基于3D成像的人脸识别方法及终端技术

本发明专利技术公开了一种基于3D成像的人脸识别方法及终端，所述人脸识别方法包括：获取头像的3D模型；在所述3D模型上获取三维特征点；在目标图像的头像上识别皮肤及毛发区域；在所述皮肤及毛发区域中获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点；对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值；根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。本发明专利技术的人脸识别方法及终端识别影像中的身份更加准确，而且识别图像的种类更多，识别面更广，身份识别的应用环境更多。

【技术实现步骤摘要】
基于3D成像的人脸识别方法及终端
本专利技术涉及一种基于3D成像的人脸识别方法及终端。
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。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。现有技术中，通过人脸识别时只能识别人的正面，而且无法对遮挡的人脸进行识别，识别准确度差，应用领域狭窄。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中人脸识别的识别准确度差，应用领域狭窄的缺陷，提供一种更加准确，而且识别图像的种类更多，识别面更广的基于3D成像的人脸识别方法及终端。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：一种基于3D成像的人脸识别方法，其特点在于，所述人脸识别方法包括：获取头像的3D模型；在所述3D模型上获取三维特征点；在目标图像的头像上识别皮肤及毛发区域；在所述皮肤及毛发区域中获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点；对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值；根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。较佳地，所述目标特征点为二维特征点，所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括：将所述3D模型在一目标平面上投影，在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点，投影特征点之间的位置关系与所述目标特征点之间的位置关系匹配；对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。较佳地，所述将所述3D模型在一目标平面上投影包括：在预存库中查找并确定目标平面，所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影，通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。较佳地，所述将所述3D模型在一目标平面上投影包括：所述3D模型的像素点均设于所述目标平面的一侧；所述像素点根据距离所述目标平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上。较佳地，所述目标特征点为三维特征点，所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括：将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线；将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。较佳地，所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点、头轮廓特征点及发际线轮廓特征点。本专利技术还提供一种基于3D成像的人脸识别终端，其特点在于，所述人脸识别终端包括一获取模块、一生成模块、一识别模块、一处理模块、一对比模块以及一判断模块，所述获取模块用于获取头像的3D模型；所述生成模块用于在所述3D模型上获取三维特征点；所述识别模块用于在目标图像的头像上识别皮肤及毛发区域；所述处理模块用于在所述皮肤及毛发区域中获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点；所述对比模块用于对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值；所述判断模块用于根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。较佳地，所述目标特征点为二维特征点，所述人脸识别终端还包括一投影模块以及一计算模块；所述投影模块用于将所述3D模型在一目标平面上投影，并在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点，投影特征点之间的位置关系与所述目标特征点之间的位置关系匹配；所述对比模块用于对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值；所述投影模块还用于在预存库中查找并确定目标平面，所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影，通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。较佳地，所述人脸识别终端还包括一覆盖模块，所述覆盖模块用于将所述像素点根据距离所述目标平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上，其中，所述3D模型的像素点均设于所述目标平面的一侧。较佳地，所述目标特征点为三维特征点，所述人脸识别终端还包括一执行模块，所述执行模块用于将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线；所述对比模块用于将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本专利技术各较佳实例。本专利技术的积极进步效果在于：本专利技术的人脸识别方法及终端识别影像中的身份更加准确，而且识别图像的种类更多，识别面更广，身份识别的应用环境更多。附图说明图1为本专利技术实施例1的人脸识别方法的流程图。图2为本专利技术实施例2的人脸识别方法的流程图。具体实施方式下面通过实施例的方式进一步说明本专利技术，但并不因此将本专利技术限制在所述的实施例范围之中。实施例1本实施例提供一种人脸识别终端，所述人脸识别终端可以为手机、门禁系统或与监控连接的电脑。通过所述人脸识别终端，用户可以识别目标图像中的头像身份，或判断所述头像是否是合法人物等。所述人脸识别终端包括所述人脸识别终端包括一获取模块、一生成模块、一识别模块、一处理模块、一对比模块、一判断模块、一投影模块、一计算模块以及一覆盖模块。所述获取模块用于获取头像的3D模型。所述生成模块用于在所述3D模型上获取三维特征点。所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点、头轮廓特征点及发际线轮廓特征点。所述识别模块用于在目标图像的头像上识别皮肤及毛发区域。所述处理模块用于在所述皮肤及毛发区域中获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点。所述对比模块用于对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值。所述判断模块用于根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。所述投影模块用于将所述3D模型在一目标平面上投影，并在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点，投影特征点之间的位置关系与所述目标特征点之间的位置关系匹配。所述对比模块用于对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。所述投影模块还用于在预存库中查找并确定目标平面，所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影，通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。所述覆盖模块用于将所述像素点根据距离所述目标平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上，其中，所述3D模型的像素点均设于所述目标平面的一侧。利用上述人脸识别终端，本实施例还提供一种人脸识别方法，包括：步骤100、获取头像的3D模型；步骤101、在所述3D模型上获取三维特征点；步骤102、在目标图像的头像上识别皮肤及毛发区域；通过对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于3D成像的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括：获取头像的3D模型；在所述3D模型上获取三维特征点；在目标图像的头像上识别皮肤及毛发区域；在所述皮肤及毛发区域中获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点；对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值；根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。

【技术特征摘要】
1.一种基于3D成像的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括：获取头像的3D模型；在所述3D模型上获取三维特征点；在目标图像的头像上识别皮肤及毛发区域；在所述皮肤及毛发区域中获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点；对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值；根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述目标特征点为二维特征点，所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括：将所述3D模型在一目标平面上投影，在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点，投影特征点之间的位置关系与所述目标特征点之间的位置关系匹配；对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。3.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将所述3D模型在一目标平面上投影包括：在预存库中查找并确定目标平面，所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影，通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。4.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将所述3D模型在一目标平面上投影包括：所述3D模型的像素点均设于所述目标平面的一侧；所述像素点根据距离所述目标平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上。5.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述目标特征点为三维特征点，所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括：将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线；将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。6.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点、头轮廓特征点及发际线轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴跃华，
申请(专利权)人：盎锐上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31