[发明专利]一种用于活体检测的人脸图像预处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种用于活体检测的人脸图像预处理方法及系统，包括：S1、采集目标区域的彩色图像、红外图像及深度图像，并进行配准；S2、根据彩色图像进行人脸关键点检测，计算其中两个关键点的距离，以获得第一有效人脸图像；S3、对第一有效人脸图像对应的红外图像进行人脸轮廓完整度检测，并计算其平均亮度，得到第二有效人脸图像；S4、根据人脸关键点的坐标信息，获取第二有效人脸图像对应的深度图像的人脸关键点的深度信息，判断人脸关键点的深度值是否在预设有效范围内且分布是否符合预设深度分布，以得到有效人脸预处理图像。本发明通过进行预处理，剔除类似人脸的信息的干扰，提升了活体检测的准确度，进而提高检测算法的鲁棒性及泛化能力。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种用于活体检测的人脸图像预处理方法及系统。

背景技术

随着电子商务等技术的发展，基于人脸的身份验证已经得到广泛的应用，如刷脸支付、人脸识别解锁等功能已广泛应用于人们的日常生活中，极大提高了人们生活的便利性。然而，在人脸识别技术极大提高了人们生活便利性的同时，其安全性问题也逐渐暴露出来，尤其是随着高仿真面具的出现，使得许多不法分子通过逼真的伪装引起视觉欺骗以进行一系列犯罪行为，也对普通的人脸识别系统造成了攻击。因此，人脸活体检测技术引发了广泛的关注。

活体检测是在一些身份验证场景用于确定对象生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测技术可以有效防范三维的头套或头模等假体的攻击，从而有效帮助用户甄别欺诈行为，保障利益。

活体检测技术分为动作活体检测和静默活体检测两类；其中，动作活体检测因需要用户配合做出相应的动作，所以应用领域有限；而静默活体检测无需用户动作配合，通过获取目标图像即可进行活体检测。利用深度图像进行静默活体检测的准确性比较高，但若不使用彩色图像，则会失去大量纹理信息，容易遭受假体攻击。而彩色图像容易受到光照影响，会出现活体被判断为非活体的情况，造成系统安全问题。若在进行活体检测之前，对需要处理的图像进行简单的预处理，则可减少后续程序的计算量，提高计算速率和活体检测准确率。

上述背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于活体检测的人脸图像预处理方法及系统，以解决上述背景技术问题中的至少一种问题。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一种用于活体检测的人脸图像预处理方法，包括如下步骤：

S1、采集目标区域的彩色图像、红外图像及深度图像，并进行配准；

S2、对所述彩色图像进行人脸关键点检测，计算其中两个关键点的距离，并判断所述距离是否在所述两个关键点的预设距离范围内，以获取第一有效人脸图像；

S3、对所述第一有效人脸图像对应的所述红外图像进行人脸轮廓完整度检测，并计算其平均亮度，判断所述平均亮度是否在预设范围之内，得到第二有效人脸图像；

S4、根据步骤S2检测的所述人脸关键点的坐标信息，获取所述第二有效人脸图像对应的所述深度图像的人脸关键点的深度信息，并判断所述人脸关键点的深度值是否在预设有效范围内且所述深度值的相对分布是否符合预设深度分布，以获取有效人脸预处理图像。

进一步的，步骤S2中，所述两个关键点为两个瞳孔位置处的关键点，计算双瞳间距并判断瞳距是否在预设瞳距范围内，若在所述预设瞳距范围内，则将所述彩色图像记为所述第一有效人脸图像。

进一步的，步骤S2包括：

S20、将所述彩色图像输送至主干特征提取网络，输出三个第一有效特征层；