[发明专利]基于深度信息的人脸活体检测方法、装置

权利要求书

1.一种基于深度信息的人脸活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

从包含人脸的深度图像中获取人脸所在区域的面部深度图像；

对获取到的所述面部深度图像进行归一化处理，得到灰度图像；

建立三维坐标系，将所述灰度图像还原成三维空间中的三维曲面；

提取所述三维曲面中的三维信息，并将提取到的所述三维信息压缩到二维空间，生成特征图像；

将所述特征图像送入训练好的深度卷积神经网络进行二分类检测，得到活体检测结果；

其中，所述提取所述三维曲面中的三维信息，并将提取到的所述三维信息压缩到二维空间，生成特征图像，包括以下步骤：

选中所述三维曲面中的任意一点，以该点为中心，取x、y方向窗口大小为N*N的曲面，N1；

使用最小二乘法，对该曲面进行拟合，得到一个平面；

根据拟合得到的平面，计算出与该平面垂直的法向量；

将所述法向量进行归一化处理，得到三个单位向量；

将得到的三个单位向量作为图像R、G、B的三个通道，合并生成一个彩色图像；

当得到所述三维曲面中所有的点对应生成若干彩色图像后，对所有的彩色图像进行合并，生成所述特征图像。

2.根据权利要求1所述的基于深度信息的人脸活体检测方法，其特征在于，所述对获取到的所述面部深度图像进行归一化处理，得到灰度图像，包括以下步骤：

统计所述面部深度图像中心1/4区域大小内的非零像素的平均值，记为人脸深度均值；

以所述人脸深度均值为基准，前后100mm距离为极值，进行归一化处理，得到所述灰度图像：

face_new(x,y)＝(face_old(x,y)-ave-100)/(200)；

其中，face_new(x,y)为归一化后得到的灰度图像的人脸区域像素值；face_old(x,y)为面部深度图像的人脸区域像素值；ave为人脸深度均值，其单位为mm。

3.根据权利要求1所述的基于深度信息的人脸活体检测方法，其特征在于，所述建立三维坐标系，将所述灰度图像还原成三维空间中的三维曲面，包括以下步骤：

建立笛卡尔空间直角坐标系；

在所述笛卡尔空间直角坐标系中，对所述灰度图像中的像素点进行坐标标注；

根据坐标标注结果生成所述三维曲面。

4.根据权利要求3所述的基于深度信息的人脸活体检测方法，其特征在于，所述建立笛卡尔空间直角坐标系包括以下步骤：

以所述灰度图像的左上角为坐标原点，宽度方向为x轴，高度方向为y轴，垂直于x、y轴的方向为z轴，建立笛卡尔坐标系；其中，x轴和y轴以所述灰度图像的一个像素位置为单位1，z轴以归一化后得到的所述灰度图像的人脸区域像素值为实际坐标值。

5.根据权利要求1所述的基于深度信息的人脸活体检测方法，其特征在于，将所述法向量进行归一化处理，得到三个单位向量，具体计算公式如下：

X’＝(X/(X*X+Y*Y+Z*Z)+1)/2*255；

Y’＝(Y/(X*X+Y*Y+Z*Z)+1)/2*255；

Z’＝(Z/(X*X+Y*Y+Z*Z)+1)/2*255；

其中，X、Y、Z为三个法向量，X’、Y’、Z’为三个单位向量。

6.根据权利要求1至4任意一项所述的基于深度信息的人脸活体检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

基于特征图像，训练得到所述深度卷积神经网络。