一種活體人臉雙攝像頭識別方法及識別裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種活體人臉雙攝像頭識別方法，包括：通過配置的雙攝像頭的黑白攝像頭獲取一張黑白圖像及一張紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張彩色圖像；將黑白圖像與近紅外圖像中的人臉部分結合特征提取算法提取二維狀態器官特征點；形成三維狀態的器官特征點，經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。本發明專利技術還公開了活體人臉雙攝像頭識別裝置。本發明專利技術通過雙攝像頭采集彩色圖像及近紅外圖像，經過背景差分運算，獲得去背景圖片即人臉部分，通過特征提取算法提取器官特征點，經過人臉特征算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。本發明專利技術的識別方法可靠性高、方便實用、實現成本低。

In vivo human face double camera recognition method and identification device

The invention discloses a dual cameras vivo face recognition methods, including: obtaining a black-and-white image and an infrared image by dual camera configuration of the black and white camera; color camera to obtain a color image; the black and white image and near infrared images were extracted two-dimensional state organs face feature points based on feature extraction algorithm organ; feature points to form a three-dimensional state, after feature face recognition algorithm and live face, to judge whether the image is in the face of face. The invention also discloses a living face double camera identification device. The double camera color image and near infrared image after background subtraction operation, to obtain the background image that is part of face feature point extraction algorithm, the organ through feature extraction, feature face feature recognition algorithm after living faces, judge whether to live face face image. The identification method of the invention has the advantages of high reliability, convenience, practicability and low cost.

