人脸图像模糊和活体检测方法、装置、存储介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸图像模糊和活体检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于人脸识别领域。该人脸图像模糊检测方法包括：按时间顺序采集人脸图像，并在每帧人脸图像上定位出预设数量的特征点；计算预设帧数的人脸图像的相同位置的特征点的横坐标方差和纵坐标方差；根据所述横坐标方差和纵坐标方差判断人脸图像是否模糊；其中，若所述横坐标方差大于第一预设阈值且所述纵坐标方差大于第二预设阈值，则人脸图像模糊，否则，人脸图像不模糊。本发明专利技术能够很好的评价视频中人脸图像的模糊程度以及采集到较好的人脸图像，简单易用，准确率高，速度快，用户体验性好。

【技术实现步骤摘要】
人脸图像模糊和活体检测方法、装置、存储介质及设备
本专利技术涉及人脸识别领域，特别是指一种人脸图像模糊和活体检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备。
技术介绍
当下随着智能手机等数字图像设备的普及，以及互联网服务的快速发展，图像已成为一种重要的传播媒介，人们每天都要接触大量的图像，如果图像的质量有了模糊、噪声、压缩失真等问题，会严重影响人们的视觉感官。而在生物识别系统中，有研究指出：大部分的匹配错误都是由低质量的输入图像导致的，而高质量的图像会提高识别的精度。特别的，在人脸识别系统中，如果摄像头拍摄的人脸图像质量比较差，在进行人脸识别时会导致过多的识别失败、以致体验不好，所以必须保证采集的人脸图像有较好的质量。而影响人脸图像质量的主要因素是模糊。现有的评价人脸模糊的方法有三种：基于边缘分析的方法、基于变换域的方法和基于像素统计信息的方法。其中，基于边缘分析的方法，一般是先计算图像的Sobel边缘或者Canny边缘，之后通过计算边缘像素的平均边缘宽度、边缘最大强度、平均强度以及边缘比率等信息来评价人脸的模糊程度。基于变换域的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸图像模糊检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n按时间顺序采集人脸图像，并在每帧人脸图像上定位出预设数量的特征点；/n计算预设帧数的人脸图像的相同位置的特征点的横坐标方差和纵坐标方差；/n根据所述横坐标方差和纵坐标方差判断人脸图像是否模糊；其中，若所述横坐标方差大于第一预设阈值且所述纵坐标方差大于第二预设阈值，则人脸图像模糊，否则，人脸图像不模糊。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像模糊检测方法，其特征在于，所述方法包括：
按时间顺序采集人脸图像，并在每帧人脸图像上定位出预设数量的特征点；
计算预设帧数的人脸图像的相同位置的特征点的横坐标方差和纵坐标方差；
根据所述横坐标方差和纵坐标方差判断人脸图像是否模糊；其中，若所述横坐标方差大于第一预设阈值且所述纵坐标方差大于第二预设阈值，则人脸图像模糊，否则，人脸图像不模糊。


2.根据权利要求1所述的人脸图像模糊检测方法，其特征在于，采集人脸图像时，提醒用户做出摇头、眨眼和/或点头动作；
当所述人脸图像不模糊时，所述人脸图像模糊检测方法还包括：
根据所述横坐标方差和纵坐标方差判断人脸图像是否来自活体；其中，若所述横坐标方差大于第三预设阈值且所述纵坐标方差小于第四预设阈值，或者所述横坐标方差小于第三预设阈值且所述纵坐标方差大于第四预设阈值，则人脸图像来自活体。


3.根据权利要求1或2所述的人脸图像模糊检测方法，其特征在于，所述按时间顺序采集人脸图像，并在每帧人脸图像上定位出预设数量的特征点，包括：
读取摄像头采集的一帧人脸图像；
对该帧人脸图像进行人脸检测和特征点定位，得到预设数量的特征点的坐标；
将该帧人脸图像的特征点的坐标存储到先进先出链表存储器中；
判断先进先出链表存储器中存储的特征点的坐标对应的人脸图像的数量是否达到预设帧数，若是，则根据先进先出链表存储器中存储的人脸特征点的坐标计算相同位置的特征点的横坐标方差和纵坐标方差，若否，返回至所述读取摄像头采集的一帧人脸图像。


4.根据权利要求3所述的人脸图像模糊检测方法，其特征在于，所述特征点包括人脸图像中鼻子上的点。


5.根据权利要求3所述的人脸图像模糊检测方法，其特征在于，所述先进先出链表存储器达到预设容量时，将最先存入先进先出链表存储器中的人脸图像的特征点的坐标删除。


6.一种人脸图像模糊检测装置，其特征在于，所述装置包括：
第一采集模块，用于按时间顺序采集人脸图像，并在每帧人脸图像上定位出预设数量的特征点；
第一计算模块，用于计算预设帧数的人脸图像的相同位置的特征点的横坐标方差和纵坐标方差；
第一判断模块，用于根据所述横坐标方差和纵坐标方差判断人脸图像是否模糊；其中，若所述横坐标方差大于第一预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：周军，王智，
申请(专利权)人：北京眼神智能科技有限公司，北京眼神科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11