專利名稱：一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)與方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及與生物特征識別的相關(guān)技術(shù)，尤其涉及的是ー種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)與方法。
背景技術(shù)：
目前，在人臉識別中，應(yīng)用比較廣泛的活體檢測功能是基于人機(jī)交互的眨眼檢測，該方法主要有兩方面不足，ー是該方法需要用戶的眨眼配合，在使用上顯得不太友好并且檢測的時間較長，另是當(dāng)檢測者使用眨眼的人臉視頻進(jìn)行欺騙，該方法將會失效。近幾年來，使用紅外進(jìn)行人體溫度檢測來判斷活體的技術(shù)得到了應(yīng)用，但是該技術(shù)有個比較明顯 的漏洞是，當(dāng)使用熱水袋或者其他加溫裝置模擬人體體溫，可以輕松欺騙過關(guān)。因此，使用可見光人臉圖像結(jié)合紅外成像技術(shù)進(jìn)行活體檢測的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。目前，使用該技術(shù)的一般思路是分別對可見光人臉圖像與紅外成像技術(shù)形成的人臉圖像進(jìn)行同一類或多類方法的檢測與識別。該方法主要的缺陷是，只強(qiáng)調(diào)了某種形態(tài)的人臉圖像的檢測與識別，而沒有挖掘兩種形態(tài)下人臉圖像的關(guān)聯(lián)性。因此使用該方法無法確定兩種或多種形態(tài)下的人臉圖像是否來自同一個活體。因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進(jìn)和發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)與方法，g在解決現(xiàn)有技術(shù)無法確定兩種或多種形態(tài)下的人臉圖像是否來自同一個活體的問題。本發(fā)明的技術(shù)方案如下一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)，其中，包括進(jìn)行綜合處理的計算機(jī)；可見光攝像模塊、紅外攝像機(jī)、電源模塊、顯示模塊和信號處理模塊，所述信號處理模塊用于對可見光攝像模塊和紅外攝像機(jī)采集的圖像信號進(jìn)行處理，提取兩個圖像信號中不變的特征，然后輸入分類器進(jìn)行判別，所述可見光攝像模塊和紅外攝像機(jī)通過USB數(shù)據(jù)線連接計算機(jī)的數(shù)字輸入接ロ；信號處理模塊連接計算機(jī)的信號輸出接ロ；顯示模塊連接計算機(jī)的低壓差分信號轉(zhuǎn)換線，所述電源模塊連接計算機(jī)。所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)，其中，還設(shè)置有補(bǔ)光模塊，所述補(bǔ)光模塊連接補(bǔ)光驅(qū)動模塊，補(bǔ)光驅(qū)動模塊通過com控制線連接計算機(jī)。所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)，其中，所述紅外攝像機(jī)還可替換為X光或CRT。一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法具體包括以下步驟步驟I :初始化空間變換先驗(yàn)信息；步驟2:加載分類器數(shù)據(jù)；步驟3 :通過可見光攝像機(jī)采集人臉正面的照片，并通過紅外拍攝技術(shù)采集人臉非正面的照片；
步驟4 :對采集得到的人臉非正面的圖像進(jìn)行射影幾何變換成正臉圖像；步驟5 :分別提取可見光與紅外光人臉照的不變特征；步驟6 :把提取的不變特征輸入分類器進(jìn)行判別；步驟7 :返回比對結(jié)果，相同則通過，不同則顯示錯誤。所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其中，并不限于采用紅外拍攝技術(shù)進(jìn)行非正面的人臉圖像采集，所述紅外拍攝技術(shù)可替換為X光或CRT。所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其中，通過紅外拍攝技術(shù)采集人臉非正面的照片中，所述非正面為左右各角度的側(cè)臉或者上下各角度的側(cè)臉。所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其中，所述的對采集得到的人臉非正面的圖像進(jìn)行射影幾何變換的具體步驟為
步驟41 :先使用視角差關(guān)系把原圖像變換為仿射圖像；步驟42 :再利用在同一拍攝平面的關(guān)系把仿射圖像變換為相似圖像；步驟43 :最后把相似圖像矯正為與正面人臉圖像相關(guān)的縮放的正面人臉圖像。所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其中，所述的分別提取可見光與紅外光人臉照的不變特征的具體步驟為步驟51 :使用拉普拉斯算子分別對可見光人臉圖像和矯正后的非可見光人臉圖像濾波處理；步驟52 :在進(jìn)行濾波后的圖像使用三種局部模式構(gòu)造直方圖特征；步驟53 :對初步構(gòu)造的高維特征使用Fisher特征選擇算法挑選有效的特征子集。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明通過提供了一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)。其在正面使用可以光拍攝技術(shù)采集人臉的正面照片，同時在其他視角我們采用紅外光或其他不限于紅外波段的拍攝技術(shù)(如X光，CRT等)采集其他模態(tài)下的人臉照片。再結(jié)合視角差等空間信息建立多態(tài)圖像模型，進(jìn)行多態(tài)圖像模型比對，確認(rèn)為同一人。從而可以有效避免被檢測者通過照片、錄像或者模型進(jìn)行欺騙過關(guān)。


