[發明專利]一種基于單目視覺的人臉活體檢測方法及系統

有效

• 申請號: 202010127982.6
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111339958B
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 祝朝政;王彩娥;彭守恒;楊燁镕;黎馮成;何采凡;孫桐
• 申請（專利權）人: 南京鑫之派智能科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/40
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 姜慧勤

本發明公開了一種基于單目視覺的人臉活體檢測方法及系統，包括獲取攝像頭視頻流數據，將視頻流數據轉換為一幀一幀圖像，利用opencv將每幀圖像轉換為RGB圖像；對于RGB圖像，采用HOG方向梯度直方圖方法檢測該RGB圖像上的人臉輪廓，并將人臉輪廓提取出來；采用人臉特征點提取模型對人臉輪廓進行特征提取，得到128*128個特征向量；從128*128個特征向量中隨機抽選3個特征向量，構成人臉平面，采用隨機采樣一致性算法計算人臉平面與攝像頭平面之間的單應矩陣；進行多次迭代，從而得到人臉平面與攝像頭平面之間的角度關系，根據角度關系判斷人臉輪廓是否是活體，即當前人臉是否是活體。本發明實現了低成本高效率檢測，且不受光照等外界影響。

技術領域

本發明涉及一種基于單目視覺的人臉活體檢測方法及系統，屬于計算機視覺技術領域。

背景技術

和指紋、虹膜等生物特征相比，人臉特征提取技術發展最快，技術成熟度較高。人臉識別系統隨著識別率的提升，在鐵路客運、銀行辦理業務、手機開鎖以及刷臉支付等方面得到了商用，并滲透到學校、樓宇、安防等領域，并且人臉識別后的授權有向無人監督化發展的趨勢。

然而僅有人臉識別技術，人臉生物特征并不能作為安全秘鑰使用，因為人臉生物特征特別容易被采集后用來攻擊，機場安檢、上班考勤、公司門禁、銀行開戶以及網上支付等各個場合，如果人臉識別系統被攻擊，會給個人和社會造成極大損失，所以活體檢測對于人臉識別系統來說非常重要。

活體檢測是一種判斷捕捉到的人臉是真是人臉，還是偽造的人臉攻擊(如彩色紙張打印人臉圖、電子設備屏幕中的人臉數字圖像以及面具等)的技術。活體檢測分為單目靜默檢測、雙目靜默檢測、附加紅外攝像頭靜默檢測以及單目并需要用戶動作配合等種類。目前應用廣泛而成本較低的活體檢測方法是基于客戶配合，可通過隨機指令要求用戶眨眼、張嘴、念文字以及左右搖頭等動作，但此種方法需要用戶配合，交互時間長，易受外界環境影響，用戶體驗不好。

因此，針對人臉識別活體檢測，需要提出一種新的方案，實現低成本高效檢測，不受光照等外界影響。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：提供一種基于單目視覺的人臉活體檢測方法及系統，使用單目攝像頭以及活體檢測算法，估計人臉特征點深度值，判斷是否是活體，實現低成本高效率檢測，不受光照等外界影響。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

一種基于單目視覺的人臉活體檢測方法，包括如下步驟：

步驟1，獲取攝像頭視頻流數據，將視頻流數據轉換為一幀一幀的圖像，利用opencv工具將每幀圖像轉換為一幅RGB圖像；

步驟2，對于每幀圖像對應的RGB圖像，采用HOG方向梯度直方圖方法檢測該RGB圖像上的人臉輪廓，并將人臉輪廓提取出來；

步驟3，采用人臉特征點提取模型對人臉輪廓進行特征提取，得到128*128個特征向量；

步驟4，從128*128個特征向量中隨機抽選3個特征向量，構成人臉平面，采用隨機采樣一致性算法計算人臉平面與攝像頭平面之間的單應矩陣；

步驟5，對步驟4進行多次迭代，從而得到人臉平面與攝像頭平面之間的角度關系，根據角度關系判斷人臉輪廓是否是活體，即當前人臉是否是活體。

作為本發明方法的一種優選方案，步驟2所述采用HOG方向梯度直方圖方法檢測該RGB圖像上的人臉輪廓，具體過程如下：

對該RGB圖像進行顏色空間歸一化，即圖像灰度化，得到灰度圖像；將灰度圖像劃分為多個大小相同的單元格，計算每個單元格的梯度直方圖，將所有單元格對應的梯度直方圖組合起來，并進行歸一化，從而得到該圖像上的人臉輪廓。

作為本發明方法的一種優選方案，步驟5所述根據角度關系判斷人臉輪廓是否是活體，即當前人臉是否是活體，具體過程如下：