基于活体检测技术的人脸识别方法和系统技术方案

本公开提供了一种基于活体检测技术的人脸识别方法和系统。该方法包括：分析应用场景；基于应用场景选择包括面部热成像技术的至少一种多模态活体检测技术；接收面部热成像图像和面部照片；基于面部热成像图像提取和识别面部红外特征；基于面部照片提取和识别面部可见光成像特征；确定面部热成像特征和面部可见光成像特征是否匹配；以及如果面部热成像特征和面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功。本公开的基于活体检测技术的人脸识别方法可使用多模态活体检测技术来实现。

Face Recognition Method and System Based on Biological Detection Technology

【技术实现步骤摘要】
基于活体检测技术的人脸识别方法和系统
本公开主要涉及身份识别，尤其涉及防范假体攻击。
技术介绍
在身份识别的
中，人脸识别系统以人脸这一唯一生物特征作为身份鉴别依据。在实际应用中人脸作为开放的生物特征容易被第三方以照片或者视频等假体的方式获取，进而利用上述资源以假体的方式进行非本人攻击。假体可以是图片、视频等等。活体是由自然人表现出的真实存在的、具有生物活性的生物模态。而假体则是仿照活体所具有的生物特征所制作的、具有一定相似性的、虚假的、不具有生物活性的样本，用以模拟、仿冒对应的活体。目前，人脸识别系统逐渐开始商用，并向着自动化、无人监督化的趋势发展，然而如何自动地、高效地辨别图像真伪、抵抗欺骗攻击以确保系统安全已成为人脸识别技术中一个迫切需要解决的问题。通常意义上的活体检测是当生物特征信息从合法用户那里取得时，判断该生物信息是否从具有生物活体的合法用户身上取的。活体检测的方法主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。人脸识别系统除了“识人”之外，还需要“识真”，也就是说在系统面前，不仅要证明这个人的脸是不是这个人的脸，还要证明这张脸是不是活体的人脸，而不是图片、视频。在金融支付(尤其是无人超市、自动取款等)、门禁等应用场景中，判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击是极为重要的。由此，在本领域中，活体检测被用来验证是否是用户真实本人。因此，在身份识别领域中，需要一种能够有效地纳入活体检测技术来进行身份识别的方法和系统。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本公开提供了一种基于活体检测技术的人脸识别方案，所述方案应用了活体检测技术来有效地防范假体攻击。根据本公开一实施例，提供了一种基于热成像技术的人脸识别方法，包括：获取面部实时热成像图像和面部照片；基于面部实时热成像图像提取和识别面部热成像特征；基于面部照片提取和识别面部可见光成像特征；确定面部热成像特征和面部可见光成像特征是否匹配；如果面部热成像特征和面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功；以及如果面部热成像特征和面部可见光成像特征不匹配，则人脸识别失败。在本公开一实施例中，面部实时热成像图像通过基于温度传感设备的远红外人脸识别技术实时获取。在本公开的另一实施例中，面部照片是从数据库获取的静态的单帧或多帧RGB图像。在本公开的又一实施例中，面部照片是实时动态获取的单帧或多帧RGB图像。在本公开一实施例中，面部热成像特征和面部可见光成像特征分别包括人脸的全局特征和局部特征。在本公开的另一实施例中，面部热成像特征包括血管分布特征。根据本公开一实施例，提供了一种基于活体检测技术的人脸识别方法，包括：分析应用场景；基于应用场景选择至少一种多模态活体检测技术，该多模态活体检测技术至少包括面部热成像技术；获取面部实时热成像图像和面部照片；基于面部实时热成像图像提取和识别面部热成像特征；基于面部照片提取和识别面部可见光成像特征；确定面部热成像特征和面部可见光成像特征是否匹配；以及如果面部热成像特征和面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功；如果面部热成像特征和面部可见光成像特征不匹配，则人脸识别失败。在本公开一实施例中，多模态活体检测技术还包括交互式动作活体检测技术、三维图像获取技术、近红外活体检测技术。在本公开一实施例中，基于应用场景选择至少一种多模态活体检测技术包括：除选择面部热成像技术之外，进一步选择交互式动作活体检测技术、三维图像获取技术、近红外活体检测技术中的一种或以上技术。在本公开的另一实施例中，多模态活体检测技术是基于应用场景的光照条件来选择的。在本公开的又一实施例中，多模态活体检测技术是基于应用场景的安全要求来选择的。在本公开一实施例中，面部热成像图像通过基于温度传感设备的远红外人脸识别实时获取。在本公开的另一实施例中，面部照片是从数据库获取的静态的单帧或多帧RGB图像。在本公开的又一实施例中，面部照片是实时动态获取的单帧或多帧RGB图像。根据本公开一实施例，提供了一种基于热成像技术的人脸识别系统，包括：接收模块，用于接收面部实时热成像图像和面部照片；提取模块，用于：基于所述面部实时热成像图像提取和识别面部热成像特征，以及基于所述面部照片提取和识别面部可见光成像特征；以及分析模块，用于：确定所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征是否匹配；如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功；以及如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征不匹配，则人脸识别失败。根据本公开一实施例，提供了一种基于活体检测技术的人脸识别系统，包括：选择模块，用于分析应用场景，并基于应用场景选择至少一种多模态活体检测技术，该多模态活体检测技术至少包括面部热成像技术；接收模块，用于接收面部实时热成像图像和面部照片；提取模块，用于基于所述面部实时热成像图像提取和识别面部热成像特征，以及基于所述面部照片提取和识别面部可见光成像特征；分析模块，用于确定所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征是否匹配，以及如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功；如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征不匹配，则人脸识别失败。本公开的基于活体检测技术的人脸识别方法和系统能够有效地防范假体攻击、尤其是金融支付领域中的假体攻击。本公开的基于活体检测技术的人脸识别方法可使用多模态活体检测技术来实现。值得注意的是，本公开中所纳入的红外活体检测技术使得本公开的技术方案摆脱光照条件的限制，使得应用场景得以拓展到完全黑暗的场景、抑或是恶劣的自然环境中。本公开中所纳入的可见光成像技术是用于防假体攻击的基于可见光的活体检测技术。本领域技术人员可以理解，随着人脸识别技术的发展和多样化，本公开的基于活体检测技术的人脸识别方法的应用也会随之多样化。提供本概述以便以简化的形式介绍以下在详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。附图说明本公开的以上
技术实现思路
以及下面的具体实施方式在结合附图阅读时会得到更好的理解。需要说明的是，附图仅作为所请求保护的专利技术的示例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的元素。图1示出了结合有热成像摄像头的收银机以及其所获取的灰度图的示例。图2示出了根据本公开一实施例的基于热成像技术的人脸识别方法的流程图。图3示出了根据本公开另一实施例的基于活体检测技术的多模态人脸识别方法的流程图。图4示出了根据本公开一实施例的基于热成像技术的人脸识别系统的框图。图5示出根据本公开另一实施例的基于活体检测技术的人脸识别系统的框图。具体实施方式为使得本公开的上述目的、特征和优点能更加明显易懂，以下结合附图对本公开的具体实施方式作详细说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但是本公开还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，因此本公开不受下面公开的具体实施例的限制。本公开提供了基于活体检测技术的人脸识别方法和系统。生物识别技术是一种利用人体生物特征进行身份认证的技术。相比传统的身份鉴定方法，包括身份标识物品(诸如钥匙、证件、ATM卡等)和身份标识知识(诸如用户名和密码)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于热成像技术的人脸识别方法，包括：获取面部实时热成像图像和面部照片；基于所述面部实时热成像图像提取和识别面部热成像特征；基于所述面部照片提取和识别面部可见光成像特征；确定所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征是否匹配；如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功；以及如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征不匹配，则人脸识别失败。

