一种人脸活体检测方法及装置制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
一种人脸活体检测方法及装置
本专利技术涉及生物识别
，特别是涉及一种人脸活体检测方法及装置。
技术介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。现代人们的生活和工作中，利用人脸识别技术可以有效的加强安全和隐私。但现实中也存在一个问题，比如利用照片或视频等虚假的信息可能会欺骗人脸识别设备，使得非法用户通过人脸识别这道安全防线，对安全和隐私构成威胁。因此，在人脸识别前，先进行活体检测，可以有效地防止利用打印的照片、手机或Pad等移动终端里的照片、视频等虚假信息通过人脸识别，从而避免安全漏洞。现有的活体检测技术主要有：基于纹理的、基于光流的和基于交互的活体检测等。其中，基于纹理的方法，利用了拍摄真实人脸皮肤和拍摄纸张、显示屏的纹理的差别，通过纹理描述子进行检测，这种方法容易受环境(例如光照等)影响。基于光流的方法通过建立光流场模型，获取活体真人、照片、屏幕等不同的三维结构在运动时的光流特点进行活...
【技术保护点】
一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括：采集人脸图像，并对所述人脸图像进行预处理；提取预处理后人脸图像的空域无参考图像质量评估BRISQUE特征；将空域无参考图像质量评估BRISQUE特征输入到分类器中进行分类，根据分类结果判断所述人脸图像是否来自于活体。
【技术特征摘要】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括：采集人脸图像，并对所述人脸图像进行预处理；提取预处理后人脸图像的空域无参考图像质量评估BRISQUE特征；将空域无参考图像质量评估BRISQUE特征输入到分类器中进行分类，根据分类结果判断所述人脸图像是否来自于活体。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸图像包括：被测人脸的近红外人脸图像和可见光人脸图像；所述空域无参考图像质量评估BRISQUE特征包括：预处理后近红外人脸图像的空域无参考图像质量评估BRISQUE特征和预处理后可见光人脸图像的空域无参考图像质量评估BRISQUE特征；所述分类器包括：级联的第一分类器和第二分类器。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将空域无参考图像质量评估BRISQUE特征输入到分类器中进行分类，包括：将预处理后近红外人脸图像的空域无参考图像质量评估BRISQUE特征输入第一分类器进行分类后，再将预处理后可见光人脸图像的空域无参考图像质量评估BRISQUE特征输入第二分类器进行分类。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一分类器包括：级联的第一子分类器和第二子分类器；所述第一子分类器为由活体、照片的近红外人脸样本图像训练的分类器；所述第二子分类器为由活体、视频的近红外人脸样本图像训练的分类器。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二分类器包括：级联的第三子分类器和第四子分类器；所述第三子分类器为由活体、照片的可见光人脸样本图像训练的分类器；所述第四子分类器为由活体、视频的可见光人脸样本图像训练的分类器。6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述提取预处理后人脸图像的空域无参考图像质量评估BRISQUE特征，包括：A1，计算所述人脸图像的均值对比度归一化图像；A2，对均值对比度归一化图像进行广义高斯分布拟合，得到两个广义高斯分布拟合参数；A3，计算均值对比度归一化图像与4个相邻均值对比度归一化图像的乘积图像，针对每一个乘积图像进行非对称广义高斯分布拟合，得到16个非对称广义高斯分布拟合参数；所述相邻均值对比度归一化图像包括：均值对比度归一化图像在横向、纵向、主对角、副对角线方向上的相邻图像；A4，对所述人脸图像进行下采样后，通过执行步骤A1～A3，获得下采样后人脸图像的两个广义高斯分布拟合参数和16个非对称广义高斯分布拟合参数；A5，将人脸图像的两个广义高斯分布拟合参数和16个非对称广义高斯分布拟合参数、下采样后人脸图像的两个广义高斯分布拟合参数和16个非对称广义高斯分布拟合参数进行组合，形成36维的BRISQUE特征。7.一种人脸活...
【专利技术属性】
技术研发人员：张祥德，
申请(专利权)人：北京眼神科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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