[发明专利]一种多视点的人脸活体检测方法及系统

说明书

本发明公开多视点的人脸活体检测方法及系统，首先同时从多个角度采集人脸图片，对采集的人脸图片进行活体初步判断，若多个角度采集的人脸图片都满足活体初步判断条件，则获取各人脸图片中的人脸关键点的坐标位置，基于坐标位置计算各人脸图片中的人脸关键点距离向量，并对人脸关键点距离向量进行预处理得到特征关键点距离向量；任意选取一组特征关键点距离向量输入已训练好的分类模型中进行分类；根据分类结果输出当前采集的人脸照片中的人脸是否来自于真人。多角度同时采集，对人脸的偏转问题也有很大的鲁棒性，提高了人脸识别过程中的体验，大幅度降低硬件成本，使用特征关键点距离向量输入分类模型进行分类，计算量低，检测的可靠性高。

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，具体涉及一种多视点的人脸活体检测方法及系统。

背景技术

人脸活体检测是通过对传入的人脸图片进行分析，从而判断当前传入的人脸图片是对真人采集还是翻拍的人脸图片。通常是人脸识别的一个环节，经常用于安防领域，防止通过翻拍照片来通过人脸识别验证。

现有技术的人脸活体检测方法大致可以划分为两类：

(1)主动配合的方法，该方法需要人根据计算机的指令做出相应的动作，由计算机根据动作是否标准来判断当前是否是真人图片。

(2)静默识别的方法，该方法不需要主动配合就可以识别真人的方式；包括利用红外摄像头来分析当前人脸图片的纹理，或者利用深度摄像头来获取人脸图片采集的对象的深度信息等方式来检测当前是否是真人对象。

这两种方法的原理：第一类是通过人脸关键点在视频连续帧的变化规律是否符合计算机发出的指令，其中计算机发出的指令包括点头、眨眼、摇头等。第二类中，红外摄像头的方式是由红外摄像头发射红外光线，照射到当前的人脸场景，由于不同材质的反射率不同，再利用成像元件去感知反射回来的红外光，最后通过算法分析当前的对象是否是真人。深度摄像头的方式是利用立体视觉的方式，通过两个角度的图像的视差去计算当前场景的深度图，由该深度图来获取人脸图像的深度信息，如果是翻拍的人脸，采集到的人脸区域的深度信息就会接近。

上述两种方法的缺陷分别为：

主动配合的方法的缺陷在于需要人去主动配合，体验性较差。

静默识别的方法的缺陷在于对硬件的依赖性较大，需要红外摄像头或者双目摄像头，硬件成本较高。

发明内容

本发明旨在克服前述的现有的人脸活体检测技术对于人的主动配合依赖性强和对硬件依赖性大的问题，提供一种新的多视点人脸活体检测方法及系统，通过多个视点下人脸关键点的信息建模可以使得不用主动配合就能识别对象是否是真人，对人脸的偏转问题也有很大的鲁棒性，提高了人脸识别过程中的体验，并且只需要普通摄像头，硬件成本也会大幅度降低。

本发明通过下述技术方案实现：

本发明提供一种多视点的人脸活体检测方法，包括步骤：

S1.同时从正面、左侧和右侧三个角度采集人脸图片，对采集的人脸图片进行活体初步判断，若三个角度采集的人脸图片都满足活体初步判断条件，则进入S2；

S2.获取各人脸图片中的人脸关键点的坐标位置；

S3.基于人脸关键点的坐标位置计算各人脸图片中的人脸关键点距离向量，并对人脸关键点距离向量进行预处理得到特征关键点距离向量；

S4.任意选取一组特征关键点距离向量输入已训练好的分类模型中进行分类；

S5.根据分类结果输出当前采集的人脸照片中的人脸是否来自于真人。

进一步优化方案为，从正面、左侧和右侧三个角度采集人脸图片时，采集装置位于同一水平线上，且左侧采集装置和右侧采集装置分别偏离正面采集装置至少15度。