[发明专利]一种能够进行人脸特征3D识别的智能手机及其识别方法

说明书

本公开涉及一种能够进行人脸特征3D识别的智能手机及其识别方法，所述手机包括点云获取模块、三维模型建立模块、特征向量模块、识别模块；所述点云获取模块利用手机上的编码图像投射器对人脸投射编码图像，利用深度摄像头采集编码图，基于编码图获得深度图，然后将深度图的像素坐标转换到空间坐标，从而获取三维点云；所述三维模型建立模块根据深度摄像头坐标系的转换矩阵融合三维点云，得到人脸三维模型；所述特征向量模块基于人脸三维模型提取人脸特征向量；所述识别模块基于人脸特征向量对人脸进行识别。本公开能够提高使用手机进行人脸识别的准确性，避免照片，视频录像或者合成的人脸模型欺骗，提高手机安全性。

技术领域

本公开属于移动通讯领域、图像处理技术、自然交互、集成电路技术领域，具体设计一种智能手机的人脸特征的3D识别方法及装置。

背景技术

随着智能手机的普及，以及手机上各种软件的安装，手机里存储有大量的私人信息，现有手机上都装有二维人脸识别作为保护措施。但是二维的人脸识别有一些漏洞，比如可以使用照片，视频录像或者合成的人脸模型等方式试图破解；而且，基于二维图像的人脸识别方法受到诸如光照、姿态、表情等成像条件的影响较大；并且，二维图像本质上仅是三维物体在二维空间上的投影，在投影过程中损失了很多有利于识别的信息。

发明内容

针对上述问题，本公开提出了一种能够进行人脸特征3D识别的智能手机及其识别方法，用于提高使用手机进行人脸识别的准确性，避免照片，视频录像或者合成的人脸模型欺骗，提高手机安全性。本公开的技术方案如下。

一方面，本公开提出了一种能够进行人脸特征3D识别的智能手机，所述手机包括点云获取模块、三维模型建立模块、特征向量模块、识别模块；

所述点云获取模块，被配置用于：利用手机上的编码图像投射器对人脸投射编码图像，利用深度摄像头采集编码图，基于编码图获得深度图，然后将深度图的像素坐标转换到空间坐标，从而获取三维点云；

所述三维模型建立模块，被配置用于：根据深度摄像头坐标系的转换矩阵融合三维点云，得到人脸三维模型；

所述特征向量模块，被配置用于：基于人脸三维模型提取人脸特征向量；

所述识别模块，被配置用于：基于人脸特征向量对人脸进行识别。

对于所述手机，其中：所述基于编码图获得深度图包括下述步骤：

对编码图进行预处理；

从编码图中获取一个像素，将该像素为中心获取特征块，并在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块；

获取特征块和匹配块的位移偏移量，将该位移偏移量记作Δm；

根据位移偏移量Δm，结合已知参考散斑距离参数d、激光散斑投射器与IR摄像头基线距离S、IR摄像头焦距f、像素点点距μ，根据下面公式得到该像素点在实际空间中的距离信息d’，进而获得深度图；

对于所述手机，其中：所述三维模型建立模块在根据深度摄像头坐标系的转换矩阵融合三维点云之前，被配置用于：

对点云获取模块获取的三维点云进行去噪、平滑和空洞修补，去除点云中的无用背景信息和离群的杂点。

对于所述手机，其中：所述人脸特征向量包括第一特征向量和第二特征向量；

所述第一特征向量通过下述步骤获得：

确定鼻尖点、两个眼窝点、下巴尖点以此确定人脸三维模型的坐标系，然后对每个特征点邻域内所有点根据深度值进行排序，得到2个最大值和2个最小值，构建空间几何图形，计算其体积表征特征点，得到第一特征向量；