D人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取眼部图像以及所述眼部图像对应的深度信息，所述眼部图像包括待检测的眼部区域，所述深度信息用于表征所述眼部图像中包含的拍摄对象与拍摄设备之间的距离；

从所述眼部图像中提取所述眼部区域的n个局部区域，所述n个局部区域包括虹膜区域、瞳孔区域和眼窝区域，所述n为正整数；

根据所述眼部图像对应的深度信息，确定所述n个局部区域各自的深度信息；

根据所述n个局部区域各自的深度信息，分别计算所述n个局部区域各自的平均深度值；

在检测到所述n个局部区域各自的平均深度值之间的大小关系满足预设条件时，确定所述眼部图像为真实人眼的图像；其中，所述预设条件包括以下至少一项：所述虹膜区域的平均深度值与所述眼窝区域的平均深度值之间的差值大于第一预设距离；所述瞳孔区域的平均深度值与所述眼窝区域的平均深度值之间的差值大于第二预设距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述n个局部区域各自的深度信息，分别计算所述n个局部区域各自的平均深度值，包括：

对于所述n个局部区域中的第i个局部区域，根据所述第i个局部区域的深度信息，确定所述第i个局部区域中包含的各个像素点的深度值；

计算所述第i个局部区域中包含的各个像素点的深度值的平均值，得到所述第i个局部区域的平均深度值，所述i为小于或等于所述n的正整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼部图像对应的深度信息，确定所述n个局部区域各自的深度信息，包括：

对于所述n个局部区域中的第i个局部区域，获取所述第i个局部区域的检测框在所述眼部图像中的位置；

从所述眼部图像对应的深度信息中，获取所述位置处的深度信息，得到所述第i个局部区域的深度信息，所述i为小于或等于所述n的正整数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述眼部图像中提取所述眼部区域的n个局部区域，包括：

提取所述眼部图像中的眼部特征点的坐标，所述眼部特征点的坐标包括所述局部区域的边界点坐标；

将所述局部区域的边界点坐标依次连接，得到所述眼部区域的n个局部区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提取所述眼部图像中的眼部特征点的坐标，包括：

采用图像处理算法，提取所述眼部图像中的眼部特征点的坐标；

或者，

调用机器学习模型，提取所述眼部图像中的眼部特征点的坐标。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述获取眼部图像以及所述眼部图像对应的深度信息之后，还包括：

从所述眼部图像中提取纹理特征；

根据所述纹理特征判断所述眼部图像是否为真实人眼的图像；

若所述眼部图像是真实人眼的图像，则从所述眼部图像中提取所述眼部区域的n个局部区域的步骤开始执行。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述纹理特征判断所述眼部图像是否为真实人眼的图像，包括：

调用纹理分类器，并将所述纹理特征输入至所述纹理分类器；

通过所述纹理分类器判断所述眼部图像是否为真实人眼的图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述纹理分类器的训练过程如下：构建训练样本，所述训练样本包括正样本和负样本，所述正样本包括至少一张真实人眼的图像，所述负样本包括至少一张虚假人眼的图像；

提取所述正样本的纹理特征和所述负样本的纹理特征；

采用所述正样本的纹理特征和所述负样本的纹理特征对所述纹理分类器进行训练，得到完成训练的纹理分类器。