[发明专利]可见光与双红外线相结合的快速活体检测方法

说明书

本发明公开了一种计算机视觉与机器学习技术领域，具体为一种基于双目视觉的快速活体检测方法，包括以下几个步骤：双目摄像头标定、人脸定位、五官定位、双目匹配生成点云以及五官指令动作分类进行活体决策。本发明具有能快速准确检测是否为活体人脸等特点。

技术领域

本发明涉及一种计算机视觉与机器学习技术领域，具体涉及一种基于双目视觉的快速活体检测方法。

背景技术

人脸识别在近十年取得了重要进展，作为有效的基于生物特征的身份认证方案，其应用范围逐渐扩大，己应用到各行各业中。与此同时，对人脸识别系统的攻击也不断出现，花样翻新的攻击手段使人脸识别系统的安全遭遇了较大挑战，处理不好，将造成巨大损失。这些攻击手段中，利用照片或视频进行欺骗最常见，入侵者可能将人脸图片在图像采集设备前旋转、翻转、弯曲、摇摆等方法造成一种类似于合法用户的真人效果去欺骗认证系统。为防守此类攻击，验证人像是现实活体人脸还是进行欺骗的照片或其它假冒人脸是必不可少的一个环节。因此，人脸活体识别技术应运而生。

目前人脸活体识别工作集中在基于单张照片的光线反射分量分析、多张照片序列统计分析，以及结合生理活动、联合语音识别的多膜生物特征融合等。

现有常见活体检测方式：1、交互式动作活体检测，人完成张嘴闭眼等指令动作，防止视频冒充但易受视频攻击；2、通过深度图立体检测，验证采集到的人脸是否是立体，防止平面照片和弯曲照片，会受三维立体模型攻击。这两种方法不仅无法做到快速识别和鉴伪，而且安全性相对差，容易受到照片、视频、三维模型等各类手段的攻击。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，而提供一种基于双目视觉的快速活体检测方法。该方法是先通过可见光图像进行人脸定位及五官定位；然后可见光与红外线双目对前一步提取出来的人脸区域分别提取ORB特征描述子，采用RANSAC迭代进行匹配，生成人脸部分3D点云；再判断前后多帧3D点云中的五官位置高低位置变化是否与交互动作指令一致。

为了实现上述本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于双目视觉的快速活体检测方法，其特征在于：包括以下步骤，

基于双目摄像头标定，建立双目视觉系统；

通过所述双目视觉系统对人脸进行检测，得到多个关键点，记录多个关键点在左图像中的坐标，使用级联网络得到标记人脸关键点的特征点；

采用特征提取算法对左右图像分别提取特征点，并获得左图像蒙板内像素点的三维坐标及五官定位点的三维坐标，该三维坐标即为三维点云；

将所有三维点云进行立体拟合，后拟定立方体中轴画，然后用五官点到人脸平面的距离组成描述向量，得五官立体性描述子，并计算出输出分类概率；

通过随机抽取五官移动指令串，依次提示客户端执行，串联五官点的坐标组成的54维向量，得五官指令动作描述子，并计算出输出分类概率；

将所述五官立体性描述子的输出分类概率，以及所述五官指令动作描述子的输出分类概率，通过决策级融合输出最终的活体人脸判断结果。

进一步的，所述使用级联网络获得特征点，具体步骤包括：

将所述左图像中的坐标，输入到人脸检测网络进行检测，

在将人脸检测网络获得检测输出的人脸框图像输入到五官检测网络，从而得到标记人脸关键点的特征点；

再次过程中还需要进行基于关键点的畸变校正。

进一步的，所述畸变校正是基于关键点的畸变校正是根据标定结果中的畸变系数消除图像畸变；随后进行双目校准，即使图像的光心在同一个平面上，使用左右摄像机在校准坐标系中的投影矩阵，旋转矩阵将原始图像重新旋转平移到新的平面中去，并裁剪校准后的图片边缘进行尺寸归一化。