一種基于雙目立體視覺的人臉檢測方法、裝置及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于雙目立體視覺的人臉檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著人臉識別技術(shù)在身份認證鄰域的逐步應(yīng)用，假冒攻擊(或復制攻擊)對相關(guān)的人臉認證系統(tǒng)構(gòu)成了很大的威脅，對于人臉認證系統(tǒng)的應(yīng)用也帶來了不利的影響。而人臉活體檢測技術(shù)正是為了防止攻擊者利用照片或者視頻假冒他人與計算機進行交互的一種安全防范技術(shù)。在許多依賴于人臉進行自動認證的應(yīng)用中，為了避免計算機被攻擊者欺騙從而造成不必要的損失，需要穩(wěn)定可靠的人臉活體檢測。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，人們通過紋理分析、背景分析、光照模型分析以及運動分析等手段，提出了許多人臉活體檢測方法。這其中，通過人機交互，要求活體人臉做出某些實時響應(yīng)來判斷是否確是活體人臉的方法，在實際人臉認證系統(tǒng)中獲得了最廣泛的應(yīng)用。而多模態(tài)人臉活體檢測也隨著近紅外成像設(shè)備、熱紅外成像設(shè)備等采集設(shè)備的普及得到了更多的應(yīng)用。這種多模態(tài)人臉活體檢測是依靠人臉在不同波長光源照射下的光照模型來判斷是否活體，本質(zhì)上屬于光照模型分析的手段。
[0004]常見的利用人機交互來檢測活體人臉的方式是:要求人搖頭、眨眼和張嘴閉嘴。計算機通過實時檢測人臉的姿態(tài)，利用眼睛和嘴巴的輪廓分析人眼和嘴巴的張開閉合狀況，判斷人是否按照計算機的要求做出了相應(yīng)的動作。一旦計算機檢測到的人臉狀態(tài)與規(guī)定的實時響應(yīng)不吻合，該人臉即被當作非活體人臉予以拒絕。
[0005]利用多模態(tài)進行人臉活體檢測的方式是:通過安置的普通攝像頭和近紅外攝像頭(也可能是熱紅外攝像頭、紅外攝像頭等其他特種攝像頭)，采集人臉在可見光和近紅外光(紅外光、熱紅外光等等)下的不變特征輸入分類器來判斷是否活體人臉。
[0006]現(xiàn)有技術(shù)存在以下缺陷:
[0007](I)人機交互式的人臉活體檢測
[0008]在常見的通過人機交互，要求活體人臉搖頭、眨眼以及嘴巴張開閉合進行活體檢測的方法中，需要可靠和穩(wěn)定搖頭檢測和張嘴閉嘴、張眼閉眼檢測算法。當活體人臉運動時，攝像機捕獲到的圖像可能比較模糊，此時上述算法可能會失效。
[0009]而在一些測試中還發(fā)現(xiàn)，利用平板電腦快速切換眼睛和嘴巴的張開閉合照片，快速切換人臉左右搖頭照片，也有很大的概率使上述活體人臉檢測算法失效。
[0010]此外，假冒攻擊者通過錄制對應(yīng)的搖頭、眨眼和嘴巴張開閉合的視頻，通過平板電腦快速切換播放相應(yīng)的視頻，也能實現(xiàn)假冒攻擊的目的。
[0011]最后，這種常見的人機交互防范假冒攻擊的算法，要求人臉有意識的進行配合，同時配合程度要求比較高。一旦人們不能理解或者做出的動作不夠規(guī)范(如眼睛、嘴巴不能完全閉合；眼睛、嘴巴張開的不夠大；將搖頭理解成為擺頭或者其它動作)，那么活體人臉就很容易被認定為假冒攻擊。
[0012](2)多模態(tài)人臉活體檢測
[0013]這種活體檢測方法采用雙攝像頭組合，其中一個攝像頭為普通的攝像頭，另外一個為紅外光攝像頭，價格相對比較昂貴，設(shè)備安裝維護比較麻煩。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0014]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是如何使人臉活體檢測不依賴于用戶動作配合即可通過人臉活體檢測，解決用戶可能的不配合問題。
[0015]為此目的，第一方面，本發(fā)明提出一種基于雙目立體視覺的人臉檢測方法，包括:
[0016]根據(jù)第一攝像頭和第二攝像頭采集的人臉視頻數(shù)據(jù)，判斷人臉是否處于第一攝像頭和第二攝像頭的預設(shè)共同視野范圍內(nèi)；
[0017]若是，則根據(jù)所述人臉視頻數(shù)據(jù)，生成人臉圖像深度圖；
[0018]通過預設(shè)三維結(jié)構(gòu)分類規(guī)則，判斷所述人臉圖像深度圖是否構(gòu)成人臉三維結(jié)構(gòu)圖；
[0019]若是，則提示人臉為活體人臉。
[0020]可選的，所述根據(jù)第一攝像頭和第二攝像頭采集的人臉視頻數(shù)據(jù)，判斷人臉是否處于第一攝像頭和第二攝像頭的預設(shè)共同視野范圍內(nèi)的步驟之后，還包括:
[0021]若否，則提示調(diào)整人臉位置到所述預設(shè)共同視野范圍內(nèi)。
[0022]第二方面，本發(fā)明還提出一種基于雙目立體視覺的人臉檢測裝置，包括:
[0023]人臉檢測跟蹤模塊，用于根據(jù)第一攝像頭和第二攝像頭采集的人臉視頻數(shù)據(jù)，判斷人臉是否處于第一攝像頭和第二攝像頭的預設(shè)共同視野范圍內(nèi)；
[0024]人臉視頻處理模塊，用于在所述人臉檢測跟蹤模塊判斷人臉處于第一攝像頭和第二攝像頭的預設(shè)共同視野范圍內(nèi)之后，根據(jù)所述人臉視頻數(shù)據(jù)，生成人臉圖像深度圖；
[0025]人臉活體判斷模塊，用于通過預設(shè)三維結(jié)構(gòu)分類規(guī)則，判斷所述人臉圖像深度圖是否構(gòu)成人臉三維結(jié)構(gòu)圖。
[0026]可選的，所述人臉檢測跟蹤模塊，還用于提示調(diào)整人臉位置到所述預設(shè)共同視野范圍內(nèi)。
[0027]第三方面，本發(fā)明還提出一種基于雙目立體視覺的人臉檢測系統(tǒng)，包括:
[0028]第一攝像頭、第二攝像頭以及如權(quán)利要求3或4所述的人臉檢測裝置；
[0029]其中，第一攝像頭和第二攝像頭分別與所述人臉檢測裝置連接。
[0030]可選的，所述第一攝像頭和第二攝像頭的距離為預設(shè)值。
[0031 ] 可選的，所述第一攝像頭和第二攝像頭同時采集人臉視頻數(shù)據(jù)。
[0032]相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的基于雙目立體視覺的人臉檢測方法、裝置及系統(tǒng)，使人臉活體檢測不依賴于用戶動作配合即可通過人臉活體檢測，解決用戶可能的不配合問題。
[0033]進一步地，本發(fā)明的基于雙目立體視覺的人臉檢測方法使活體檢測性能穩(wěn)定可靠，能夠有效防范常見的視頻和照片假冒攻擊；
[0034]進一步地，本發(fā)明的基于雙目立體視覺的人臉檢測系統(tǒng)安裝維護簡單，成本低廉，不需要特種光源攝像頭。
【附圖說明】
[0035]圖1為本發(fā)明實施例提供的一種基于雙目立體視覺的人臉檢測方法流程圖；
[0036]圖2為本發(fā)明實施例提供的一種基于雙目立體視覺的人臉檢測裝置結(jié)構(gòu)圖；
[0037]圖3為本發(fā)明實施例提供的一種基于雙目立體視覺的人臉檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0038]為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0039]如圖1所示，本實施例公開一種基于雙目立體視覺的人臉檢測方法，該方法可包括以下步驟:
[0040]101、根據(jù)第一攝像頭和第二攝像頭采集的人臉視頻數(shù)據(jù)，判斷人臉是否處于第一攝像頭和第二攝像頭的預設(shè)共同視野范圍內(nèi)；
[0041]102、若是，則根據(jù)所述人臉視頻數(shù)據(jù)，生成人臉圖像深度圖；
[0042]103、通過預設(shè)三維結(jié)構(gòu)分類規(guī)則，判斷所述人臉圖像深度圖是否構(gòu)成人臉三維結(jié)構(gòu)圖；
[0043]104、若是，則提不人臉為活體人臉。
[0044]在一個具體的例子中，步驟101之后，上述方法還包括步驟105:
[0045]105、若否，則提示調(diào)整人臉位置到所述預設(shè)共同視野范圍內(nèi)。
[0046]在一個具體的例子中，步驟103之后，上述方法還包括步驟106:
[0047]106、若否，則提示人臉不為活體人臉。
[0048]如圖2所示，本實施例公開一種基于雙目立體視覺的人臉檢測裝置，該裝置可包括以下模塊:人臉檢測跟蹤模塊21、人臉視頻處理模塊22以及人臉活體判斷模塊23。
[0049]其中，人臉檢測跟蹤模塊21，用于根據(jù)第一攝像頭和第二攝像頭采集的人臉視頻數(shù)據(jù)，判斷人臉是否處于第一攝像頭和第二攝像頭的預設(shè)共同視野范圍內(nèi)；
[0050]其中，人臉視頻處理模塊22，用于在所述人臉檢測跟蹤模塊判斷人臉處于第一攝像頭和第二攝像頭的預設(shè)共同視野范圍內(nèi)之后，根據(jù)所述人臉視頻數(shù)據(jù)，生成人臉圖像深度圖；
[0051]其中，人臉活體判斷模塊23，用于通過預設(shè)三維結(jié)構(gòu)分類規(guī)則，判斷所述人臉圖像深度圖是否構(gòu)成人臉三維結(jié)構(gòu)圖。
[0052]在一個具體的例子中，所述人臉檢測跟蹤模塊22，還用