【技術實現步驟摘要】
一種活體人臉雙攝像頭識別方法及識別裝置
本專利技術涉及活體人臉識別
，具體涉及一種活體人臉雙攝像頭識別方法及識別裝置。
技術介紹
隨著安防的技術不斷更新，人臉識別技術應用在生活中也越來越廣泛。尤其在政府部門、邊關和金融行業，對安全防護有著不可替代的智能安全監控的作用。人臉識別技術日趨成熟，商業化應用愈加廣泛、然而人臉極易用照片、視頻等方式進行復制，因此對合法用戶人臉的假冒，是人臉識別，尤其是活體人臉識別認證系統構成重要的威脅。這些年來，活體人臉檢測技術取得了一些進展，但在實際應用現有的方法的安全可靠性、以及成本性不能得到很高的平衡。現有的活體人臉識別技術，主要通過一個普通的攝像頭檢測是否滿足人臉特征，仍容易被假冒的塑膠等實體頭像騙過。還有的是通過專業級的紅外輻射熱成像鏡頭，通過掃描活體人體臉部的細微生物特征，甚至細微到能看到活體臉部內部的血管分布。但這種設備非常昂貴，這就造成了只能適合某些特定的場合，而不能得到廣泛的使用。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種可靠性高、方便實用的活體人臉雙攝像頭識別方法及識別裝置，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種活體人臉雙攝像頭識別方法，其特征在于，所述識別方法包括：通過配置的雙攝像頭，該雙攝像頭為一黑白攝像頭與一彩色攝像頭，黑白攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的黑白圖像，以及獲取另一張為近紅外光條件下產生的近紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的彩色圖像；將所述雙攝像頭中黑白攝像頭獲取的黑白圖像與近紅外圖像中的人臉部分結合特征提取算法提取二維狀態器官特征點；將所述雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像的人臉部分結合特征提取算法提取器官特征點與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像提取器官特征點，形成三維狀態的器官特征點，經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。所述識別方法還包括：判定為活體人臉時，從已提取的二維狀態器官特征點獲得一張完整的人臉特征圖片及數據值，再結合特征匹配算法與對比特征數據庫進行匹配；匹配完成后即輸出顯示或控制。通過配置的雙攝像頭的黑白攝像頭獲取黑白圖像及近紅外圖像，包括：對黑白圖像及近紅外圖像進行差分運算，差分運算包括：以黑白圖像作為當前環境的靜態圖像，以近紅外圖像作為主動光源圖像，將靜態圖像與主動光源圖像進行差分運算，得到差分圖像，依據主動光源特征得出完整的去背景主動光源圖像。經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，包括：將雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像進行光流場估計模型，差異性分布估算，判斷圖像是否為活體人臉，若是，則通過信息獲取模塊結合特征提取算法提取二維狀態的器官特征點，若否，則結束。一種活體人臉雙攝像頭識別裝置，所述識別裝置包括：圖像獲取模塊，用于通過配置的雙攝像頭，該雙攝像頭為一黑白攝像頭與一彩色攝像頭，黑白攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的黑白圖像，以及獲取另一張為近紅外光條件下產生的近紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的彩色圖像；信息獲取模塊，用于將所述雙攝像頭中黑白攝像頭獲取的黑白圖像與近紅外圖像中的人臉部分結合特征提取算法提取二維狀態器官特征點；判斷模塊，用于將所述雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像的人臉部分結合特征提取算法提取器官特征點與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像提取器官特征點，形成三維狀態的器官特征點，經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。所述識別裝置還包括：匹配模塊，用于判定為活體人臉時，從已提取的二維狀態器官特征點獲得一張完整的人臉特征圖片及數據值，再結合特征匹配算法與對比特征數據庫進行匹配；顯示或控制模塊，用于匹配完成后即輸出顯示或控制。所述圖像獲取模塊還用于通過配置的雙攝像頭的黑白攝像頭獲取黑白圖像及近紅外圖像，包括：對黑白圖像及近紅外圖像進行差分運算，差分運算包括：以黑白圖像作為當前環境的靜態圖像，以近紅外圖像作為主動光源圖像，將靜態圖像與主動光源圖像進行差分運算，得到差分圖像，依據主動光源特征得出完整的去背景主動光源圖像。所述判斷模塊還用于將雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像進行光流場估計模型，差異性分布估算，判斷圖像是否為活體人臉，若是，則通過信息獲取模塊結合特征提取算法提取二維狀態的器官特征點，若否，則結束。一種活體人臉雙攝像頭識別裝置，包括：處理器；用于存儲處理器可執行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為：通過配置的雙攝像頭，該雙攝像頭為一黑白攝像頭與一彩色攝像頭，黑白攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的黑白圖像，以及獲取另一張為近紅外光條件下產生的近紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的彩色圖像；將所述雙攝像頭中黑白攝像頭獲取的黑白圖像與近紅外圖像中的人臉部分結合特征提取算法提取二維狀態器官特征點；將所述雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像的人臉部分結合特征提取算法提取器官特征點與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像提取器官特征點，形成三維狀態的器官特征點，經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。所述雙攝像頭分別配置有紅外LED與白光LED。本專利技術的有益效果：本專利技術通過雙攝像頭采集彩色圖像及近紅外圖像，經過背景差分運算，獲得去背景圖片即人臉部分，通過特征提取算法提取器官特征點，經過人臉特征算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。本專利技術的識別方法可靠性高、方便實用、實現成本低。下面結合附圖與具體實施方式，對本專利技術進一步詳細說明。附圖說明圖1為實施例1的活體人臉雙攝像頭識別方法的流程圖；圖2為實施例1的步驟102人臉牲算法識別活體人臉的特征的流程圖；圖3為實施例1的活體人臉雙攝像頭識別裝置的框圖；圖4為實施例1的活體人臉雙攝像頭的結構示意圖；圖5為實施例1的活體人臉雙攝像頭識別裝置的硬件框圖。圖6為實施例2的活體人臉雙攝像頭識別方法的流程圖；圖7為實施例2的活體人臉雙攝像頭識別方法流程框圖；圖8為實施例2的活體人臉雙攝像頭識別裝置的框圖；圖中，1、鏡頭，2、勻光板，3、紅外發射管，4、鏡頭底座，5、主板與燈板連接器，6、USB連接器，7、電源連接器，8、主板與sensor板連接器，9、燈板與主板連接器，10、主控板，11、Sensor板，12、燈板。具體實施方式實施例1，參見圖1，本實施例提供的活體人臉雙攝像頭識別方法，所述識別方法包括：步驟101，通過配置的雙攝像頭，該雙攝像頭為一黑白攝像頭與一彩色攝像頭，黑白攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的黑白圖像，以及獲取另一張為近紅外光條件下產生的近紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的彩色圖像；其中，對黑白圖像與近紅外圖像進行背景差分運算，背景差分運算包括：以黑白圖像作為當前環境的靜態圖像，以近紅外圖像作為主動光源圖像，將靜態圖像與主動光源圖像進行差分運算，得到差分圖像，依據主動光源特征得出完整的去背景主動光源圖像；背景差分運算基本過程為：在圖像相鄰兩幀(第1幀為當前環境靜態背景圖像即黑白圖像，第2幀為主動光源圖像即近紅外圖像)間采用基于像素差分通過閉值化來提取出圖像中的主動光源部分圖像。首先，將相鄰幀圖像對應像本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種活體人臉雙攝像頭識別方法，其特征在于，所述識別方法包括：通過配置的雙攝像頭，該雙攝像頭為一黑白攝像頭與一彩色攝像頭，黑白攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的黑白圖像，以及獲取另一張為近紅外光條件下產生的近紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的彩色圖像；將所述雙攝像頭中黑白攝像頭獲取的黑白圖像與近紅外圖像中的人臉部分結合特征提取算法提取二維狀態器官特征點；將所述雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像的人臉部分結合特征提取算法提取器官特征點與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像提取器官特征點，形成三維狀態的器官特征點，經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。

