【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒把b置
本專利技術(shù)涉及人臉?lè)纻?br>，尤其涉及一種利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒把b置。
技術(shù)介紹
當(dāng)前人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于很多領(lǐng)域。但是目前對(duì)于人臉的防偽技術(shù)還處于初始階段。目前人臉技術(shù)大多基于二維人臉，如圖像和視頻等，因此二維人臉攻擊技術(shù)在人臉識(shí)別中是重要的環(huán)節(jié)。目前二維人臉?lè)纻畏婪椒ㄖ饕幸韵挛孱悾?、直接在二維圖像提取特征，主要利用各種特征提取方式，如LBP、傅里葉變換和顏色紋理信息等，提取一般或特定圖像或視頻的特征信息，然后利用分類器進(jìn)行識(shí)別。該方法主要問(wèn)題在于所提取的特征信息與防偽目的并不直接相關(guān)，因此其效果難以保證。2、利用深度學(xué)習(xí)對(duì)人臉攻擊進(jìn)行判別。該方法需利用深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行處理，存在問(wèn)題為計(jì)算效率低，對(duì)單一圖片判別時(shí)間較長(zhǎng)，限制了其應(yīng)有場(chǎng)景。3、利用人的活動(dòng)如眨眼，轉(zhuǎn)頭和嘴唇的動(dòng)作等進(jìn)行檢測(cè)。這一方法需要與被識(shí)別人進(jìn)行交互，且對(duì)于視頻判別效果不佳。4、基于特定硬件輔助技術(shù)對(duì)人臉進(jìn)行防偽，如深度相機(jī)和溫度傳感器等。但是有些硬件成本較高且難以安裝。5、基于人臉的深度信息對(duì)人臉?lè)纻芜M(jìn)行識(shí)別。該類方法主要基于人臉上三維結(jié)構(gòu)造成的光線散射對(duì)照片和視頻進(jìn)行識(shí)別。該類方法所采用的計(jì)算模型復(fù)雜，時(shí)間效率低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)目的是提供一種利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒把b置，從而利用鼻子對(duì)光線的遮擋進(jìn)行人臉?lè)纻危瑢?shí)現(xiàn)對(duì)二維人臉圖像和視頻的人臉攻擊進(jìn)行有效識(shí)別。本專利技術(shù)解決技術(shù)問(wèn)題采用如...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒ǎ涮卣髟谟冢龇椒òǎ?nS1，控制多個(gè)光源交替發(fā)光，同時(shí)對(duì)待識(shí)別人臉進(jìn)行拍攝，獲取多張圖像；/nS2，利用預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所拍攝的圖像進(jìn)行檢測(cè)，從當(dāng)前被檢測(cè)圖像中提取出其中的人臉特征點(diǎn)信息；/nS3，利用所提取出的人臉特征點(diǎn)信息，將當(dāng)前被檢測(cè)圖像中的人臉部分的鼻子及其左右區(qū)域提取出來(lái)；/nS4、分別計(jì)算所提取的鼻子左右區(qū)域的亮度平均值，并結(jié)合當(dāng)前被檢測(cè)圖像拍攝時(shí)的發(fā)光光源的位置，判斷待識(shí)別人臉是否是偽造人臉。/n
【技術(shù)特征摘要】
1.一種利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒ǎ涮卣髟谟冢龇椒òǎ?br>S1，控制多個(gè)光源交替發(fā)光，同時(shí)對(duì)待識(shí)別人臉進(jìn)行拍攝，獲取多張圖像；
S2，利用預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所拍攝的圖像進(jìn)行檢測(cè)，從當(dāng)前被檢測(cè)圖像中提取出其中的人臉特征點(diǎn)信息；
S3，利用所提取出的人臉特征點(diǎn)信息，將當(dāng)前被檢測(cè)圖像中的人臉部分的鼻子及其左右區(qū)域提取出來(lái)；
S4、分別計(jì)算所提取的鼻子左右區(qū)域的亮度平均值，并結(jié)合當(dāng)前被檢測(cè)圖像拍攝時(shí)的發(fā)光光源的位置，判斷待識(shí)別人臉是否是偽造人臉。
