能識別圖像來源的人臉識別方法技術

一種能識別圖像來源的人臉識別方法，當攝像裝置在其所在環境中拍攝的自然人臉圖像后，先根據預先設定的第一閾值定位并計算出所述自然人臉圖像中的人臉部分所包含的像素點的基準灰度和，然后由所述攝像裝置拍攝待識別的人臉圖像，并將被定位的人臉轉換為第一人臉灰度圖，然后再根據述第一人臉灰度圖計算所述被定位的人臉包含的像素點的灰度和，最后將所述灰度和與所述基準灰度和相比較即可判斷出所述待識別的人臉圖像是否是來自自然人，由此即可防止借用他人照片等方式而通過監控系統，給各相關部門帶來諸多安全隱患。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種人臉識別方法，特別涉及一種。
技術介紹
在當今的人臉識別技術中可以非常方便有效地識別出視頻輸入端所采集到的人臉，因此 人臉識別技術應用領域越來越廣。例如各大銀行、證券等金融機關、監獄、辦公室等出入限 制或保密性機關為安全需要采用人臉識別技術監控出入人員，甚至在住宅樓、別墅等私人住 所等也已采用人臉識別技術。然而，現有的人臉識別檢測系統并不能檢測出所拍攝的人臉到底是來自實際自然人的臉 部還是由照片所拍到的臉部，因此這給各場所帶來安全隱患，嚴重時甚至會造成重大損失， 因此如何解決現有人臉識別系統存在的問題實已成為本領域技術人員亟待解決的課題。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種，以有效識別圖像的來源， 防止借用他人照片等方式而通過監控系統，導致安全隱患的發生。為了達到上述目的，本專利技術提供，包括1)根據預先設 定的第一閾值計算出攝像裝置在其所在環境中拍攝的自然人臉圖像中的人臉部分所包含的像 素點的基準灰度和；2)所述攝像裝置拍攝待識別的人臉圖像；3)定位所述待識別人臉圖像 中的人臉，并將被定位的人臉轉換為第一人臉灰度圖；4)根據所述第一人臉灰度圖通過預先 設定的第一閾值計算所述被定位的人臉邊緣包含的像素點的灰度和；5)將所述灰度和與所述 基準灰度和相比較以判斷所述待識別的人臉圖像是否是來自自然人。其中，所述步驟l)包括步驟(1)所述攝像裝置預先多次拍攝以獲得多個實際人臉的圖 像；(2)分別定位所述多個實際人臉的圖像的人臉部分，并將各被定位的人臉轉換為相應的 各第二人臉灰度圖；(3)根據各第二人臉灰度圖計算各被定位的人臉包含的像素點的灰度和 并進行平均以獲得所述基準灰度和，所述步驟3)采用sobel算子(或其它邊緣檢測算子)定 位所述圖像中的人臉邊緣并將其轉換為人臉灰度圖，在步驟1)、 4)及(3)中，計算的灰度 和僅為處于人臉邊緣的像素點的灰度和。所述還包括步驟6)預先計算出所述攝像裝置在其所在環境中拍攝的實際人臉圖像的人臉部分的基準清晰度；7)根據所述人臉灰度圖計算所述被定 位的人臉的清晰度；8)將所述清晰度和所述基準清晰度相比較以判斷所述待識別的人臉圖像 是否是來自自然人。若所述人臉灰度圖中像素點的灰度值為/"， x和y分別為像素點在所述人臉灰度圖中的 橫坐標和縱坐標，P^為灰度值為；的像素點鄰近的像素點的灰度值，其與灰度值為；的像 素點的權重為& ，其中，x-1Sw^jc + 1， l《"2_y + l,則所述被定位的人臉的清晰度5為n 附=義一1 "=y—1所述攝像裝置附近設置有補照光源。綜上所述，本專利技術的通過將待識別的人臉圖像的灰度和 或清晰度分別與預先計算出的來自自然人的圖像的基準灰度和或基準清晰度進行比較即可判 斷出所述待識別的圖像是否來自自然人，可防止借用他人照片等方式而通過監控系統，給各 相關部門帶來諸多安全隱患。附圖說明圖1為本專利技術的的操作流程示意圖。圖2為本專利技術的的像素點分布示意圖。圖3為本專利技術的的一像素點與其鄰近像素點的權重示意圖。具體實施例方式請參閱圖1，本專利技術的主要用于一些對安全要求較高的單 位或公司，例如銀行、證券機關等，其首先執行步驟SIO，預先計算出攝像裝置在其所在環 境中拍攝的自然人臉圖像中的人臉部分所包含的像素點的基準灰度和與基準清晰度，其獲得 基準灰度和與基準清晰度的步驟如下第一步所述攝像裝置預先多次拍攝以獲得多個實際人臉的圖像，例如拍攝在陰天、晴天等 不同光照條件下的N張實際人臉的圖像，為保證識別圖像的準確性，也可在所述攝像裝置的 附近直接設置補照光源，以使拍照時受自然光源變化的影響減小。