[发明专利]3D人脸快速身份认证方法与装置

说明书

本发明提供一种3D人脸快速身份认证方法和装置，方法包括如下步骤：S1：获取包含当前用户人脸的深度图像和二维图像；S2：得到当前用户人脸的深度图像和二维图像；S3：对所述当前用户人脸进行身份认证初筛，得到候选参考数据集；S4：提取所述当前用户人脸的特征信息，并确定所述当前用户人脸的姿态朝向向量；S5：进行身份认证。利用深度图像和二维图像实现对人脸身份的录入、检测、识别等功能，同时结合深度图像以及二维图像进行参考数据集的初筛，加快识别效率，不受外界复杂环境影响也无需用户绝对正脸。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，更具体地说，是涉及一种3D人脸快速身份认证方法与装置。

背景技术

进入二十一世纪，随着计算机科学技术的飞速发展，人工智能，特别是生物特征识别技术方面，有了质的飞跃。尤其是个人身份认证技术的应用，现在几乎是无所不在，其中基于指纹、虹膜、人脸等人体生物特征的识别技术在多个领域有巨大的市场需求，如门禁系统、视频监控、机场安检、智能空间、自然人机交互等。尽管基于指纹和虹膜的身份认证比人脸识别技术具有更高的准确性和可靠性，但由于人脸对于每个人来说所具有的独有的最具辨识性的特征，以及其自然、友好、不易伪装、非接触性、对用户干扰少、易被用户接受等优势，使得人脸识别具有更广阔的应用前景。

传统的人脸识别技术，主要基于人脸二维彩色图像，在一定的约束条件下已取得了较好的识别结果。然而，研究实验表明，光照、姿态、化妆、表情、年龄等变化显著地降低了二维人脸识别技术的性能。在进行人脸识别前需要有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，使得能在复杂的光线环境中提取出人脸信息，特别是在移动互联网时代，应用识别可能遇到如斑驳的树影、昏暗的街灯，以及深夜的出租车内等复杂的场景，特别的，在矿井作业中，旷工极易受到光照和脸上煤灰的干扰以及矿下恶劣环境的影响，由于2D人脸识别没有深度信息，会严重影响识别结果。

目前在人脸考勤以及某些安检设备中，普遍采用的人脸技术，均需要获取在稳定光照下的正脸图像，通过正向人脸训练集进行训练，无法有效识别侧向人脸，包括偏移一定角度的侧脸以及超过一定上下角度的视角拍摄到的人脸等，都无法识别，由此大大降低了识别的效率。与此同时，人脸识别技术还面临着被伪造合法用户人脸的攻击的风险，传统的基于二维图像的活体检测方法，很容易受到照片、视频流以及三维面具头套等欺诈手段的攻击，引起误识问题。

基于以上说明可知，在复杂的现实环境中，快速人脸识别对于传统的二维图像数据并不适用，而目前仍缺乏一种较为有效全面的生物特征解决方案以用来执行像考勤、认证等快速身份认证的任务。

发明内容

本发明为了解决现有技术中3D人脸身份认证存在的问题，提供一种3D人脸快速身份认证方法与装置。

为了解决上述问题，本发明采用的技术方案如下所述：

一种3D人脸快速身份认证方法，包括如下步骤：S1：获取包含当前用户人脸的深度图像和二维图像；S2：对获取的所述深度图像和二维图像进行数据预处理，以分割出人脸区域，得到当前用户人脸的深度图像和二维图像；S3：对所述当前用户人脸进行身份认证初筛，从3D人脸数据库中筛选出候选参考人脸，将所述候选参考人脸的3D纹理图像集作为精确匹配的候选参考数据集；S4：通过当前用户人脸的深度图像和二维图像提取所述当前用户人脸的特征信息，并确定所述当前用户人脸的姿态朝向向量；S5：根据所述当前用户人脸的特征信息和所述当前用户人脸的姿态朝向向量与候选参考数据集中每个参考人脸3D纹理图像对比，进行身份认证。

在一种实施例中，步骤S2包括如下步骤：S21：通过所述深度图像和/或所述二维图像检测出人脸区域；S22：根据所述人脸区域对所述深度图像和所述二维图像进行数据分割处理，得到所述当前用户人脸的深度图像和二维图像。