人脸识别系统技术方案

本实用新型专利技术提供了一种人脸识别系统，该脸识别系统包括人脸识别终端和服务器，所述人脸识别终端和所述服务器通信连接，所述人脸识别终端包括显示面板、图像采集模块以及识别模块，所述图像采集模块的摄像头安装在所述显示面板的顶部，所述摄像头用于采集被测对象的人脸图像，并将采集到的人脸图像发送至所述识别模块，所述识别模块用于对所述被测对象进行活体识别，并在识别出被测对象为活体的情况下将所述人脸图像与人脸数据库中的预存人脸图像进行比对，获得人脸识别结果；所述识别模块包括第一识别单元和第二识别单元。本实用新型专利技术将人脸皮肤特征检测与语音检测相结合，能够有效解决活体识别欺骗问题，提高人脸识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别系统
本技术涉及人脸识别
，特别是涉及一种人脸识别系统。
技术介绍
随着人脸识别技术的迅速发展，人脸识别已经在商业、教育等领域以及执法部门得到广泛应用，例如人脸识别能够帮助银行更准确、有效地核实客户身份。但是，具体应用中，由于光线等因素的影响会导致采集到的图片质量不高，影响人脸识别准确率。另外，被测对象可能会使用照片人脸或预先录制的人脸视频片段进行人脸识别，导致人脸识别效率低。有鉴于此，现有技术中又提出了活体识别技术，即在人脸识别的过程中证明人脸图像对应的是个“活人”。市场上常见的活体识别为随机动作配合，一般要求被测对象做出摇头、眨眼、张嘴等随机动作进行活体识别识别。然而，该活体识别方法也存在着一定的安全性威胁，例如被测对象可以利用三维人脸模型模仿真人完成规定动作来进行伪造登录，很容易将非活体错误地判定为活体。
技术实现思路
本技术的目的是至少解决上述缺陷与不足之一，该目的是通过以下技术方案实现的。本技术提供了一种人脸识别系统，包括人脸识别终端和服务器，所述人脸识别终端和所述服务器通信连接，所述人脸识别终端包括显示面板、图像采集模块以及识别模块，所述图像采集模块与所述识别模块电连接，所述图像采集模块的摄像头安装在所述显示面板的顶部，所述摄像头用于采集被测对象的人脸图像，并将采集到的人脸图像发送至所述识别模块，所述识别模块用于对所述被测对象进行活体识别，并在识别出被测对象为活体的情况下将所述人脸图像与人脸数据库中的预存人脸图像进行比对，获得人脸识别结果；所述识别模块包括第一识别单元和第二识别单元，所述第一识别单元为皮肤识别单元，用于根据所述人脸图像的皮肤特征进行活体识别；所述第二识别单元为语音识别单元，用于根据被测对象发出的唇语信息进行进一步活体识别。进一步地，所述识别模块还包括验证单元，所述验证单元用于在识别出被测对象为活体的情况下将所述人脸图像与人脸数据库中的预存人脸图像进行比对，获得人脸识别结果。进一步地，所述摄像头包括可见光摄像头和/或不可见光摄像头。进一步地，所述第二识别单元包括设置在所述人脸识别终端表面的扬声器和麦克风，设置有2个所述麦克风。进一步地，所述人脸图像的皮肤特征包括额头、眉毛、眼睛、两颊、鼻子、嘴唇、下巴、耳朵中至少两个部位的皮肤特征。本技术的优点如下：(1)本技术采用多重识别进行人脸识别，并且将人脸皮肤特征识别与语音识别相结合进行活体识别，能够有效解决利用照片、视频以及三维人脸模型等进行活体识别而容易产生的欺骗问题，达到高精确度活体识别与人脸识别的功能，有效提高人脸识别的安全性。(2)本技术采用由可见光和不可见光组成的双摄像头，可以在不同的光线下采集人脸图像，获取高质量的图像，提高人脸识别准确率。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。图1为本技术实施例提供的人脸识别系统的示意图；图2为本技术实施例提供的人脸识别终端的结构示意图；图3为本技术实施例提供的人脸识别终端的具体结构示意图；图中附图标记如下：100-人脸识别终端200-服务器300-终端设备1-显示面板2-图像采集模块21-可见光摄像头22-红外摄像头3-识别模块31-第一识别单元32-第二识别单元33-验证单元321-扬声器322-麦克风具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。图1示出了根据本技术的实施方式提供的人脸识别系统的示意图。如图1所示,该人脸识别系统包括人脸识别终端100和服务器200，人脸识别终端100和服务器200通信连接。服务器200可以为独立的服务器，也可以为能够存储云端数据的服务器集。图2至图3示出了根据本技术的实施方式提供的人脸识别终端的结构示意图。如图2至图3所示，人脸识别终端100包括显示面板1、图像采集模块2、以及识别模块3，识别模块3分别与显示面板1和图像采集模块2电连接。