[發明專利]一種基于結構光頻域特征的人臉識別方法

在審

• 申請號: 202010022279.9
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111222472A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 李歡歡;彭磊;李曉曉;馬力;郭迪;李康
• 申請（專利權）人: 西安知象光電科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/521;G06T5/00
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 黨桃桃

本發明屬于人臉識別技術領域，具體涉及一種基于結構光頻域特征的人臉識別方法，其包括如下步驟：1)運用數碼成像器件和光柵投射器件組成測量系統，并進行標定；2)由投射器件投射預制的相位結構光圖案；3)獲取變形的結構光圖像和無結構光圖案；4)進行二維人臉檢測，截取人臉區域，并進行分辨率歸一化處理，輸出為固定分辨率包含變形結構光的人臉圖像；5)將截取變形結構光圖像變換到頻域空間，并且提取形狀在頻域的特征向量；6)利用頻域特征識別算法，在頻域進行人臉識別。本發明通過向人臉投射高頻的相位結構光，將人臉形狀信息調制在投射的結構光相位信息中，在不獲取三維點云的情況下，利用三維信息的頻域特征完成三維人臉識別。

技術領域

本發明屬于人臉識別技術領域，具體涉及一種基于結構光頻域特征的人臉識別方法。

背景技術

人臉識別作為生物識別技術中使用最廣泛的技術，與指紋識別、虹膜識別、靜脈識別，具有無感、硬件簡單、安全等優點。傳統二維人臉識別受到光線、背景、視角等影響，識別精度難以進一步提高。此外，二維人臉識別還存在活體檢測難的問題，容易受到圖像、視頻的攻擊。三維人臉識別，在二維圖像人臉識別的基礎上，增加了深度信息，因而具有更高的識別率。在三維人臉識別中，分為偽三維人臉識別和真三維人臉識別。偽三維人臉識別采用二維圖像進行人臉識別，深度信息進行活體檢測的方案。該方法具有識別速度快，抗圖像、視頻攻擊性好的優勢，因此被廣泛的應用在手機解鎖和移動支付中。真三維人臉識別，采用三維點云進行識別，點云包含了人臉的紋理和形狀特征，因此識別率更高，并且可以有效的防止圖像、視頻、人皮面具等手段的攻擊。但是真三維人臉識別的缺點是需要進行點云的獲取，往往運算量比較大。

三維點云的獲取方法，主要包括飛行時間法、立體視覺法和結構光法。飛行時間法近場測量的精度較低，橫向分辨率也低，可以用于活體檢測，但是對于三維識別而言，精度不能滿足需求。立體視覺法一般在有限的算力和成像條件下，只能獲得稀疏的點云數據。并且，該方法受光照、物體表面特征等因素影響較大，魯棒性差。結構光法是目前在人臉識別領域應用最廣泛的方法，具有性能穩定、精度高的優點。結構光法，按編碼方式又分為偽隨機點陣編碼為代表的單幀技術和相位編碼為代表多幀技術。偽隨機編碼，向物體表面投射稀疏的編碼點陣輔助進行三維重建，具有速度快的優勢，缺點是精度低。相位編碼方法向物體表面投射連續調制的相位，以相位為中介進行三維重建，優點是精度高，缺點是需要多幀，比較耗時。因此如何快速、高精度的獲取人臉人臉三維特征，是實現高精度三維人臉重建實用化的關鍵所在。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于結構光頻域特征的人臉識別方法，解決現有三維人臉識別方案精度和速度不能兼得的問題。本發明主要是一種通過向人臉投影條紋結構光，獲取人臉面部的形狀特征在頻率空間的表示，進而在不獲取人臉三維點云的前提下進行人臉的形狀識別。

本發明的實現過程如下：

一種基于結構光頻域特征的人臉識別方法，包括如下步驟：

1)運用數碼成像器件和光柵投射器件組成測量系統，并進行標定；

2)由投射器件投射預制的相位結構光圖案；

3)獲取變形的結構光圖像和無結構光圖案；

4)進行二維人臉檢測，截取人臉區域，并進行分辨率歸一化處理，輸出為固定分辨率包含變形結構光的人臉圖像；

5)將截取變形結構光圖像變換到頻域空間，并且提取形狀在頻域的特征向量；

6)利用頻域特征識別算法，在頻域進行人臉識別。

進一步，所述步驟1)包括如下步驟：運用數碼成像器件和光柵投射器件組成測量系統，兩種器件同時與上位機相連接，傳輸數據和接受控制信號，兩種器件需要工作在同一波段，兩者之間具有夾角α，基線距離d；然后對數碼成像器件的基本參數進行標定。