[发明专利]人脸验证方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种人脸验证方法，其特征在于，包括：

当判定拍摄的红外图像中存在人脸图像时，判断所述红外图像中人脸区域的亮度和单3D结构光或TOF摄像头拍摄的深度图像中人脸区域有效点云数量占比数是否处于预设阈值区间；

当判定不处于时，计算所述人脸区域的亮度与所述预设阈值区间的亮度差异值；

根据所述亮度差异值计算所述单3D结构光或TOF摄像头的拍摄红外图像的红外理想曝光时长区间；获取根据光线、距离和亮度差异值进行拟合得到的拟合函数，light表示光线、Distance表示距离，diff表示亮度差异值，计算单3D结构光或TOF摄像头的拍摄红外图像的红外理想曝光时长区间，表示调整参数，计算公式为：

，

根据所述亮度差异值和深度图像中人脸区域的平均距离信息计算所述摄像头的拍摄深度图像的深度理想曝光时长区间；

根据所述红外理想曝光时长区间和所述深度理想曝光时长区间调整所述单3D结构光或TOF摄像头的当前曝光时长；

根据采用所述当前曝光时长拍摄的红外图像和深度图像判断所述人脸图像对应的待验证目标是否为活体；

当判定所述待验证目标为活体时，从拍摄的RGB图像中提取所述人脸图像；

当判定所述人脸图像符合第一预设处理条件和第二预设处理条件时，从拍摄的RGB图像中提取人脸关键点，第一预设处理条件是：所述人脸图像的人脸尺寸≥max（最小识别人脸阈值，最小活体检测人脸阈值），负角度阈值＜所述人脸图像的人脸角度（p,y,r）＜正角度阈值，模糊度值小于模糊度阈值；第二预设处理条件是：最低亮度阈值＜所述人脸图像的人脸亮度值＜最高亮度阈值，根据人脸外切框确定人脸尺寸，根据人脸关键点计算人脸角度，统计RGB像素分布获得人脸模糊度值；

根据所述人脸关键点分别对所述RGB图像、所述深度图像和所述红外图像进行人脸矫正，并提取矫正后的目标人脸特征；

将所述目标人脸特征与人脸数据库的样本候选人的样本人脸特征进行比对，得到与所述待验证目标对应的验证结果。

2.根据权利要求1所述的人脸验证方法，其特征在于，所述根据所述人脸关键点对所述RGB图像、所述深度图像和所述红外图像进行人脸矫正，并提取矫正后的目标人脸特征，包括：

根据所述RGB图像的所述人脸关键点对与所述RGB图像的三个颜色通道对应的单色颜色图像进行人脸矫正，提取所述RGB图像的RGB目标人脸特征，

所述将所述目标人脸特征与人脸数据库的样本候选人的样本人脸特征进行比对，得到与所述待验证目标对应的验证结果，包括：

将所述RGB目标人脸特征与人脸数据库的样本候选人的RGB样本人脸特征逐一进行比对，得到与所述待验证目标对应的第一比对得分；

当判定最大分值的所述第一比对得分大于第一阈值时，生成所述待验证目标属于人脸数据库的验证结果。

3.根据权利要求2所述的人脸验证方法，其特征在于，所述根据所述人脸关键点对所述RGB图像、所述深度图像和所述红外图像进行人脸矫正，并提取矫正后的目标人脸特征，还包括：

根据所述深度图像和所述红外图像的所述人脸关键点对与所述深度图像生成的三个通道图像和所述红外图像进行人脸矫正，并提取矫正后的红外-深度目标人脸特征，

所述将所述目标人脸特征与人脸数据库的样本候选人的样本人脸特征进行比对，得到与所述待验证目标对应的验证结果，还包括：

当判定最大分值的所述第一比对得分不大于第一阈值时，对所述第一比对得分进行排序，并根据从大到小的分值依次获取与所述第一比对得分对应的样本候选人的红外-深度样本人脸特征；

根据红外-深度目标人脸特征、红外-深度样本人脸特征和预设公式计算所述待验证目标和所述样本候选人的第一人脸相似度得分；

当判定最大分值的所述第一人脸相似度得分大于第二阈值时，生成所述待验证目标属于人脸数据库的验证结果；当判定最大分值的所述第一人脸相似度得分不大于第二阈值时，生成所述待验证目标不属于人脸数据库的验证结果。