[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

说明书

本发明提供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，实现了人脸识别信息安全性的提高。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；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；2)、人脸跟踪算法；3)、人脸检测。

技术领域

本发明涉及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。

背景技术

目前，随着人脸识别技术的普及，在带来便利和好处的同时，由其引发的信息安全问题也越发无法忽视。 虽然作为一种生物特征识别技术，人脸识别具有自然性、不被察觉性和多场景应用性等特点，可通过增强现实技术来锁定与分析特定自然人，由此催生出强烈的面部特征信息法律保护需求。事实上，面部特征信息属于个人的敏感信息，然而其收集难度之易，为犯罪提供可能。虽然目前市面上具有可以通过做一系列动作来识别人脸从而提高人脸识别的信息安全的功能。但是，其操作的不便利性及受环境影响较大等问题依旧引发人的思考。其实，早在 2018 年，人脸识别算法的精度便已经达到了 99.6%以上，利用LFW 进行精度预测已经变得非常耳熟能详，然而，人脸识别的信息安全目前却还存在一些问题，由于缺乏明确的法律规定，因此，存在一定的规制难度。因此可见，人脸识别信息安全的处理依旧迫在眉睫。据调查研究发现，目前市面上主要的人脸识别信息安全技术就是通过人脸的移动来判断是否为本人，但是，它却存在着效率较低、受周边的环境较大等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供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，实现了人脸识别信息安全性的提高。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：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。

本发明步骤一中，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。