[发明专利]一种活体人脸检测方法及系统

权利要求书

1.一种活体人脸检测方法，其特征在于，包括如下步骤：，

S1：获取目标区域的深度图像和高光谱图像；

S2：对所述深度图像进行分析，检测所述深度图像中的人脸区域；若检测到人脸，则对所述深度图像中的所述人脸区域进行人脸关键特征点的定位，得到所述人脸关键特征点的位置信息；

S3：根据所述深度图像中的所述人脸关键特征点的所述位置信息，提取所述高光谱图像中对应所述人脸关键特征点的光谱信息，并进行活体检测，判断是否为活体。

2.如权利要求1所述的活体人脸检测方法，其特征在于：在步骤S1中，通过深度相机获取所述深度图像，通过高光谱相机获取所述高光谱图像；其中，所述高光谱图像包括多个不同波段的高光谱图像。

3.如权利要求2所述的活体人脸检测方法，其特征在于：在步骤S1中，所述深度相机和所述高光谱相机同步分别获取所述深度图像和所述高光谱图像；或者，所述深度相机和所述高光谱相机以一定的时序间隔分别采集所述深度图像和所述高光谱图像。

4.如权利要求1所述的活体人脸检测方法，其特征在于：步骤S2包括如下步骤：

S20：计算所述深度图像中每一个顶点的曲率的曲率值和取向；

S21：基于步骤S20得到所述曲率值和所述取向划分所述深度图像，区分人体和背景，检测出人脸区域；

S22：根据步骤S21检测的所述人脸区域，通过基于步骤S20得到的所述曲率值对所述人脸关键特征点进行定位。

5.如权利要求4所述的活体人脸检测方法，其特征在于：所述曲率包括主曲率、高斯曲率和平均曲率中的至少一种。

6.如权利要求4所述的活体人脸检测方法，其特征在于：采用所述高斯曲率和所述平均曲率确定人脸局部形状。

7.如权利要求1所述的活体人脸检测方法，其特征在于：步骤S3中，将所述深度图像与所述高光谱图像进行匹配，以从所述深度图像中提取所述人脸关键特征点的光谱信息。

8.如权利要求7所述的活体人脸检测方法，其特征在于：将所述深度图像与所述高光谱图像进行相匹配包括以下步骤：

S30：根据步骤S2检测所得的所述人脸区域的所述深度图像，获取该区域深度图像的点云数据集，将所有点投影到一个空间平面上，以确认所述人脸区域深度图像二维投影后的点云坐标范围；

S31：基于步骤S2检测所得的所述人脸区域部分，截取不同波段的所述高光谱图像作为配准数据，提取不同波段但尺寸相同的灰度图，得到人脸区域的像素范围；

S32：根据所述人脸区域对应的高光谱图像像素范围，将步骤S30得到的所述点云数据网格化，将所述人脸区域对应的所述高光谱图像中的每个像元的信息值与网格化后的相对应的所述人脸区域的所述点云数据进行匹配，得到二维点云数据每一点的光谱信息；

S33：基于步骤S32得到的与所述高光谱图像对应的所述二维点云数据，根据其二维点云中每个点的标号，将所述光谱信息匹配至对应的原始三维人脸区域的点云中，以获得原始人脸区域的点云数据的每一点的光谱信息；

S34：根据所述深度图像与所述原始三维人脸区域点云数据的坐标映射关系，确定所述深度图像的每一点像素在所述高光谱图像中匹配到相应的光谱信息。

9.一种活体人脸检测系统，其特征在于：包括深度相机、高光谱相机、以及处理器；其中，

所述深度相机用于获取目标区域的深度图像；

所述高光谱相机用于获取所述目标区域的不同波段的高光谱图像；

所述处理器包括深度处理器和高光谱处理器，所述深度处理器用于对获取的所述深度图像进行分析，检测所述深度图像中的人脸区域，并对所述人脸区域中的人脸关键特征点进行定位，得到所述人脸关键特征点的位置信息；所述高光谱处理器根据所述人脸关键特征点的位置信息，提取所述高光谱图像对应的所述人脸关键特征点的光谱信息以进行活体检测，判断是否为活体。

10.如权利要求9所述的活体人脸检测系统，其特征在于：所述深度相机和所述高光谱相机被配置于同一图像传感器阵列上以分别获取深度图像和高光谱图像；或者，所述深度相机和所述高光谱相机为分开设置。