[发明专利]基于陀螺仪的人脸认证方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，包括以下步骤：

识别模型建立步骤：建立每个用户人脸认证时完成每个动作的识别模型；

面部认证步骤：获取当前用户人脸认证时完成每个动作的视频图像，并将其与识别模型进行对比得出第一对比结果；

设备认证步骤：获取当前用户人脸认证时完成每个动作的手持设备的陀螺仪数据，并将该陀螺仪数据与系统预存数据进行对比得出第二对比结果；

认证判断步骤：根据第一对比结果和第二对比结果判断当前用户人脸认证是否通过；

其中，面部认证步骤与设备认证步骤执行时没有先后顺序。

2.根据权利要求1所述基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，面部认证步骤还包括：

灰度处理步骤：根据当前用户完成每个动作的视频图像获取对应的多张图像，并对每张图像进行灰度处理得出对应的灰度图；

提取步骤：对每张图像的灰度图进行特征向量的提取得出每张图像的特征向量；

对比步骤：将当前用户完成每个动作的每张图像的特征向量与识别模型进行对比得出第一对比结果。

3.根据权利要求1所述基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，所述当前用户完成每个动作的视频图像的获取过程还包括：首先获取当前用户人脸认证时完成所有动作时的视频图像，然后根据当前用户完成每个动作的时间将视频图像分割成当前用户完成每个动作的视频图像。

4.根据权利要求1所述基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，所述识别模型建立步骤具体包括以下步骤：

步骤A1：对每个用户完成每个动作的过程进行拍摄多张图像，并按照动作对图像进行分类整理；

步骤A2：利用加权平均算法，对每张图像进行灰度处理，得到每张图像的灰度图；

步骤A3：将每张图像的灰度图进行划分M*N个方格区域，根据人脸各个部位的轮廓、颜色的不同，以及人脸各个部位在不同动作状态下、不同角度时的图像中的点的不同颜色密度分布情况，计算每张图像的各个区域中的点数与对应图像总点数之比，提取出每张图像的特征向量；其中M>0，N>0，并且M，N均为自然数；

步骤A4：将每张图像的特征向量作为输入，将每张图像对应的动作作为输出，利用卷积神经网络进行反复训练，建立每个用户完成每个动作的识别模型。

5.根据权利要求1所述基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，所述认证判断步骤还包括：当第一对比结果为验证通过，并且第二对比结果为验证通过时，当前用户人脸认证通过。

6.根据权利要求1所述基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，所述设备认证步骤还包括：将该陀螺仪数据与系统预设阈值进行对比得出第二对比结果；

或者将该陀螺仪数据与系统中预先存储的每个用户完成对应动作的手持设备的陀螺仪数据进行对比，得出第二对比结果。

7.根据权利要求1所述基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，所述手持设备为手机、平板和人脸认证移动终端。

8.根据权利要求1所述基于陀螺仪的人脸认证方法，其特征在于，所述陀螺仪为三轴陀螺仪。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一项所述基于陀螺仪的人脸认证方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述基于陀螺仪的人脸认证方法的步骤。