基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其中该方法包括：控制可见光摄像头进行人脸检测，并控制近红外摄像头处于休眠状态；通过可见光摄像头检测到可见光人脸时，唤醒近红外摄像头，并通过近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像；采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准，获得近红外人脸区域；如果近红外人脸区域有人脸，则将可见光人脸区域的图像与近红外人脸区域的图像进行融合；分别对可见光人脸区域的图像、近红外人脸区域的图像和融合图像进行活体判别；由此，本发明专利技术自动校准两个摄像头的人脸区域，避免在双路视频流中的重复工作，并将图像融合以辅助活体检测，从而提高活体检测的效率和可靠性。

Human face detection based on visible and near infrared binocular cameras

【技术实现步骤摘要】
基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法
本专利技术涉及生物特征
，特别涉及一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法、一种计算机可读存储介质和一种人脸活体检测设备。
技术介绍
随着生物识别技术应用的逐渐成熟，人脸识别成为了目前较为通用的个体识别方法，且应用于各种不同场景；随着应用的逐渐广泛，人脸识别系统的安全性也受到了严峻的挑战，例如，通过目标人物的照片、视频、面具即可绕过人脸识别系统的识别，导致人脸识别系统容易受到恶意的欺骗攻击；而人脸活体检测则是为了判别验证的人脸是否为真实人脸从而确保人脸识别系统的安全性和可靠性。目前，通过可见光摄像头和近红外摄像头的人脸活体检测方法由于两个摄像头的相对位置不同，所以需要在双路视频流上进行相同的人脸检测工作，导致产生大量的重复和冗余工作，不利于可见光与近红外双目摄像头的活体检测方法应用于计算资源有限且实时性要求高的移动端场景；同时，分别处理两个摄像头的方法不能充分发挥可见光和近红外双目摄像头的优势，大大降低了活体检测的效率和可靠性。专利技术内容本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n控制可见光摄像头处于工作状态以进行人脸检测，并控制近红外摄像头处于休眠状态；/n通过所述可见光摄像头检测到可见光人脸时，唤醒所述近红外摄像头，并通过所述近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像；/n采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准，以将所述可见光人脸区域映射到所述近红外图像所对应的近红外人脸区域；/n通过轻量级卷积神经网络判别所述近红外人脸区域是否有人脸；/n如果所述近红外人脸区域有人脸，则将所述可见光人脸区域的图像与所述近红外人脸区域的图像进行融合以获得融合图像；/n分别对所述可见光人脸区域...

【技术特征摘要】
1.一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
控制可见光摄像头处于工作状态以进行人脸检测，并控制近红外摄像头处于休眠状态；
通过所述可见光摄像头检测到可见光人脸时，唤醒所述近红外摄像头，并通过所述近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像；
采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准，以将所述可见光人脸区域映射到所述近红外图像所对应的近红外人脸区域；
通过轻量级卷积神经网络判别所述近红外人脸区域是否有人脸；
如果所述近红外人脸区域有人脸，则将所述可见光人脸区域的图像与所述近红外人脸区域的图像进行融合以获得融合图像；
分别对所述可见光人脸区域的图像、所述近红外人脸区域的图像和所述融合图像进行活体判别；
根据所述可见光人脸区域所对应的活体判别结果、所述近红外人脸区域所对应的活体判别结果和所述融合图像所对应的活体判别结果进行人脸活体检测。


2.如权利要求1所述的基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其特征在于，采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准，以将所述可见光人脸区域映射到所述近红外图像所对应的近红外人脸区域，还包括：
根据所述可见光摄像头检测到人脸区域时，通过校准模型映射出近红外人脸区域，以避免在可见光摄像头与近红外摄像头中重复检测人脸。


3.如权利要求1所述的基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其特征在于，
通过轻量级卷积神经网络判别所述近红外人脸区域是否有人脸时，如果所述近红外人脸区域未检测到人脸，则初步判别为攻击。


4.如权利要求1所述的基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其特征在于，分别对所述可见光人脸区域的图像、所述近红外人脸区域的图像和所述融合图像进行活体判别，包括：
根据所述可见光人脸区域的图像进行表情动作捕获以获得所述可见光人脸区域所对应的活体判别结果；
根据所述近红外人脸区域的图像进行特征统计以获得所述近红外人脸区域所对应的活体判别结果；
根据所述融合图像进行颜色特征提取以获得所述融合图像所对应的活体判别结果。


5.如权利要求1所述的基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其特征在于，根据所述可见光人脸区域所对应的活体判别结果、所述近红外人脸区域所对应的活体判别结果和所述融合图像所对应的活体判别结果进行人脸活体检测，包括：
判断所述可见光人脸区域所对应的活体判别结果、所述近红外人脸区域所对应的活体判别结果和所述融合图像所对应的活体判别结果中是否存在至少两个判别结果为活体人脸；
如果存在至少两个判别结果为活体人脸，则判定检测到的人脸为活体人脸。


6.如权利要求1-5中任一项所述的基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法，其特征在于，所述预设的校准模型的训练步骤，包括：
采集多张可见光样本图像和多张近红外样本图像；
根据每张可见光样本图像的人脸位置和大小获取人脸先验信息；
对每张可见光样本图像进行差分处理以获取可...

【专利技术属性】
技术研发人员：高志斌，李立仲，张昊，林美嘉，黄联芬，林英，黄继翔，周涛，
申请(专利权)人：厦门大学，福建联迪商用设备有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35