人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及生物识别技术领域，用于人脸识别。具体公开了一种人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待检测图像；对所述待检测图像进行颜色空间转换以获得所述待检测图像在预设颜色空间中对应的目标图像；提取所述目标图像的局部二值模式特征值，根据所述局部二值模式特征值进行直方图统计以得到局部二值模式直方图；将得到的局部二值模式直方图输入至预先训练好的分类模型进行分类检测以得到检测结果；根据所述检测结果进行人脸图像识别。该方法可以提高人脸识别的效率和准确度，防止人脸识别欺骗攻击。

Face Recognition Method, Device, Computer Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，基于深度学习的人脸识别技术取得了重大的突破，越来越多的线下场景例如学校、公司、商场、机场和火车站，都采用人脸识别进行安防，同时手机和互联网终端也采用人脸识别进行用户信息保护或者支付等。然而，目前的人脸识别仍然存在着严峻的安全隐患问题，比如攻击者可以采用用户彩色照片或者电子屏攻击人脸识别系统，就可以达到获取用户信息的目的。因此，如何提高人脸识别的安全性成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本申请提供了一种人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以防止人脸识别中欺骗攻击，提高用户信息的安全性。第一方面，本申请提供了一种人脸识别方法，所述方法包括：采集用户按照预设拍摄规则拍摄的人脸视频，并从所述人脸视频中确定多帧待检测图像；对每帧所述待检测图像进行人脸检测处理以得到每帧所述待检测图像对应的人脸图像；基于位置回归映射网络，对得到的每帧所述人脸图像进行三维重建以得到每张所述人脸图像对应的深度图像；根据每张所述人脸图像对应的深度图像生成深度矩阵，将所述深度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：采集用户按照预设拍摄规则拍摄的人脸视频，并从所述人脸视频中确定多帧待检测图像；对每帧所述待检测图像进行人脸检测处理以得到每帧所述待检测图像对应的人脸图像；基于位置回归映射网络，对得到的每帧所述人脸图像进行三维重建以得到每张所述人脸图像对应的深度图像；根据每张所述人脸图像对应的深度图像生成深度矩阵，将所述深度矩阵输入至预先训练的活体检测模型进行检测以得到检测结果；根据所述检测结果对所述待检测图像进行人脸图像识别。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：采集用户按照预设拍摄规则拍摄的人脸视频，并从所述人脸视频中确定多帧待检测图像；对每帧所述待检测图像进行人脸检测处理以得到每帧所述待检测图像对应的人脸图像；基于位置回归映射网络，对得到的每帧所述人脸图像进行三维重建以得到每张所述人脸图像对应的深度图像；根据每张所述人脸图像对应的深度图像生成深度矩阵，将所述深度矩阵输入至预先训练的活体检测模型进行检测以得到检测结果；根据所述检测结果对所述待检测图像进行人脸图像识别。2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述从所述人脸视频中确定多帧待检测图像，包括：从所述人脸视频中选择用户正脸拍摄时对应的视频帧图像作为基准图像；提取所述人脸视频中的其他帧图像与所述基准图像的特征匹配点；根据所述特征匹配点计算所述人脸视频中的其他帧图像与所述基准图像的相似度；若所述相似度大于预设阈值，确定所述相似度对应的帧视频图像为待检测图像。3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述采集用户按照预设拍摄规则拍摄的人脸视频，并从所述人脸视频中确定多帧待检测图像，包括：通过终端输出视频采集提示信息，所述视频采集提示信息中包括预设拍摄规则；采集用户按照所述预设拍摄规则拍摄的人脸视频，从所述人脸视频中确定间隔预设帧数的图像作为待检测图像。4.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对每帧所述待检测图像进行人脸检测处理以得到每帧所述待检测图像对应的人脸图像，包括：通过Dlib工具对每帧所述待检测图像进行人脸检测以确定每帧所述待检测图像中的人脸区域；根据所述人脸区域对所述待检测图像进行切割以剪裁出每帧所述待检测图像对应的人脸图像。5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述预先训...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞烨，王健宗，王义文，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44