一种活体人脸双摄像头识别方法及识别装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种活体人脸双摄像头识别方法，包括：通过配置的双摄像头的黑白摄像头获取一张黑白图像及一张红外图像；彩色摄像头获取一张彩色图像；将黑白图像与近红外图像中的人脸部分结合特征提取算法提取二维状态器官特征点；形成三维状态的器官特征点，经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。本发明专利技术还公开了活体人脸双摄像头识别装置。本发明专利技术通过双摄像头采集彩色图像及近红外图像，经过背景差分运算，获得去背景图片即人脸部分，通过特征提取算法提取器官特征点，经过人脸特征算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。本发明专利技术的识别方法可靠性高、方便实用、实现成本低。

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.

【技术实现步骤摘要】
一种活体人脸双摄像头识别方法及识别装置
本专利技术涉及活体人脸识别
，具体涉及一种活体人脸双摄像头识别方法及识别装置。
技术介绍
随着安防的技术不断更新，人脸识别技术应用在生活中也越来越广泛。尤其在政府部门、边关和金融行业，对安全防护有着不可替代的智能安全监控的作用。人脸识别技术日趋成熟，商业化应用愈加广泛、然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制，因此对合法用户人脸的假冒，是人脸识别，尤其是活体人脸识别认证系统构成重要的威胁。这些年来，活体人脸检测技术取得了一些进展，但在实际应用现有的方法的安全可靠性、以及成本性不能得到很高的平衡。现有的活体人脸识别技术，主要通过一个普通的摄像头检测是否满足人脸特征，仍容易被假冒的塑胶等实体头像骗过。还有的是通过专业级的红外辐射热成像镜头，通过扫描活体人体脸部的细微生物特征，甚至细微到能看到活体脸部内部的血管分布。但这种设备非常昂贵，这就造成了只能适合某些特定的场合，而不能得到广泛的使用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种可靠性高、方便实用的活体人脸双摄像头识别方法及识别装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种活体人脸双摄像头识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：通过配置的双摄像头，该双摄像头为一黑白摄像头与一彩色摄像头，黑白摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的黑白图像，以及获取另一张为近红外光条件下产生的近红外图像；彩色摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的彩色图像；将所述双摄像头中黑白摄像头获取的黑白图像与近红外图像中的人脸部分结合特征提取算法提取二维状态器官特征点；将所述双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像的人脸部分结合特征提取算法提取器官特征点与黑白摄像头获取的近红外图像提取器官特征点，形成三维状态的器官特征点，经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。所述识别方法还包括：判定为活体人脸时，从已提取的二维状态器官特征点获得一张完整的人脸特征图片及数据值，再结合特征匹配算法与对比特征数据库进行匹配；匹配完成后即输出显示或控制。通过配置的双摄像头的黑白摄像头获取黑白图像及近红外图像，包括：对黑白图像及近红外图像进行差分运算，差分运算包括：以黑白图像作为当前环境的静态图像，以近红外图像作为主动光源图像，将静态图像与主动光源图像进行差分运算，得到差分图像，依据主动光源特征得出完整的去背景主动光源图像。经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，包括：将双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像与黑白摄像头获取的近红外图像进行光流场估计模型，差异性分布估算，判断图像是否为活体人脸，若是，则通过信息获取模块结合特征提取算法提取二维状态的器官特征点，若否，则结束。一种活体人脸双摄像头识别装置，所述识别装置包括：图像获取模块，用于通过配置的双摄像头，该双摄像头为一黑白摄像头与一彩色摄像头，黑白摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的黑白图像，以及获取另一张为近红外光条件下产生的近红外图像；彩色摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的彩色图像；信息获取模块，用于将所述双摄像头中黑白摄像头获取的黑白图像与近红外图像中的人脸部分结合特征提取算法提取二维状态器官特征点；判断模块，用于将所述双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像的人脸部分结合特征提取算法提取器官特征点与黑白摄像头获取的近红外图像提取器官特征点，形成三维状态的器官特征点，经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。所述识别装置还包括：匹配模块，用于判定为活体人脸时，从已提取的二维状态器官特征点获得一张完整的人脸特征图片及数据值，再结合特征匹配算法与对比特征数据库进行匹配；显示或控制模块，用于匹配完成后即输出显示或控制。所述图像获取模块还用于通过配置的双摄像头的黑白摄像头获取黑白图像及近红外图像，包括：对黑白图像及近红外图像进行差分运算，差分运算包括：以黑白图像作为当前环境的静态图像，以近红外图像作为主动光源图像，将静态图像与主动光源图像进行差分运算，得到差分图像，依据主动光源特征得出完整的去背景主动光源图像。所述判断模块还用于将双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像与黑白摄像头获取的近红外图像进行光流场估计模型，差异性分布估算，判断图像是否为活体人脸，若是，则通过信息获取模块结合特征提取算法提取二维状态的器官特征点，若否，则结束。一种活体人脸双摄像头识别装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：通过配置的双摄像头，该双摄像头为一黑白摄像头与一彩色摄像头，黑白摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的黑白图像，以及获取另一张为近红外光条件下产生的近红外图像；彩色摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的彩色图像；将所述双摄像头中黑白摄像头获取的黑白图像与近红外图像中的人脸部分结合特征提取算法提取二维状态器官特征点；将所述双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像的人脸部分结合特征提取算法提取器官特征点与黑白摄像头获取的近红外图像提取器官特征点，形成三维状态的器官特征点，经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。所述双摄像头分别配置有红外LED与白光LED。本专利技术的有益效果：本专利技术通过双摄像头采集彩色图像及近红外图像，经过背景差分运算，获得去背景图片即人脸部分，通过特征提取算法提取器官特征点，经过人脸特征算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。本专利技术的识别方法可靠性高、方便实用、实现成本低。下面结合附图与具体实施方式，对本专利技术进一步详细说明。附图说明图1为实施例1的活体人脸双摄像头识别方法的流程图；图2为实施例1的步骤102人脸牲算法识别活体人脸的特征的流程图；图3为实施例1的活体人脸双摄像头识别装置的框图；图4为实施例1的活体人脸双摄像头的结构示意图；图5为实施例1的活体人脸双摄像头识别装置的硬件框图。图6为实施例2的活体人脸双摄像头识别方法的流程图；图7为实施例2的活体人脸双摄像头识别方法流程框图；图8为实施例2的活体人脸双摄像头识别装置的框图；图中，1、镜头，2、匀光板，3、红外发射管，4、镜头底座，5、主板与灯板连接器，6、USB连接器，7、电源连接器，8、主板与sensor板连接器，9、灯板与主板连接器，10、主控板，11、Sensor板，12、灯板。具体实施方式实施例1，参见图1，本实施例提供的活体人脸双摄像头识别方法，所述识别方法包括：步骤101，通过配置的双摄像头，该双摄像头为一黑白摄像头与一彩色摄像头，黑白摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的黑白图像，以及获取另一张为近红外光条件下产生的近红外图像；彩色摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的彩色图像；其中，对黑白图像与近红外图像进行背景差分运算，背景差分运算包括：以黑白图像作为当前环境的静态图像，以近红外图像作为主动光源图像，将静态图像与主动光源图像进行差分运算，得到差分图像，依据主动光源特征得出完整的去背景主动光源图像；背景差分运算基本过程为：在图像相邻两帧(第1帧为当前环境静态背景图像即黑白图像，第2帧为主动光源图像即近红外图像)间采用基于像素差分通过闭值化来提取出图像中的主动光源部分图像。首先，将相邻帧图像对应像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种活体人脸双摄像头识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：通过配置的双摄像头，该双摄像头为一黑白摄像头与一彩色摄像头，黑白摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的黑白图像，以及获取另一张为近红外光条件下产生的近红外图像；彩色摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的彩色图像；将所述双摄像头中黑白摄像头获取的黑白图像与近红外图像中的人脸部分结合特征提取算法提取二维状态器官特征点；将所述双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像的人脸部分结合特征提取算法提取器官特征点与黑白摄像头获取的近红外图像提取器官特征点，形成三维状态的器官特征点，经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。

