[发明专利]一种多深度镜头人脸建模方法、系统、存储介质及终端

说明书

本发明实施例公开了一种多深度镜头人脸建模方法、系统、存储介质及终端。本发明的多深度镜头人脸建模方法，包括以下步骤：S1、获取结构光的第一分布数据、第二分布数据和第三分布数据；S2、获取所述第一深度镜头、所述第二深度镜头和所述第三深度镜头的位置数据；S3、根据所述第一分布数据、所述第二分布数据、所述第三分布数据和所述位置数据生成目标点云数据；S4、根据所述目标点云数据生成三维人脸模型。本发明的多深度镜头人脸建模方法，信息更加全面、可信度更高、无需要求用户保持静止，具有信息维度高、识别效果好、可信度高、稳定高效的优点。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉算法技术领域，尤其涉及一种多深度镜头人脸建模方法、系统、存储介质及终端。

背景技术

近几年，在iPhone等手机硬件厂商等推进之下，基于TOF和结构光的深度镜头已经趋于成熟，并逐步进入大众的生活。例如，在各大厂商的推动之下，基于人脸特征的身份认证已经逐步普及。但是，为了应对金融级别的人脸身份认证，单纯的彩色图像已经不能满足现有的需求。而3D人脸识别作为一个重要的补充，有着天然的抗照片、视频欺诈的特点，所以目前已经成为主流的技术之一。

为了应对金融级别的人脸身份认证，目前多采用单个深度镜头来进行人脸建模。然而采用单个深度镜头却存在以下问题：单个深度镜头只能提供一张带有深度值信息的深度图片，不能对整个人脸包括左右耳及下巴等部位覆盖，无法提供全方位的3D人脸数据。为了弥补单个深度镜头在进行人脸身份认证中的缺陷，目前是使用单个深度镜头对人脸进行扫描，以实现人脸建模，进而实现人脸身份的认证。然而此方法耗时长、不稳定，而且要求被拍摄者保持静止，以提高人脸身份认证成功的可能性。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种多深度镜头人脸建模方法、系统、存储介质及终端，针对上述问题，提供了一种信息更加全面、可信度更高、无需要求用户保持静止的解决方案，具有信息维度高、识别效果好、可信度高、稳定高效的优点。

本发明实施例提供一种多深度镜头人脸建模方法，包括以下步骤：

S1、获取结构光的第一分布数据、第二分布数据和第三分布数据；其中，

所述第一分布数据通过第一深度镜头检测所述结构光在左侧待测人脸上的分布得到，所述第二分布数据通过第二深度镜头检测所述结构光在右侧待测人脸上的分布得到，所述第三分布数据通过第三深度镜头检测所述结构光在正面待测人脸上的分布得到；

所述第一分布数据、所述第二分布数据和所述第三分布数据包括：所述结构光的三维分布信息；

S2、获取所述第一深度镜头、所述第二深度镜头和所述第三深度镜头的位置数据，所述位置数据包括：所述第一深度镜头、所述第二深度镜头和所述第三深度镜头之间的位置信息；

S3、根据所述第一分布数据、所述第二分布数据、所述第三分布数据和所述位置数据生成目标点云数据；其中，所述目标点云数据包括待测人脸的三维空间信息；

S4、根据所述目标点云数据生成三维人脸模型。

采用该技术方案，可以对人脸进行全方位的数据获取，信息更加全面；也无需用户保持静止，三个角度获得的数据可进行互相验证；同时，也无需先进行深度图的转换再进行三维建模，而是直接进行结构光三维分布信息的拟合，从而提高了数据处理的效率。

可选地，步骤S3具体包括：

S301、根据所述第一分布数据、所述第二分布数据和所述第三分布数据生成结构光融合数据，所述结构光融合数据包括：所述结构光在待测人脸上的三维分布信息；

S302、根据所述结构光融合数据和所述位置数据生成所述目标点云数据。