一种基于热红外的夜间门禁检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于热红外的夜间门禁检测方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取人脸图像，人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；对人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；将图像预处理后的人脸热红外图像进行人脸活体检测；将人脸活体检测后的人脸热红外图像与预处理后的人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；将人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。本发明专利技术实施例通过可见光图像结合热红外图像的温度特征来完成门禁系统的人脸检测，提升门禁的夜间检测能力，准确区分照片、面具等其他欺骗攻击手段。手段。手段。

【技术实现步骤摘要】
一种基于热红外的夜间门禁检测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及生物识别
，具体而言，涉及一种基于热红外的夜间门禁检测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着信息技术的飞速发展，我们进入了数字信息化时代，使用指纹、手掌纹、虹膜、人脸等生物特征进行身份识别已经成为一种趋势，而今人脸识别以其经济、方便、快捷、非接触性等优势得到了越来越广泛的应用，人脸识别已经成为门禁系统中的趋向，随之而来的安全性问题也愈发严重。夜间由于光线昏暗，可能导致系统获取的人脸照片信息不完整，人脸识别的准确性降低，对用户造成极大的不便，影响用户体验；且非法入侵者更容易通过合法用户的人脸照片、电子视频或面具等手段蒙混过关，对合法用户的人身及财产造成严重危害。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于热红外的夜间门禁检测方法、装置及电子设备，能够通过可见光图像结合热红外图像的温度特征来完成门禁系统的人脸检测，提升门禁的夜间检测能力，准确区分照片、面具等其他欺骗攻击手段。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于热红外的夜间门禁检测方法，所述基于热红外的夜间门禁检测方法包括：
[0005]获取人脸图像，所述人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；
[0006]对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；
[0007]将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测；
[0008]将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；
[0009]将所述人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。
[0010]基于第一方面，本专利技术实施例提供了第一种可选的实施方式，所述对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理的步骤，具体包括：
[0011]对所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像进行人眼定位；
[0012]通过人眼定位，将所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像中不端正的图像进行校正；
[0013]对校正后的所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像进行灰度值处理；
[0014]将所述人脸图像中的无关内容进行裁剪。
[0015]基于第一方面，本专利技术实施例提供了第二种可选的实施方式，所述将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测的步骤之前，还包括：
[0016]选取真实人脸热红外图像作为正样本；
[0017]选取欺骗攻击热红外图像作为负样本；
[0018]将所述正样本和所述负样本输入ResNet18网络中进行训练；
[0019]得到基于热场分布的活体检测模型。
[0020]基于第一方面，本专利技术实施例提供了第三种可选的实施方式，所述将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测的步骤，包括：
[0021]将所述人脸热红外图像输入所述活体检测模型；
[0022]利用LBP算子提取所述人脸热红外图像的细节特征信息；
[0023]通过PCA降维分析法对所述细节特征信息进行分析；
[0024]得到所述人脸红外图像是否为活体的结果。
[0025]基于第一方面，本专利技术实施例提供了第四种可选的实施方式，所述将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像的步骤，具体包括：
[0026]对所述人脸活体检测后的所述人脸热红外图像和所述预处理后的所述人脸可见光图像进行DTCWT分解，得到低频子带图像和高频子带图像；
[0027]获取所述低频子带图像的融合系数；
[0028]对所述高频子带图像做中值滤波处理；
[0029]对中值滤波处理后的所述高频子带图像进行边缘信息提取；
[0030]计算得到所述高频子带图像的融合系数；
[0031]将所述低频子带图像的融合系数和所述高频子带图像的融合系数做DTCWT逆变换，得到最终的融合图像。
[0032]基于第一方面，本专利技术实施例提供了第五种可选的实施方式，将所述人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证的步骤之后，还包括：
[0033]如果匹配成功则执行开锁操作。
[0034]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于热红外的夜间门禁检测装置，包括：
[0035]获取模块，用于获取人脸图像，所述人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；
[0036]图像处理模块，用于对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；
[0037]活体检测模块，用于将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测；
[0038]图像融合模块，用于将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；
[0039]匹配认证模块，用于将所述人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。
[0040]第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面中任一项所述的基于热红外的夜间门禁检测方法的步骤。
[0041]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面中任一项所述的基于热红外的夜间门禁检测方法的步骤。
[0042]第五方面，本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的基于热红外的夜间门禁检测方法的
步骤。
[0043]本专利技术实施例提供的一种基于热红外的夜间门禁检测方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取人脸图像，人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；对人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；将图像预处理后的人脸热红外图像进行人脸活体检测；将人脸活体检测后的人脸热红外图像与预处理后的人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；将人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。本专利技术实施例通过可见光图像结合热红外图像的温度特征来完成门禁系统的人脸检测，提升门禁的夜间检测能力，准确区分照片、面具等其他欺骗攻击手段。
[0044]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于说明本专利技术的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于热红外的夜间门禁检测方法，其特征在于，所述基于热红外的夜间门禁检测方法包括：获取人脸图像，所述人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测；将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；将所述人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理的步骤，具体包括：对所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像进行人眼定位；通过人眼定位，将所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像中不端正的图像进行校正；对校正后的所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像进行灰度值处理；将所述人脸图像中的无关内容进行裁剪。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测的步骤之前，还包括：选取真实人脸热红外图像作为正样本；选取欺骗攻击热红外图像作为负样本；将所述正样本和所述负样本输入ResNet18网络中进行训练；得到基于热场分布的活体检测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测的步骤，包括：将所述人脸热红外图像输入所述活体检测模型；利用LBP算子提取所述人脸热红外图像的细节特征信息；通过PCA降维分析法对所述细节特征信息进行分析；得到所述人脸热红外图像是否为活体的结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像的步骤，具体包括：对所述人脸活体检测后的所述人脸热红外图像和所述预处理后...

【专利技术属性】
技术研发人员：王嘉煜，王建鹏，潘文静，
申请(专利权)人：中电信数字城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：