[发明专利]一种基于热成像效应的双摄像头人脸活体检测方法

说明书

本发明涉及一种基于热成像效应的双摄像头人脸活体检测方法，其特征在于：以热成像效应作为活体人脸的活体特征，通过检测人脸区域是否同时满足热成像效应的三个判据，从而区分活体人脸和非活体人脸。该方法包含以下具体步骤：可见光摄像头采集照片进行人脸检测；可见光照片人脸位置定位低分辨率热成像摄像头采集照片中人脸位置；对热成像图像人脸位置进行图像形态学处理和凸包检测；判断热成像图像人脸位置是否满足热成像效应的三个判据，若同时满足这三个判据则判定为活体人脸，否则判定为非活体人脸。其适用于门禁考勤、现场监控等人脸识别活体认证系统，具有预防照片或者视频恶意欺骗系统的能力。

技术领域

本发明涉及一种基于热成像效应的双摄像头人脸活体检测方法,属于生物模式识别和图像处理技术领域。

技术背景

随着人脸识别技术的广泛发展，人脸识别技术不断应用到门禁考勤、刷脸支付、刑侦破案、银行系统和现场监控等身份认证系统。为提高人脸识别系统的抗欺骗能力，关键技术在于如何解决冒名顶替者使用相同形式的假冒特征来欺骗系统，假冒特征主要来源来包括人脸照片、视频和人脸三维模型三个方面。

现有的应用于人脸识别活体检测主要包含下述3种方法：

中国专利CN103106397A公开了一种基于亮瞳效应的人脸活体检测方法，所述方法通过被检测人脸眼睛区域是否存在亮瞳效应作为活体人脸的活体特征。该方法缺点在于仅以眼睛作为活体判断的唯一标准，而现实场合中眼镜佩戴则会严重影响红外摄像头的成像效果，影响了活体检测；同时该方法采用了价格相对昂贵的红外摄像头不利于产品的推广。

中国专利CN103605958A公开了一种基于灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测方法，所述方法首先获取人脸区域的灰度图像计算灰度共生矩阵，然后再此基础上提取能量、熵、惯性矩和相关性四个纹理特征量以此作为活体人脸的活体特征。该方法的缺点在于现实场合中仅通过一个可见光摄像头很难提取到能量和熵等信息，实现效果不理想。

中国专利CN103440479A公开了一种活体人脸检测方法与系统方法，所述方法首先进行人脸检测获得面部关键区域侧定位，通过关键区域检测分类器随机选择训练一种或多种动作，然后随机让用户完成作为活体特征。该方法最大缺点在于需要用户配合完成几组随机动作，非常费时而且用户体验很差。

发明内容

本发明克服了上述现有技术的不足，提出了一种基于热成像效应的双摄像头人脸活体检测方法，通过双目摄像头(普通可见光摄像头、低分辨率热成像摄像头)，依据热成像效应三个判据正确区分开非活体人脸。具有成本低、鲁棒性强和速度快(能进行视频实时人脸活体判断)等优点。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于热成像效应的双摄像头人脸活体检测方法，其特征在于：根据热成像图像采用三种判据方法进行热成像效应判定：①计算热成像图片中人脸区域外轮廓周长与面积比是否在给定范围内；②计算热成像图片人脸区域灰度图像与人脸外轮廓模板的相关系数是否在给定范围内；③计算热成像图像人脸区域温度平均值与非人脸区域温度平均值比值是否在给定范围内。这三个判据同时成立，判定为活体人脸

具体包括以下步骤如下：

1)可见光摄像头采集图像，进行人脸检测；

2)将可见光摄像头采集的图像进行人脸检测得到人脸位置后定位到热成像摄像头采集图片中人脸位置；

3)热成像摄像头采集图片定位到的人脸区域位置进行图像形态学开运算、闭运算及凸包检测预处理后，再进行热成像效应三个判据判定是否为活体人脸。

所述步骤1)中，可见光摄像头分辨率为1280x720的USB摄像头，最高帧率为30帧/秒。在进行人脸检测时，利用OpenCV机器学习库加入人脸姿态检测，判断是否为正脸照片；