【技术特征摘要】
1.一种活体人脸双摄像头识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：通过配置的双摄像头，该双摄像头为一黑白摄像头与一彩色摄像头，黑白摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的黑白图像，以及获取另一张为近红外光条件下产生的近红外图像；彩色摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的彩色图像；将所述双摄像头中黑白摄像头获取的黑白图像与近红外图像中的人脸部分结合特征提取算法提取二维状态器官特征点；将所述双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像的人脸部分结合特征提取算法提取器官特征点与黑白摄像头获取的近红外图像提取器官特征点，形成三维状态的器官特征点，经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，判断人脸图像是否为活体人脸。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述识别方法还包括：判定为活体人脸时，从已提取的二维状态器官特征点获得一张完整的人脸特征图片及数据值，再结合特征匹配算法与对比特征数据库进行匹配；匹配完成后即输出显示或控制。3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，通过配置的双摄像头的黑白摄像头获取黑白图像及近红外图像，包括：对黑白图像及近红外图像进行差分运算，差分运算包括：以黑白图像作为当前环境的静态图像，以近红外图像作为主动光源图像，将静态图像与主动光源图像进行差分运算，得到差分图像，依据主动光源特征得出完整的去背景主动光源图像。4.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，经过人脸牲算法识别活体人脸的特征，包括：将双摄像头中彩色摄像头获取的彩色图像与黑白摄像头获取的近红外图像进行光流场估计模型，差异性分布估算，判断图像是否为活体人脸，若是，则通过信息获取模块结合特征提取算法提取二维状态的器官特征点，若否，则结束。5.一种活体人脸双摄像头识别装置，其特征在于，所述识别装置包括：图像获取模块，用于通过配置的双摄像头，该双摄像头为一黑白摄像头与一彩色摄像头，黑白摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的黑白图像，以及获取另一张为近红外光条件下产生的近红外图像；彩色摄像头获取一张为自然光或白光条件下产生的彩色图像；信息获取模块，用于将所述双摄像头中黑白摄像头获取的黑白图像与近红外图像中的人脸部分结合特征提取算法提取二维状态器官特...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈振权，舒伟平，田野，陈渡平，
申请(专利权)人：广东光阵光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44