[发明专利]人脸识别系统及人脸识别方法

说明书

本发明公开了一种人脸识别系统及人脸识别方法，人脸识别系统，包括：采集模块，用于采集目标人脸的3D图像和2D图像；处理模块，用于判断所述3D图像的真假，在判断3D图像为真后将2D图像与预存储的人脸特征模板进行比对，并根据比对结果来输出识别结果；采集模块包括3D人脸采集模组和2D人脸采集模组，3D人脸采集模组用于采集目标人脸的3D图像，2D人脸采集模组用于采集目标人脸的2D图像。本发明通过将3D人脸探测判断和2D人脸识别结合，利用3D信息来判断目标人脸是真的3D图像，还是2D图像或视频，从而提升了防伪效果，再利用2D图像来进行比对，从而提升识别的准确度，这样该人脸识别系统不仅防伪效果好，同时识别准确度高。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，更具体地说是涉及一种人脸识别系统及人脸识别方法。

背景技术

众所周知，目前人脸识别应用已经非常广泛和普及，应用领域涵盖家庭、企业机构、社会管理、公安国安等等。目前通行的人脸识别技术均为2D人脸图像识别技术——通过普通摄像头、相机、手机等采集人脸图像，在系统中进行分类对比。随着系统的不断进步，尤其人工智能技术（神经网络、深度学习等）的导入，人脸自动识别的精确度远远超过人眼辨识的准确度，成为人工智能应用最大的亮点之一。

但识别精确度并未解决防伪的问题。目前人脸识别系统最大的问题，就是所谓的“图片攻击”，即采用打印的人脸图片，或手机、平板、电脑的屏幕人脸图片或视频，欺骗人脸自动识别系统，通过精心准备的各种图片和视频，确实能攻破目前市场上几乎所有的人脸自动系统。所以这是该项市场应用目前最大的痛点，因此3D人脸识别系统应运而生。

目前的3D人脸自动识别系统一般分为三部分：

一、3D人脸信息采集，现在有三种常见技术采集人脸的3D信息：结构光技术、TOF技术以及双目测定技术。通过这几种技术，都可以采集到人脸的3D信息；

二、3D人脸建模：通过上述几种技术采集到的3D人脸信息，需要专门的软件进行3D人脸建模，生成3D人脸模型；

三、3D人脸自动识别：通过特殊的3D人脸识别算法，对3D人脸模板进行比对识别，完成判断。

3D人脸技术的确可以解决2D图片或视频攻击问题，但是它们具有以下局限：

一是，几种3D信息采集技术，虽然每一种在理论原理上都是公开的，但是在具体实现时无统一标准，各厂商都是自行设计专有系统进行采集，这导致原始数据（Raw data）无法通用；

二是，3D建模需要算法软件，因为Raw data不一致，各家的3D建模算法软件肯定也不同，所以生成的3D人脸模板，也无法通用；

三是，3D人脸模板的精确度和唯一性，暂时还没有得到广泛证实，所以，对3D人脸自动识别算法的准确性目前是存疑的。除了3D人脸模板的精确度和唯一性未得到证实，上面提及的3D人脸模板未有统一标准，导致很难收集构建庞大的3D人脸模板库，用以训练算法（包括深度学习），这是3D人脸自动识别算法之准确性目前未能得到业界公认的主要原因。没有庞大的数据库来训练和喂养，识别算法的进步就会非常缓慢。

因此，如何设计出一种防伪效果好，同时识别准确度高的人脸识别方案是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的特征和优点在下文的描述中部分地陈述，或者可从该描述显而易见，或者可通过实践本发明而学习。

本发明的目的是提供一种防伪效果好，同时识别准确度高的人脸识别系统及人脸识别方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案如下：提供一种人脸识别系统，包括：

采集模块，用于采集目标人脸的3D图像和2D图像；