【技术特征摘要】
1.一种基于热成像技术的人脸识别方法，包括：获取面部实时热成像图像和面部照片；基于所述面部实时热成像图像提取和识别面部热成像特征；基于所述面部照片提取和识别面部可见光成像特征；确定所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征是否匹配；如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功；以及如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征不匹配，则人脸识别失败。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述面部实时热成像图像通过基于温度传感设备的远红外人脸识别技术实时获取。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述面部照片是从数据库获取的静态的单帧或多帧RGB图像。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述面部照片是实时动态获取的单帧或多帧RGB图像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征分别包括人脸的全局特征和局部特征。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述面部热成像特征包括血管分布特征。7.一种基于活体检测技术的人脸识别方法，包括：分析应用场景；基于所述应用场景选择至少一种多模态活体检测技术，所述多模态活体检测技术至少包括面部热成像技术；获取面部实时热成像图像和面部照片；基于所述面部实时热成像图像提取和识别面部热成像特征；基于所述面部照片提取和识别面部可见光成像特征；确定所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征是否匹配；以及如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征匹配，则人脸识别成功；如果所述面部热成像特征和所述面部可见光成像特征不匹配，则人脸识别失败。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多模态活体检测技术还包括交互式动作活体检测技术、三维图像获取技术、近红外活体检测技术。9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于应用场景选择至少一种多模态活体检测技术包括：除选择面部热成像技术之外，进一步选择交互式动作活体检测技术、三维图像获取技术、近红外活体检测技术中的一种或以上技术。10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多模态活...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁菁汀，傅秉涛，李亮，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY