[发明专利]一种人脸识别校验方法、系统及存储介质

说明书

本发明涉及一种人脸识别校验方法、系统及存储介质，其中方法包括步骤：获取HDR场景下指定区域内的最大人脸图像，并提取第一人脸特征点；计算所获取最大人脸图像的清晰度及角度，并在判断最大人脸图像符合配置要求后，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；将所述标准人脸图像分割为前景区域与背景区域，并分别做直方图统计，根据统计结果使用SVM分类识别真假脸。本发明所提供的方法，无需用户配合做点头、摇头、眨眼、张嘴和/或报数等动作，简化了真假脸检测过程中用户动作。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别是涉及一种人脸识别校验方法、系统及存储介质。

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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸识别技术在各行各业得到应用后，尤其是银行业与金融业中的应用不断扩展深入，其对采集到人脸数据的可靠性与安全性要求越来越高。为了准确识别真假脸，常见的活体检测方式为启发式，即在人脸检测过程中要求用户配合做点头、摇头、眨眼、张嘴和/或报数等动作，较为麻烦。

因此，现有技术还有待改进。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种人脸识别校验方法、系统及存储介质，旨在改善现有启发式的活体检测方式，在人脸检测过程中要求用户配合做点头、摇头、眨眼、张嘴和/或报数等动作，较为麻烦的问题。

本发明的技术方案如下：

一种人脸识别校验方法，其包括：

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；

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。

在进一步地优选方案中，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还包括：

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；

所述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的步骤之后还包括：

将所述双眼图像输入到判别模型进行真假脸判断；

所述将所述双眼图像输入到判别模型进行真假脸判断的步骤之后，以及所述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分类识别真假脸的步骤之后还包括：

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。