【技術特征摘要】
1.一種活體人臉雙攝像頭識別方法，其特征在于，所述識別方法包括：通過配置的雙攝像頭，該雙攝像頭為一黑白攝像頭與一彩色攝像頭，黑白攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的黑白圖像，以及獲取另一張為近紅外光條件下產生的近紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的彩色圖像；將所述雙攝像頭中黑白攝像頭獲取的黑白圖像與近紅外圖像中的人臉部分結合特征提取算法提取二維狀態器官特征點；將所述雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像的人臉部分結合特征提取算法提取器官特征點與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像提取器官特征點，形成三維狀態的器官特征點，經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，判斷人臉圖像是否為活體人臉。2.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述識別方法還包括：判定為活體人臉時，從已提取的二維狀態器官特征點獲得一張完整的人臉特征圖片及數據值，再結合特征匹配算法與對比特征數據庫進行匹配；匹配完成后即輸出顯示或控制。3.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，通過配置的雙攝像頭的黑白攝像頭獲取黑白圖像及近紅外圖像，包括：對黑白圖像及近紅外圖像進行差分運算，差分運算包括：以黑白圖像作為當前環境的靜態圖像，以近紅外圖像作為主動光源圖像，將靜態圖像與主動光源圖像進行差分運算，得到差分圖像，依據主動光源特征得出完整的去背景主動光源圖像。4.根據權利要求2所述的識別方法，其特征在于，經過人臉牲算法識別活體人臉的特征，包括：將雙攝像頭中彩色攝像頭獲取的彩色圖像與黑白攝像頭獲取的近紅外圖像進行光流場估計模型，差異性分布估算，判斷圖像是否為活體人臉，若是，則通過信息獲取模塊結合特征提取算法提取二維狀態的器官特征點，若否，則結束。5.一種活體人臉雙攝像頭識別裝置，其特征在于，所述識別裝置包括：圖像獲取模塊，用于通過配置的雙攝像頭，該雙攝像頭為一黑白攝像頭與一彩色攝像頭，黑白攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的黑白圖像，以及獲取另一張為近紅外光條件下產生的近紅外圖像；彩色攝像頭獲取一張為自然光或白光條件下產生的彩色圖像；信息獲取模塊，用于將所述雙攝像頭中黑白攝像頭獲取的黑白圖像與近紅外圖像中的人臉部分結合特征提取算法提取二維狀態器官特...

【專利技術屬性】
技術研發人員：沈振權，舒偉平，田野，陳渡平，
申請(專利權)人：廣東光陣光電科技有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44