[发明专利]一种额头皱纹动作检测方法和装置及活体识别方法和系统

说明书

本发明公开了一种额头皱纹动作检测方法，包括：从待测人脸视频中抽取若干视频帧；获取从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧的额头区域；通过边缘检测算子计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的梯度值；计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的梯度值的方差获取对应的所述视频帧的额头皱纹值；基于每一抽取的所述视频帧的所述额头皱纹值判断所述待测人脸视频的额头皱纹动作的情况。相应的，本发明还公开了一种额头皱纹动作检测装置。本发明计算简单，且效率高。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，尤其涉及一种额头皱纹动作检测方法和装置、活体识别方法和系统。

背景技术

随着人脸识别技术的发展，越来越多的场景需要用到人脸检测去快速的识别一个人的身份。但是有不法份子会利用图片或者视频代替真人去进行人脸识别，这样整个人脸识别系统的安全性就得不到保证。而人脸活体识别可以检测出当前待测人脸是活体人脸而非照片或者视频中的人脸，从而保证了人脸识别系统的安全性。在进行人脸识别时，可以通过对待测人脸的额头皱纹动作的检测有助于识别人脸是否为活体。为实现在人体识别时，能实现高效简单地识别人脸是否活体，因而需要一种高效简单的额头皱纹动作检测技术方案。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种额头皱纹动作检测方法和装置，计算简单，效率高。

为实现上述目的，本发明提供了一种额头皱纹动作检测方法，包括：

从待测人脸视频中抽取若干视频帧；

获取从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧的额头区域；

计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的梯度值；

计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的像素点的梯度值的方差获取对应的所述视频帧的额头皱纹值；

基于每一抽取的所述视频帧的所述额头皱纹值判断所述待测人脸视频的额头皱纹动作的情况。

与现有技术相比，本发明实施例公开的一种额头皱纹动作检测方法通过首先获取若干视频帧，然后根据从抽取的每一视频帧中确定待测人脸的额头区域，接着，获取每一像素点的梯度值，并计算抽取的每一视频帧的梯度值的方差作为额头皱纹值；最后，根据每一视频帧的额头皱纹值判定抽取的人脸视频帧中的待测人脸有额头皱纹动作的方案，实现对待测人脸的是否有额头皱纹动作的判断，计算过程简单高效，任何普通摄像头或者移动端手机的摄像头均可作为待测人脸视频的输入硬件，对设备硬件要求简单。

进一步的，所述基于每一抽取的所述视频帧的比值判断所述待测人脸视频的额头皱纹动作的情况包括：

判定所述额头皱纹值小于第一预设阈值的所述视频帧的待测人脸的额头区域无皱纹，判定所述额头皱纹值大于第二预设阈值的所述视频帧的待测人脸的额头区域有皱纹；

若抽取若干所述视频帧中同时包括所述待测人脸的额头区域无皱纹的视频帧和待测人脸的额头区域有皱纹的视频帧，则判定所述待测人脸的待测人脸有额头皱纹动作。

进一步的，所述计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的梯度值包括：

通过sobel算子计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的sobel值；其中，所述sobel值表示所述梯度值。

作为进一步方案，本发明采用sobel算子计算像素点的梯度值，sobel算子计算效率高，有利于高效得到梯度值。

进一步的，所述获取从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧的额头区域包括：

对从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧用dlib库做人脸检测和人脸关键点位置检测，获取所述人脸区域位置和待测人脸的若干关键点位置；