图像采集模块2包括摄像头，摄像头设置在显示面板1的顶部，摄像头为广角摄像头，摄像头能够采集连续的由远及近的人脸图像，并发送至识别模块3进行人脸识别。摄像头在进行人物拍摄时，能够自动识别出待拍摄画面中的至少一个人脸，进而对检测出的人脸进行自动调整，例如自动聚焦、自动调整影像放大或缩小等。摄像头的光源可以是可见光光源，例如红光或蓝光等；也可以是不可见光光源，例如红外光源；还可以是由可见光和不可见光光源组成的双摄像头，本技术不具体限定。例如本实施方式中，摄像头采用由可见光摄像头21和红外摄像头22组成的双摄像头。红外摄像头22能够捕捉待拍摄画面中各被拍摄对象漫反射形成的红外图像，由于人眼无法见到红外线，因此，采用红外摄像头22可以避免对被测对象的伤害。并且夜间采用红外采集时，红外摄像头22能够自动调整曝光强度，提高拍摄质量。当被测对象站在离人脸识别终端100一定的距离时，摄像头即对用户进行图像采集，当人脸对准摄像头时，摄像头就可以捕捉到清晰、正面的人脸图像获得有效的人脸图像。优选实施中，上述距离至少为10cm。图像采集过程中，至少采集一帧图像缓存保存。被测对象可以根据显示面板1上显示的预览画面调整自己的拍摄位置、拍摄距离等。识别模块3用于根据采集到的人脸图像判断图像中的人物是否为活体，并且在确定所述人脸图像为活体后，将采集到的人脸特征与人脸数据库中存储的人脸图像的人脸特征进行比对验证，判断是否匹配，获得人脸识别结果并在显示面板1中显示。识别模块3包括第一识别单元31和第二识别单元32，第一识别单元31为皮肤识别单元，能够根据采集到的人脸图像帧的皮肤特征，判断人脸图像中的人脸是否为活体。人脸特征包括人脸的面部皮肤特征，面部皮肤特征包括皮肤纹理特征和/或皮肤毛孔特征。皮肤纹理特征包括皮肤纹理的深浅、节点数及纹理粗细等主要特征，皮肤毛孔特征包括毛孔的数量以及毛孔的大小等。由于真实人脸不同部位的面部皮肤特征不同，例如，真实人脸额头和下巴部位纹理较粗、毛孔较大，而脸颊处纹理较细、毛孔较小，而非真实人脸通过拍摄图像而来，不具有真实皮肤的纹理和毛孔等。因此，能够通过不同部位的面部皮肤特征区分真实皮肤与非真实皮肤，从而进行活体识别。第一识别单元31包括相应的第一识别模型，将人脸特征输入第一识别模型即可进行活体识别。第一识别模型可以对人脸图像进行分类，若提取的人脸特征符合活体人脸图像的人脸特征时，将被测对像的人脸图像分类至活体人脸图像类。若提取的人脸特征符合非活体人脸图像的人脸特征时，将被测对像的人脸图像分类至非活体人脸图像类。第一识别模型为预先训练获得的深度卷积神经网络模型，卷积神经网络是人工神经网络的一种，可以使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络包括卷积层和输出层，卷积层主要采用可训练的卷积核来对输入本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别系统，其特征在于，包括人脸识别终端和服务器，所述人脸识别终端和所述服务器通信连接，所述人脸识别终端包括显示面板、图像采集模块以及识别模块，所述图像采集模块与所述识别模块电连接，所述图像采集模块的摄像头安装在所述显示面板的顶部，所述摄像头用于采集被测对象的人脸图像，并将采集到的人脸图像发送至所述识别模块，所述识别模块用于对所述被测对象进行活体识别，并在识别出被测对象为活体的情况下将所述人脸图像与人脸数据库中的预存人脸图像进行比对，获得人脸识别结果；所述识别模块包括第一识别单元和第二识别单元，所述第一识别单元为皮肤识别单元，用于根据所述人脸图像的皮肤特征进行活体识别；所述第二识别单元为语音识别单元，用于根据被测对象发出的唇语信息进行进一步活体识别。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别系统，其特征在于，包括人脸识别终端和服务器，所述人脸识别终端和所述服务器通信连接，所述人脸识别终端包括显示面板、图像采集模块以及识别模块，所述图像采集模块与所述识别模块电连接，所述图像采集模块的摄像头安装在所述显示面板的顶部，所述摄像头用于采集被测对象的人脸图像，并将采集到的人脸图像发送至所述识别模块，所述识别模块用于对所述被测对象进行活体识别，并在识别出被测对象为活体的情况下将所述人脸图像与人脸数据库中的预存人脸图像进行比对，获得人脸识别结果；所述识别模块包括第一识别单元和第二识别单元，所述第一识别单元为皮肤识别单元，用于根据所述人脸图像的皮肤特征进行活体识别；所述第二识别单元为语音识别单元，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：李首峰，李莉莉，孙立宏，陈放，
申请(专利权)人：国政通科技股份有限公司，
类型：新型
国别省市：北京,11