[发明专利]一种基于信息融合的反欺骗三维人脸识别方法

说明书

本发明的一种基于信息融合的反欺骗三维人脸识别方法，包括：步骤1：采集多个真实人脸的彩色图和深度图并处理；步骤2：根据每张深度图中关键点的深度信息建立多个真实人脸的高斯分布模型，并确定真实人脸高斯分布参数的阈值范围；步骤3：建立待识别人脸的高斯分布模型，将待识别人脸的高斯分布模型参数和真实人脸高斯分布参数的阈值范围进行对比判定，如果判定为真实人脸则执行步骤4，否则不进行人脸识别；步骤4：构建深度卷积神经网络并训练；步骤5：将待识别人脸图像输入到训练好的深度卷积神经网络进行识别，输出识别结果。通过对人脸深度信息进行分析建模，及在数据端进行融合，构建轻量化的网络，提升整个人脸识别系统的性能。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，涉及一种基于信息融合的反欺骗三维人脸识别方法。

背景技术

目前，人脸识别系统已被广泛应用于访问控制、身份去重、视频监控等领域，然而大多数人脸识别方法是基于二维图像进行身份的判别。二维人脸识别在不受约束的环境下仍面临着巨大的挑战，如姿态变化、光照变化、表情变化、伪装变化、整形手术变化等，并且对于管制区域等安全性更加重要性部门来讲，人脸防伪技术显得尤其重要。三维人脸识别相对于二维人脸识别能够利用三维深度信息对上述变化和人脸防伪具有较强的鲁棒性。

对于人脸防伪，目前主要的方法有：1)基于运动信息的检测，如通过眨眼动作,嘴部运动进行活性检测；2)基于纹理的分析，如傅里叶频谱分析高斯滤波等，该方法易受到光照、图像分辨率的影响，针对视频攻击效果差；3)基于多光谱的反射情况来进行检测，该方法对采集条件要求严格，多光谱图像成本高于可见光系统；4)基于特征融合的检测，如结合运动分析和人脸文理进行判断，这种方法检测率较高但是平均处理时间较长，且对硬件要求较高。

上述这些方法对设备要求较高且无法同时高效的辨别采集到的照片是来源于摄像头前的真实人脸，还是打印出来的照片，又或者是提前录制好的视频等。目前，较好的三维人脸识别是基于深度学习的特征融合方式实现的，但是这样会造成原始的图像信息在深度神经网络的传播过程中丢失的比较严重，导致整个的识别率有所下降。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于信息融合的反欺骗三维人脸识别方法，以提升三维人脸识别准确率，同时解决来自于照片和视频的攻击，实现人脸防伪的功能。

本发明的一种基于信息融合的反欺骗三维人脸识别方法，包括如下步骤：

步骤1：采集多个真实人脸的彩色图和深度图，并对彩色图和深度图进行图像处理，获得真实人脸的彩色图像集和深度图像集；

步骤2：根据每张深度图中关键点的深度信息建立多个真实人脸的高斯分布模型，根据多个高斯分布模型确定真实人脸高斯分布参数的阈值范围；

步骤3：建立待识别人脸的高斯分布模型，将待识别人脸的高斯分布模型参数和真实人脸高斯分布参数的阈值范围进行对比，判定待识别人脸的真实性，如果判定为真实人脸则执行步骤4进行人脸识别步骤，否则不进行人脸识别步骤；

步骤4：构建深度卷积神经网络，并利用真实人脸的彩色图像集和深度图像集对深度卷积神经网络进行训练；

步骤5：将待识别人脸图像输入到训练好的深度卷积神经网络进行识别，输出识别结果。

在本发明的基于信息融合的反欺骗三维人脸识别方法中，所述步骤1具体包括：

步骤1.1：采集多个真实人脸的彩色图和深度图；

步骤1.2：对彩色图进行真实人脸特征点的检测，确定人脸框的坐标信息以及多个特征点的坐标信息，完成人脸矫正对齐与人脸剪切处理；

步骤1.3：对深度图进行背景分割以及去噪预处理；

步骤1.4：根据彩色图与深度图之间的关系进行特征点的空间映射，根据特征点的映射对深度图进行人脸剪切处理；