基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法，包括：获取形成了预期的视线方向的人脸图像；检测图像中的人脸，获取人脸特征点，提取人脸的眼部区域；检测检测眼球中心和半径，建立三维眼球模型，并提取虹膜边缘进行圆拟合，确定最终的虹膜中心；获取虹膜中心和眼球中心，计算得到视线方向；将计算得到的视线方向与预期的视线方向对比，若不一致，则判定目标人脸为非活体；若一致，则判定目标人脸为活体。该计算方法简单，对图像要求较低，大大提高了活体检测的精确度和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法
本专利技术属于人脸识别
，具体地涉及一种基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法及系统。
技术介绍
随着科技的发展，生活住宅物联网化，办公高楼现代化，交通工具日益发达多样化等等，这些无疑都时时刻刻影响着人们的各个方面，从而人们对大到社会治安小到家庭住所的安全更加担忧；政府部门以及飞机场、高铁站、地铁站、海关等公共场所的人流控制、治安管理、潜在犯罪分析等等需求日益增长；大型公共场所比如体育场、足球场或者金融中心CBD等对人流及身份的监控，都需要用到人脸识别系统。如今人脸识别系统越来越多的应用于日常生活中，为了确保应用时的安全性，要求人脸识别系统能够防范照片、视频、三维人脸模型的干扰与仿冒，这就要用到活体检测技术。活体检测算法主要分为三类：(1)基于运动的方法，主要是通过分析图像帧序列的运动趋势，对图像的背景或者用户的无意识动作进行判定，但是计算过程复杂。(2)基于纹理的方法，主要是通过找出单帧真实人脸和欺骗人脸的显著性区分特征进行活体判断，由于欺骗人脸在二本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS01：获取形成了预期的视线方向的人脸图像；/nS02：检测图像中的人脸，获取人脸特征点，提取人脸的眼部区域；/nS03：检测检测眼球中心和半径，建立三维眼球模型，并提取虹膜边缘进行圆拟合，确定最终的虹膜中心；/nS04：获取虹膜中心和眼球中心，计算得到视线方向；/nS05：将计算得到的视线方向与预期的视线方向对比，若不一致，则判定目标人脸为非活体；若一致，则判定目标人脸为活体。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01：获取形成了预期的视线方向的人脸图像；
S02：检测图像中的人脸，获取人脸特征点，提取人脸的眼部区域；
S03：检测检测眼球中心和半径，建立三维眼球模型，并提取虹膜边缘进行圆拟合，确定最终的虹膜中心；
S04：获取虹膜中心和眼球中心，计算得到视线方向；
S05：将计算得到的视线方向与预期的视线方向对比，若不一致，则判定目标人脸为非活体；若一致，则判定目标人脸为活体。


2.根据权利要求1所述的基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法，其特征在于，所述步骤S01中预期的视线方向的形成包括，在屏幕上显示预设的指示点，提示用户注视屏幕上的指示点并持续一定时间，得到预期的视线方向。


3.根据权利要求1所述的基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法，其特征在于，所述步骤S03具体包括以下步骤：
S31：根据眼部区域特征点计算左、右眼的虹膜半径Ri、眼球中心(ue,ve)和眼球半径Re；
S32：以眼球中心为原点建立三维坐标系，建立三维眼球模型；
S33：计算虹膜中心坐标(xic,yic,zic)，计算公式为：



虹膜上的点(xi，yi，zi)表示为：
xic(xi-xic)+yic(yi-yic)+zic(zi-zic)0(2)
根据虹膜上的点亦是眼球上的点得到：



其中，re为三维坐标系下的眼球半径；
S34：联立式(1)、式(3)，并将其转换为相机空间下的方程：



其中，眼球中心坐标为(xec，yec，zec)；
S35：将相机坐标系转换成像平面坐标系，将成像平面坐标系转换像素坐标系，则将式(4)转换为：



其中，(uic,vic)为虹膜中心坐标，(ui，vi)为虹膜边界上的点。


4.根据权利要求3所述的基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法，其特征在于，所述步骤S04中，计算虹膜中心点与眼球中心点之间向量的斜率将斜率k作为视线方向。


5.根据权利要求1所述的基于三维眼球模型计算视线方向的人脸识别活体检测方法，其特征在于，重复执行多次步骤S01-S05，每次随机显示预设的指示点。


6.一种基于三维眼球模型计...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晨阳，张英亮，铁志波，丁晖辉，齐晓强，傅亮，
申请(专利权)人：苏州金瑞阳信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32