【技术实现步骤摘要】
具有3D人脸识别的门锁系统及使用方法
本专利技术涉及人脸识别系统,具体地,涉及一种具有3D人脸识别的门锁系统及使用方法。
技术介绍
2014年,深度学习首次应用在人脸识别领域,展示了强大的特征学习能力,将LFW(LabeledFacesintheWild)识别准确率从94%提升到97%,大幅超越了经典的人脸识别方法。随着相关深度学习理论的发展,以及大规模人脸数据的驱动,人脸识别的准确率继续攀升,很快突破99.8%大关,预示着人脸识别算法趋于成熟,并迅速的商业应用落地。目前人脸识别技术广泛应用于安防、自助通关、医疗、教育、户政和支付等领域。在用基于深度学习的人脸识别系统中,输入是2DRGB或者IR图像,在可控场景下能够取得很好的人脸识别效果。但是受光照、人脸姿态和人脸表情变化等影响,人脸识别准确率在黑暗、逆光等情况下迅速下降;并且基于2D图像的人脸识别系统在抗假体(假脸)攻击方面存在很大的风险,影响了人脸识别在门锁、金融支付等场景的应用推广。3D摄像模组拓宽了前端感知的维度,能够很好的解决2D人脸识别遇到的抗假体攻击和极端情况下识别准确率降低的问题,效果得到了市场的认可,需求强烈。目前市场能够完成3D人脸识别解决方案的已知公司包括支付宝、微信和云从等,具有非常高的技术和资源门槛。这些公司根据自身的需求打造终端解决方案,但不提供公版模组,远不能满足门锁、门禁和银联支付等场景对3D人脸识别的强烈需求。因此,需要提供一种对于打通3D人脸识别的解决方案,能够应用于3D人脸识别相关产品,并逐渐推广到门锁、 ...
【技术保护点】
1.一种具有3D人脸识别的门锁系统,其特征在于,包括3D人脸识别模块和门锁主控模块;/n所述3D人脸识别模块,用于采集目标人脸的人脸图像,并对所述人脸图像进行活体识别和人脸识别,当所述人脸图像为活体人脸且所述人脸图像为预设置的白名单人脸生成开锁信号,否则生成错误提示;所述人脸图像包括RGB人脸图像、红外人脸图像以及深度人脸图像中的任一种或任多种;/n所述门锁主控模块,用于接收所述开锁信号或错误提示,以根据所述开锁信号控制门锁进行开锁,或者发出所述错误提示。/n
【技术特征摘要】
1.一种具有3D人脸识别的门锁系统,其特征在于,包括3D人脸识别模块和门锁主控模块;
所述3D人脸识别模块,用于采集目标人脸的人脸图像,并对所述人脸图像进行活体识别和人脸识别,当所述人脸图像为活体人脸且所述人脸图像为预设置的白名单人脸生成开锁信号,否则生成错误提示;所述人脸图像包括RGB人脸图像、红外人脸图像以及深度人脸图像中的任一种或任多种;
所述门锁主控模块,用于接收所述开锁信号或错误提示,以根据所述开锁信号控制门锁进行开锁,或者发出所述错误提示。
2.根据权利要求1所述的具有3D人脸识别的门锁系统,其特征在于,所述3D人脸识别模块包括第一计算单元、激光散斑投射器以及红外探测器;所述激光散斑投射器和所述红外探测器电连接所述第一计算单元;
所述激光散斑投射器,用于向目标人脸投射散斑状的红外光束;
所述红外探测器,用于采集目标人脸反射红外光束形成的光斑图案;
所述第一计算单元,用于获取所述光斑图像,并进而根据所述光斑图案的形变或位移计算生成所述目标人脸的深度人脸图像。
3.根据权利要求1所述的具有3D人脸识别的门锁系统,其特征在于,所述3D人脸识别模块包括第二计算单元、光投射器以及TOF传感器;所述光投射器、所述RGB摄像模组以及所述红外摄像模组电连接所述第二计算单元;
所述光投射器,用于向目标人脸投射红外泛光;
所述TOF传感器,用于接收目标人脸反射的红外泛光,生成多张红外人脸图像;
所述第二计算单元,用于根据预设置的采集周期内多张红外人脸图像的相位差计算生成所述目标人脸表面的深度图像。
4.根据权利要求1所述的具有3D人脸识别的门锁系统,其特征在于,还包括第一接近传感器;所述第一接近传感器电连接所述门锁主控模块;
所述第一接近传感器,用于检测所述目标人物的距离;
所述3D人脸识别模块,用于当所述距离小于预设置的距离阈值时,进行所述目标人脸的人脸图像采集。
5.根据权利要求2或3所述的具有3D人脸识别的门锁系统,其特征在于,所述3D人脸识别模块还包括RGB摄像模组;
所述RGB摄像模组,用于采集所述目标人脸的RGB人脸图像;
所述第一计算单元或所述第二计算单元,用于识别所述RGB人脸图像是否为预设置的白名单人脸。
6.根据权利要求2所述的具有3D人脸识别的门锁系统,其特征在于,还包括LE...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈荡荡,段兴,李宏彬,朱力,吕方璐,汪博,
申请(专利权)人:深圳市光鉴科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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