[发明专利]人脸认证方法、装置、电子设备及可读存储介质有效
| 申请号: | 201910498724.6 | 申请日: | 2019-06-10 |
| 公开(公告)号: | CN110378207B | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
| 发明(设计)人: | 柳志贤;付英波;吴雪平 | 申请(专利权)人: | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06V10/141;G06F21/32 |
| 代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
| 地址: | 100086 北京市海淀区科*** | 国省代码: | 北京;11 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 认证 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质 | ||
本发明公开了一种人脸认证方法,包括:接收上位机发送的人脸认证指令,并根据所述人脸认证指令启动红外摄像头;根据所述上位机的配置指令,和/或所述红外摄像头所处环境的光照条件,控制与所述红外摄像头对应的红外条纹投射器,并通过所述红外摄像头获取包含人脸图案的红外图片帧;提取所述红外图片帧中的人脸特征,并基于所述人脸特征进行人脸认证,并将认证结果反馈至上位机。解决了现有的人脸认证方案在复杂光照环境下易受干扰、识别效果不佳,且控制复杂度较高的技术问题。取得了提高识别效果的同时降低控制复杂度的有益效果。
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种人脸认证方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
人脸识别经过近几十年的发展,取得了很大的进步,涌现出了大量的识别算法,人脸认证识别技术的识别率也已经得到很大的提升,而且基于人脸识别的活体检测技术也得到了极大的发展。目前在进行人脸认证的模组装置中,一般可以直接基于可见光的纯RGB模组拍摄的图片进行人脸识别以及活体检测,或者基于散斑结构光的模组拍摄的图片进行人脸识别以及活体检测。
但是,基于可见光的纯BGR的模组在强光、弱光或者背光等复杂光照环境下非常容易受到干扰,从而影响识别的效果。对于散斑结构光的模组,由于散斑结构光的红外激光投射器打出的散斑会引起拍摄图片的变化,同样容易影响识别的效果,所以针对该方案还可以再增加一个红外泛光灯,用来对黑暗环境进行补光,那么此时在模组的识别过程中,需要不断的进行红外激光投射器、红外泛光灯的切换,增加了系统的控制复杂度。
发明内容
本发明提供一种人脸认证方法、装置、电子设备及可读存储介质,以部分或全部解决现有技术中人脸认证过程相关的上述问题。
依据本发明第一方面,提供了一种人脸认证方法,包括:
接收上位机发送的人脸认证指令,并根据所述人脸认证指令启动红外摄像头;
根据所述上位机的配置指令,和/或所述红外摄像头所处环境的光照条件,控制与所述红外摄像头对应的红外条纹投射器,并通过所述红外摄像头获取包含人脸图案的红外图片帧;
提取所述红外图片帧中的人脸特征,并基于所述人脸特征进行人脸认证,并将认证结果反馈至上位机。
根据本发明的第二方面,提供了一种人脸认证装置,包括:
红外摄像头,用于拍摄包含人脸图案的红外图片帧,并将拍摄得到的红外图片帧传送至控制处理模块;
红外条纹投射器,用于投射条纹状红外线,以在所述红外摄像头拍摄红外图片帧时进行补光;
控制处理模块,用于控制所述红外摄像头、所述红外条纹投射器和所述输入输出模块,以及根据所述红外图片帧进行人脸认证;
输入输出模块,用于接收上位机发送的认证指令和/或配置指令;将与所述认证指令对应的认证结果,和/或所述红外图片帧返回至所述上位机;
其中,所述控制处理模块根据所述上位机发送的配置指令,和/或所述红外摄像头所处环境的光照条件,控制所述红外条纹投射器;所述红外图片帧包括在所述红外条纹投射器处于关闭状态下拍摄的第一红外图片帧,和/或在所述红外条纹投射器处于启动状态下拍摄的第二红外图片帧。
根据本发明的第三方面,提供了一种电子设备,包括:
处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述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前述的人脸认证方法。
根据本发明的第四方面,提供了一种可读存储介质,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行前述的人脸认证方法。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京迈格威科技有限公司,未经北京迈格威科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910498724.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种智能审图系统及方法
- 下一篇:一种基于深度残差网络的行为识别方法





