[发明专利]一种人脸识别校验方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别校验方法，其特征在于，包括：

利用人脸检测模型获取HDR场景下指定区域内的最大人脸图像，并提取所获取最大人脸图像的第一人脸特征点，所获取的最大人脸图像位于第一位置；

利用第一人脸特征点计算所获取最大人脸图像的清晰度及角度，并判断计算结果是否符合配置要求；

若人脸清晰度与人脸角度不符合配置要求，可通过上层应用提示用户精确调整面部方向，重新计算直至所获取的最大人脸图像的清晰度及角度符合配置要求；

若所获取最大人脸图像的清晰度及角度符合配置要求，在NIR场景下对所述第一位置周边预定尺寸的区域进行人脸检测，检测出NIR场景下的用户人脸图像，并提取所述用户人脸图像的第二人脸特征点；

利用第二人脸特征点，将所述用户人脸图像仿射变化处理为标准人脸图像；

根据所述第二人脸特征点中的眼部特征点提取所述标准人脸图像中的双眼区域，缩放到预设分辨率，并将左眼图像及右眼图像拼接成双眼图像，将所述双眼图像输入到判别模型进行真假脸判断；

将所述标准人脸图像分割为前景区域与背景区域，并分别对所述前景区域与背景区域做直方图统计，根据统计结果使用SVM分类识别真假脸；

将SVM分类识别的真假脸判断结果，与所述判别模型输出的判断结果进行交叉验证，若二者输出结果皆为真脸，则进行人脸抓拍。

2.根据权利要求1所述的人脸识别校验方法，其特征在于，所述将SVM分类识别的真假脸判断结果，与所述判别模型输出的判断结果进行交叉验证，若二者输出结果皆为真脸，则进行人脸抓拍的步骤还包括：

若二者输出结果中至少一个为假脸，则重新获取最大人脸图像，并重新计算二次获取最大人脸图像的清晰度及角度，直至二者输出结果皆为真脸或者达到预设条件后关闭人脸识别功能。

3.根据权利要求1所述的人脸识别校验方法，其特征在于，所述判别模型通过眼球及瞳孔的反射率进行真假脸判断，判断结果包括：所述标准人脸图像为假脸、所述标准人脸图像为真脸以及所述标准人脸图像判断无效。

4.根据权利要求1所述的人脸识别校验方法，其特征在于，所述人脸检测模型采用三模型级联结构，其中的第一模型用于对人脸进行粗定位，第二模型用于对第一模型输出的待定人脸区域进行二次判别以及精确位置调整，第三模型用于检测人脸特征点。

5.根据权利要求1所述的人脸识别校验方法，其特征在于，所述清晰度与角度的计算过程包括：

利用最大人脸图像中左眼到鼻尖水平距离与右眼到鼻尖水平距离的比值，计算人脸左右朝向；

利用双眼到鼻尖竖直距离与嘴角到鼻尖竖直距离的比值计算人脸抬头低头的角度；

利用拉普拉斯算子提取HDR人脸图像的边缘特征，计算边缘特征的方差，以评估人脸清晰度。

6.根据权利要求1所述的人脸识别校验方法，其特征在于，所述利用第一人脸特征点计算所获取最大人脸图像的清晰度及角度，并判断计算结果是否符合配置要求的步骤之后还包括：

若所获取最大人脸图像的清晰度及角度不符合配置要求，则重新获取最大人脸图像，并重新计算二次获取最大人脸图像的清晰度及角度，直至所获取的最大人脸图像的清晰度及角度符合配置要求。

7.根据权利要求1所述的人脸识别校验方法，其特征在于，所述利用第二人脸特征点，将所述用户人脸图像仿射变化处理为标准人脸图像的步骤具体为：

将所述第二人脸特征点中的左眼特征点、右眼特征点、鼻尖特征点及嘴角特征点，分别映射到各自的标准位置。

8.一种人脸识别校验系统，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如权利要求1至7中任意一项所述的人脸识别校验方法。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的人脸识别校验方法的步骤。