[发明专利]一种基于活体检测的人脸识别和虹膜识别的双向检测方法

权利要求书

1.一种基于活体检测的人脸识别和虹膜识别的双向检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、对虹膜图片进行识别，具体步骤为：

首先，根据虹膜纹理特征提取，将虹膜纹理特征提取分为图像预处理和纹理特征提取两部分；

其次，利用卷积算法实现虹膜活体检测，卷积神经网络分为两层；第一是特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征；一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等；卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层；

最后，利用全连接层进行结果输出，对结果进行对比分析；

步骤二、采用基于Haar-like 特征的Adaboost分类器进行人脸识别，具体步骤为：

1)、人脸定位：对于一幅灰度图像，计算黑色矩形内的像素值之和与白色矩形内的像素值之和的差值，提取到Haar-like特征的特征值；利用白色和黑色矩阵组合成为特征模板；最后得到被判定为人脸的区域；

2)、人脸跟踪算法：引入RMW跟踪算法，先预测当前帧最小检测窗口，再根据预测窗口剪裁图像，并对图像进行人脸检测，最后更新人脸跟踪状态；

3)、人脸检测：在检测的最初，检测窗口和样本大小，然后按照一定的尺度参数进行移动，遍历整个图像，标出可能的人脸区域；遍历完以后按照指定的放大倍数参数放大检测窗口，然后再进行多次图像遍历；这样不停的放大检测窗口对检测图像进行遍历，直到检测窗口超过原图像的一半以后便停止遍历；在检测窗口遍历完多次图像后，处理重叠的检测到的人脸区域，将其进行合并操作。

2.根据权利要求1所述的基于活体检测的人脸识别和虹膜识别的双向检测方法，其特征在于：步骤一中，在图像预处理部分，使用最小二乘法进行虹膜区域边界定位。

3.根据权利要求1所述的基于活体检测的人脸识别和虹膜识别的双向检测方法，其特征在于：步骤一中，图像预处理包括去均值、归一化、白化处理；经过预处理的图像再进行卷积计算，所有卷积计算最终都将把一张图片转化为特征向量，特征向量就相当于这张图片的DNA；通过多层的卷积、池化、全连接、降低图片维度，最后转化为一维变量。

4.根据权利要求1所述的基于活体检测的人脸识别和虹膜识别的双向检测方法，其特征在于：步骤二3)中，尺度参数为每次移动的像素个数，向左然后向下。