[发明专利]人脸防伪检测方法、装置及多目相机

说明书

本申请实施例提供了人脸防伪检测方法、装置及多目相机，该人脸防伪检测方法包括：利用TOF相机及RGB相机获取深度图像、红外图像及RGB图像；通过预设人脸检测算法对RGB图像进行分析，确定RGB图像中人脸的RGB人脸区域及RGB人脸区域的位置信息；按照RGB人脸区域的位置信息，确定人脸在深度图像中的深度人脸区域，及人脸在红外图像中的红外人脸区域；在深度人脸区域、红外人脸区域及RGB人脸区域各自满足相应的预设规则时，判定人脸通过检测。在本申请实施例的人脸防伪检测方法中，不用用户配合执行相应的动作就能够完成人脸活体检测，能够节省检测时间，用户体验佳。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及人脸防伪检测方法、装置及多目相机。

背景技术

随着电子商务等技术的发展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段。在人脸识别技术极大提高了人们生活便利性的同时，其安全性问题也逐步受到人们的重视。为了防止不法分子通过照片等破解人脸识别，人脸活体防伪检测技术也成为了一个研究热点。

相关人脸活体检测技术中，检测设备会发出随机动作指令，如眨眼，摇头，甚至读出一串随机数等，然后通过摄像头检测用户的响应是否符合预期。然而需要用户配合执行相应的动作才能完成，检测时间长，用户体验差。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种人脸防伪检测方法、装置及多目相机，以实现减少用户动作，缩短检测时间，提高用户体验。具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸防伪检测方法，应用于多目相机，所述多目摄像机包括飞行时间测距法TOF相机及红绿蓝RGB相机，所述方法包括：

利用所述TOF相机及所述RGB相机获取深度图像、红外图像及RGB图像；

通过预设人脸检测算法对所述RGB图像进行分析，确定所述RGB图像中人脸的RGB人脸区域及所述RGB人脸区域的位置信息；

按照所述RGB人脸区域的位置信息，确定所述人脸在所述深度图像中的深度人脸区域，及所述人脸在所述红外图像中的红外人脸区域；

在所述深度人脸区域、所述红外人脸区域及所述RGB人脸区域各自满足相应的预设规则时，判定所述人脸通过检测。

可选的，所述在所述深度人脸区域、所述红外人脸区域及所述RGB人脸区域各自满足相应的预设规则时，判定所述人脸通过检测，包括：

计算所述深度人脸区域与预留先验人脸模板的相似度；

确定所述红外人脸区域的第一图像特征，通过预先训练的第一深度学习模型对所述第一图像特征进行分析，得到红外分析结果；

确定所述RGB人脸区域的第二图像特征，通过预先训练的第二深度学习模型对所述第二图像特征进行分析，得到RGB分析结果；

在所述相似度大于预设相似度阈值、所述红外分析结果表征所述人脸为活体、且所述RGB分析结果表征所述人脸为活体时，判定所述人脸通过检测。

可选的，所述计算所述深度人脸区域与预留先验人脸模板的相似度，包括：

按照所述深度人脸区域，确定所述人脸的侧视图及俯视图；

比较所述侧视图及所述俯视图的人脸深度变化曲线，与预留先验人脸模板的人脸深度变化曲线，确定所述深度人脸区域与预留先验人脸模板的相似度。

可选的，所述第一图像特征为多维特征向量，所述第一深度学习模型为第一分类器，所述确定所述红外人脸区域的第一图像特征，通过预先训练的第一深度学习模型对所述第一图像特征进行分析，得到红外分析结果，包括：

确定所述红外人脸区域的光强分布及所述红外人脸区域各点的单位法向量；