[發明專利]人臉識別系統及人臉識別方法

在審

• 申請號: 201910614136.4
• 申請日: 2019-07-09
• 公開（公告）號: CN110298335A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 毛巨勇
• 申請（專利權）人: 中控華運（廈門）集成電路有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣東卓建律師事務所 44305
• 代理人: 陳江雄

本發明公開了一種人臉識別系統及人臉識別方法，人臉識別系統，包括：采集模塊，用于采集目標人臉的3D圖像和2D圖像；處理模塊，用于判斷所述3D圖像的真假，在判斷3D圖像為真后將2D圖像與預存儲的人臉特征模板進行比對，并根據比對結果來輸出識別結果；采集模塊包括3D人臉采集模組和2D人臉采集模組，3D人臉采集模組用于采集目標人臉的3D圖像，2D人臉采集模組用于采集目標人臉的2D圖像。本發明通過將3D人臉探測判斷和2D人臉識別結合，利用3D信息來判斷目標人臉是真的3D圖像，還是2D圖像或視頻，從而提升了防偽效果，再利用2D圖像來進行比對，從而提升識別的準確度，這樣該人臉識別系統不僅防偽效果好，同時識別準確度高。

技術領域

本發明涉及人臉識別技術領域，更具體地說是涉及一種人臉識別系統及人臉識別方法。

背景技術

眾所周知，目前人臉識別應用已經非常廣泛和普及，應用領域涵蓋家庭、企業機構、社會管理、公安國安等等。目前通行的人臉識別技術均為2D人臉圖像識別技術——通過普通攝像頭、相機、手機等采集人臉圖像，在系統中進行分類對比。隨著系統的不斷進步，尤其人工智能技術（神經網絡、深度學習等）的導入，人臉自動識別的精確度遠遠超過人眼辨識的準確度，成為人工智能應用最大的亮點之一。

但識別精確度并未解決防偽的問題。目前人臉識別系統最大的問題，就是所謂的“圖片攻擊”，即采用打印的人臉圖片，或手機、平板、電腦的屏幕人臉圖片或視頻，欺騙人臉自動識別系統，通過精心準備的各種圖片和視頻，確實能攻破目前市場上幾乎所有的人臉自動系統。所以這是該項市場應用目前最大的痛點，因此3D人臉識別系統應運而生。

目前的3D人臉自動識別系統一般分為三部分：

一、3D人臉信息采集，現在有三種常見技術采集人臉的3D信息：結構光技術、TOF技術以及雙目測定技術。通過這幾種技術，都可以采集到人臉的3D信息；

二、3D人臉建模：通過上述幾種技術采集到的3D人臉信息，需要專門的軟件進行3D人臉建模，生成3D人臉模型；

三、3D人臉自動識別：通過特殊的3D人臉識別算法，對3D人臉模板進行比對識別，完成判斷。

3D人臉技術的確可以解決2D圖片或視頻攻擊問題，但是它們具有以下局限：

一是，幾種3D信息采集技術，雖然每一種在理論原理上都是公開的，但是在具體實現時無統一標準，各廠商都是自行設計專有系統進行采集，這導致原始數據（Raw data）無法通用；

二是，3D建模需要算法軟件，因為Raw data不一致，各家的3D建模算法軟件肯定也不同，所以生成的3D人臉模板，也無法通用；

三是，3D人臉模板的精確度和唯一性，暫時還沒有得到廣泛證實，所以，對3D人臉自動識別算法的準確性目前是存疑的。除了3D人臉模板的精確度和唯一性未得到證實，上面提及的3D人臉模板未有統一標準，導致很難收集構建龐大的3D人臉模板庫，用以訓練算法（包括深度學習），這是3D人臉自動識別算法之準確性目前未能得到業界公認的主要原因。沒有龐大的數據庫來訓練和喂養，識別算法的進步就會非常緩慢。

因此，如何設計出一種防偽效果好，同時識別準確度高的人臉識別方案是一個亟待解決的問題。

發明內容

本發明的特征和優點在下文的描述中部分地陳述，或者可從該描述顯而易見，或者可通過實踐本發明而學習。

本發明的目的是提供一種防偽效果好，同時識別準確度高的人臉識別系統及人臉識別方法。

本發明解決上述技術問題所采用的技術方案如下：提供一種人臉識別系統，包括：

采集模塊，用于采集目標人臉的3D圖像和2D圖像；