[发明专利]一种基于图像质量的人脸防伪方法

说明书

本发明涉及人脸防伪技术领域，具体的说是一种基于图像质量的人脸防伪方法。由于当前流行的人脸识别设备主要使用的是RGB单目相机，并针对以上存在的问题，本发明提出的人脸防伪方法使用了21个图像质量度量指标全面有效的评价图片的失真程度，并且不需要增加额外的硬件设备。具有用户友好、简单高效、泛化能力强、通用性高的优点。

技术领域

本发明涉及人脸防伪技术领域，具体的说是一种基于图像质量的人脸防伪方法。

背景技术

目前，生物特征可以安全、方便的用于访问控制系统，特别是人脸生物特征。由于其方便性和直观性，已经成为身份认证的主要手段之一。对于人脸识别系统，人脸防伪模块已经成为非常重要的一部分，可以有效的防止照片、视频、面具等攻击方式，从而提高人脸识别系统的稳健性。现有的人脸防伪方法主要包括基于纹理的、基于形状的、基于动作的和基于图像质量的方法。其中，基于图像质量的方法是一种最为简单有效人脸防伪策略。在现有的基于图像质量的人脸防伪方法中存在一些问题。首先，用于评估图像质量的指标比较单一，只有一个或几个，不能够全面评价图像的失真程度；其次，虽然利用红外相机、深度相机可以提高人脸防伪的性能，但也会大大增加硬件成本的开销，而且计算复杂度也会增加。这些方法如：一种人脸活体检测方法以及装置（201710341619.2），一种人脸活体检测方法及装置（201610806370.3），基于图像质量的活体检测方法、装置及计算机设备（201910266755.9）。

发明内容

本发明旨在提供一种基于图像质量的人脸防伪方法，采用多个图像特征全面有效的评价图片的失真程度，并且不需要增加额外的硬件设备。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于图像质量的人脸防伪方法，包括以下步骤：

1）、采集RGB人脸图像；

2）、剪裁步骤1）中得到的人脸图像中的人脸区域，得到人脸区域图像；

3）、对步骤3）中得到的人脸区域图像利用Haar小波变换提取人脸区域图像的低频信息图、水平高频信息图、垂直高频信息图以及对角高频信息图；

4）、对步骤3）中得到的四张图像分别计算出无参考的图像质量评估特征，无参考的图像质量评估特征包括图像的模糊特征和高低频索引HLFI；

5）、将步骤3）中得到的四张图像分别通过高斯滤波来平滑处理图像，得到平滑的频信息图、水平高频信息图、垂直高频信息图以及对角高频信息图；

6）、采用步骤3）中得到的四张图片和步骤5）中得到的四张图片计算有参考的图像质量评价特征，有参考的图像质量评价特征为：均方误差MSE、峰值信噪比PSNR、信噪比SNR、结构内容SC、最大像素差MD、平均像素差AD、标准化绝对误差NAE、拉普拉斯均方误差LMSE、归一化互相关NXC、平均角度相似MAS、平均角震级相似性MAMS、总边差TED、总角差TCD、光谱幅度误差SME、频谱相位误差SPE、梯度幅度误差GME、梯度相位误差GPE、结构相似指数SSIM、视觉信息保真度VIF；

7）、将步骤4）和步骤6）中得到的Haar小波低频信息图片的无参考和有参考的质量评价特征串联起来，得到Haar小波变换得到低频信息图片的图像质量评价总特征；

8）、按照步骤5）至步骤7）分别计算水平高频信息、垂直高频信息以及对角高频信息图的上述图像质量评价总特征；

9）、将步骤7）和步骤8）中得到的图像质量评价总特征串联起来，得到图像Haar小波变换的图像的质量评价总特征；

10）、对步骤9）中得到的图像Haar小波变换的图像的质量评价总特征利用SVM分类方法进行分类，得到步骤1）所采集的人脸图像的分类结果；

11）、输出步骤10）中的分类结果。