2.如權(quán)利要求1所述的利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒ǎ涮卣髟谟冢鯯2包括以下步驟：
S21，從拍攝的圖像中選取一幅圖像，并判斷當(dāng)前是否是第一次選取圖像，如果是第一次選取圖像，則執(zhí)行S23，否則執(zhí)行S22；
S22，判斷當(dāng)前選取的圖像拍攝時(shí)的發(fā)光光源是否與前次選取的圖像拍攝時(shí)的發(fā)光光源一致，如果一致，則執(zhí)行S21，否則執(zhí)行S23；
S23，利用預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所選取的圖像進(jìn)行檢測(cè)，給出其含有人臉的概率和其中的人臉特征點(diǎn)信息，如果所選取的圖像含有人臉的概率大于第一設(shè)定閾值，則執(zhí)行S3，否則執(zhí)行S1。
3.如權(quán)利要求2所述的利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒ǎ涮卣髟谟冢錾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為被檢測(cè)的圖像；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層和第二層為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第三層和第四層為全連接層；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為被檢測(cè)圖像含有人臉的概率和被檢測(cè)圖像包含的人臉特征點(diǎn)信息。
4.如權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒ǎ涮卣髟谟冢鋈四樚卣鼽c(diǎn)信息包括鼻子、眼睛和嘴角。
5.如權(quán)利要求4所述的利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒ǎ涮卣髟谟冢鯯3包括以下步驟：
S31，連接左眼中心點(diǎn)El和右眼中心點(diǎn)Er，過(guò)ElEr的中點(diǎn)Em做ElEr的垂線l；
S32，過(guò)鼻尖點(diǎn)向l做垂線，垂足為Nl；
S33，求左嘴角點(diǎn)Ml和右嘴角點(diǎn)Mr的中點(diǎn)Mm，過(guò)Mm向l做垂線，垂足為Ml；
S34，在l上取一點(diǎn)T，使得2EmT＝NlT，在l上取一點(diǎn)B，使得MlB＝NlB；
S35，過(guò)T和B做ElEr的平行線t和b，在t上取兩點(diǎn)Tl和Tr，使得這兩點(diǎn)分布于T的兩側(cè)，且TlT＝TrT＝ErEl；過(guò)Tl和Tr分別作l的平行線，交b于Bl和Br；
S36，取矩形TlTBBl為鼻子左側(cè)區(qū)域，取矩形TTrBrB為鼻子右側(cè)區(qū)域。
6.如權(quán)利要求1所述的利用交替光源進(jìn)行人臉?lè)纻蔚姆椒ǎ涮卣髟谟冢鯯4具體為：
分別計(jì)算從當(dāng)前被檢測(cè)圖像中提取的鼻子左右區(qū)域的亮度平均值，并確定當(dāng)前被檢測(cè)圖像拍攝時(shí)的發(fā)光光源的位置，如果鼻子左右區(qū)域的亮度差達(dá)到第二設(shè)定閾值，并且亮度暗的區(qū)域與鼻子陰影所應(yīng)該在的區(qū)域均在鼻子的同側(cè)，則判定當(dāng)前被檢測(cè)圖像為合格圖像，否則判定當(dāng)前被檢測(cè)圖像為不合格圖像；
對(duì)拍攝到的圖像檢測(cè)完畢后，如果檢測(cè)到的合格圖像的數(shù)量大于第三設(shè)定閾值，則判定待識(shí)別人臉為真，如果檢測(cè)到的合格人臉的數(shù)量不大于第三設(shè)定閾值且所檢測(cè)的圖像總數(shù)量大于第四設(shè)定閾值，則判定待識(shí)別人臉為假。
7.如權(quán)利要求5所述的利用交替光源進(jìn)行人...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉岸，商海峰，刁麓弘，韓玉佳，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京集聯(lián)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：北京;11
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