第二步分別定位所述多個實際人臉的圖像中的人臉部分，并將各被定位的人臉轉換為相應 的第二人臉灰度圖，在本實施方式中，根據所述第二閾值采用sobel算子(或其它邊緣檢測 算子)將所述圖像中的人臉邊緣與背景予以區分，由此即可得到所述圖像中的人臉，然后將 各人臉轉換為各第二人臉灰度圖。第三步根據各第二人臉灰度圖計算各被定位的人臉包含的像素點的灰度和并進行平均以獲 得所述基準灰度和，同時再根據各第二人臉灰度圖計算出基準清晰度，為使計算簡便，在本 實施方式中，僅僅計算處于人臉邊緣且灰度大于所述第二閾值的像素點的灰度和，若一人臉 灰度圖中灰度值大于所述第一閾值的各人臉邊緣像素點的灰度值為々，z'和y'分別為像素點在所述人臉灰度圖中的橫坐標和縱坐標，則所述人臉邊緣包含的灰度值大于所述第一閾值的各 像素點的灰度和為Z厶，再將根據各第二人臉邊緣像素點的灰度和進行平均即可獲得基準灰度禾口，請參見圖2及3，戶(,.—t)、 1Xj)、 1K/+1)、尸(oo-i)、戶(')u+"、尸('+i)(卜"、尸(w)(7')、及尸("i)o+" 分別為灰度值為^.的像素點鄰近的各像素點，各像素點與灰度值為^.的像素點的權重通常根據其與灰度值為/^的像素點的距離來確定，分別設為^、 i、 i、 K l i、 i、 *，則被乂+iS ￡ E n)丄定位的人臉的清晰度b可按照公式萬=^一'""-^;鵬則計算得到，如此根據獲得的各第二人臉灰度圖即可計算出相應的各清晰度，然后將各清晰度進行平均即可得到相應的基準 清晰度。計算出基準灰度和與基準清晰度后，接著執行步驟Sll。在步驟Sll中，所述攝像裝置拍攝待識別的人臉圖像，例如，設在銀行入口的攝像裝置 拍攝要進入銀行的人員的人臉圖像，接著執行步驟S12。在步驟S12中，根據預先設定的第一閾值定位所述待識別人臉圖像中的人臉，并將被定 位的人臉轉換為第一人臉灰度圖，同樣可采用sobel算子(或其它邊緣檢測算子)將所拍攝 的圖像中的人臉邊緣與背景予以區分，此外，所述第一閾值與所述第二閾值取值相等，由此 即可得到所拍攝的圖像中的人臉，并將其轉換為第一人臉灰度圖，接著執行步驟S13。在步驟S13中，根據所述第一人臉灰度圖計算所述被定位的人臉邊緣包含的像素點的灰 度和，計算的方法與步驟S10中的計算方法類似，在此不再重述，接著執行步驟S14。在步驟S14中，由于所述第一閾值與所述第二閾值取值相等，所以可直接將所述灰度和 與所述基準灰度和相比較以判斷所述待識別的人臉圖像是否是來自自然人，即判斷計算出的 灰度和是否小于所述基準灰度和，若否，則所述待識別的人臉圖像是來自自然人，若是則執 行步驟S15，而若所述第一閾值與所述第二閾值取值不相等，則比較之前需要將所述灰度和與 所述基準灰度和進行歸一化處理后再進行比較，在此予以說明。在步驟S15中，根據所述第一人臉灰度圖計算所述被定位的人臉的清晰度，計算方法如 步驟S10所述，在此不再重述，接著執行步驟S16。在步驟S16中，將所述清晰度和所述基準清晰度相比較以判斷所述待識別的人臉圖像是 否是來自真實人臉，即判斷所述清晰度是否小于所述基準清晰度，若是則所述待識別的人臉 圖像不是來自自然人，可能來自照片、印刷物等，否則所述待識別的人臉圖像是來自自然人。以上僅例示性說明本專利技術的原理，而非用于限制本專利技術，任何本領域技術人員均可根據 上述說明在不違背本專利技術的精神及范圍的情況下，對上述實施方式進行的調整，例如，可將 步驟S15和步驟S13合并，同樣，也可將步驟S10拆分為分別計算基準灰度和與計算基準清 晰度的兩個步驟，當本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種能識別圖像來源的人臉識別方法，其特征在于包括步驟：　１）預先計算出攝像裝置在其所在環境中拍攝的自然人臉圖像中的人臉部分所包含的　像素點的基準灰度和；　２）所述攝像裝置拍攝待識別的人臉圖像；　３）根據預先設定的第一閾值定位所述待識別人臉圖像中的人臉，并將被定位的人臉轉換為第一人臉灰度圖；　４）根據所述第一人臉灰度圖計算所述被定位的人臉包含的像素點的灰度和；　５）將所述人臉灰度和與所述基準灰度和相比較以判斷所述待識別的人臉圖像是否是來自自然人。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：葛沖，趙文忠，
申請(專利權)人：上海銀晨智能識別科技有限公司，
類型：發明
國別省市：31[中國|上海]