圖I是本發(fā)明中多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)的模塊框圖。圖2是本發(fā)明中多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法的流程圖。圖3是多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法中的射影幾何變換步驟。圖4是多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法中的不變特征提取步驟。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一歩詳細(xì)說明。參見圖1，本發(fā)明提供的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)包括進(jìn)行綜合處理的計算機(jī)；可見光攝像模塊、紅外攝像機(jī)(本發(fā)明以紅外攝像機(jī)為例但并不限于紅外攝像機(jī))、電源模塊、顯示模塊和信號處理模塊。為了解決特殊環(huán)境和條件下光線問題，還設(shè)置有補(bǔ)光模塊。所述可見光攝像模塊和紅外攝像機(jī)通過USB數(shù)據(jù)線連接計算機(jī)的數(shù)字輸入接ロ ；信號處理模塊連接計算機(jī)的信號輸出接ロ ；顯示模塊連接計算機(jī)的低壓差分信號轉(zhuǎn)換線；所述補(bǔ)光模塊連接補(bǔ)光驅(qū)動模塊，補(bǔ)光驅(qū)動模塊通過com控制線連接計算機(jī)。所述電源模塊連接計算機(jī)和補(bǔ)光驅(qū)動模塊。該系統(tǒng)電路模塊的工作流程是首先電源模塊工作，給處理計算機(jī)供電。然后可見光攝像機(jī)對圖像進(jìn)行第一次圖像采集，采集后的圖片轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號通過USB數(shù)據(jù)線傳輸?shù)教幚碛嬎銠C(jī)，同吋，紅外攝像機(jī)也對當(dāng)前的圖像進(jìn)行第二次圖像采集，第二次所采集到的圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號通過USB數(shù)據(jù)線傳輸?shù)教幚碛嬎銠C(jī)中。接著，處理計算機(jī)將第一次采集到的圖像數(shù)字信號通過LVDS (低壓差分信號)轉(zhuǎn)換線傳輸?shù)斤@示模塊中進(jìn)行圖像顯示。第二次采集到的圖像和第一次采集到的圖像進(jìn)行圖像辯別，最后辯別的結(jié)果轉(zhuǎn)換成模擬信號通過屏蔽電纜線傳輸?shù)叫盘柼幚砟K中。參見圖2，本發(fā)明提供的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法具體包括以下步 驟步驟I :初始化空間變換先驗(yàn)信息；步驟2 :加載分類器數(shù)據(jù)；步驟3 :通過可見光攝像機(jī)采集人臉正面的照片，并通過紅外拍攝技術(shù)采集人臉非正面的照片；步驟4 :對采集得到的人臉非正面的圖像進(jìn)行射影幾何變換成正臉圖像；步驟5 :分別提取可見光與紅外光人臉照的不變特征；步驟6 :把提取的不變特征輸入分類器進(jìn)行判別；步驟7 :返回比對結(jié)果，相同則通過，不同則顯示錯誤。本發(fā)明中并不限于采用紅外拍攝技術(shù)進(jìn)行非正面的人臉圖像采集，如X光，CRT等也可以。且角度可以是左右不同角度的側(cè)臉或者上下不同角度的側(cè)臉。參見圖3，在上述活體人臉檢測方法的步驟4中所述的對采集得到的人臉非正面的圖像進(jìn)行射影幾何變換的具體步驟為步驟41 :先使用視角差關(guān)系把原圖像變換為仿射圖像；步驟42 :再利用在同一拍攝平面的關(guān)系把仿射圖像變換為相似圖像；步驟43 :最后把相似圖像矯正為與正面人臉圖像相關(guān)的縮放的正面人臉圖像。參見圖4，在上述活體人臉檢測方法的步驟5中所述的分別提取可見光與紅外光人臉照的不變特征的具體步驟為步驟51 :使用拉普拉斯算子分別對可見光人臉圖像和矯正后的非可見光人臉圖像濾波處理；步驟52 :在進(jìn)行濾波后的圖像使用三種局部模式構(gòu)造直方圖特征；步驟53 :對初步構(gòu)造的高維特征使用Fisher特征選擇算法挑選有效的特征子集。本發(fā)明創(chuàng)造的主要優(yōu)點(diǎn)有操作簡單，交互友好；檢測時間較短，準(zhǔn)確率較高；裝置部署簡單，具有高移動性與可擴(kuò)充性；可以避免冒充圖片、視頻和模型的欺騙；不僅可以進(jìn)行活體檢測，而且可以確定多攝像頭下的拍攝對象是否為同一活體。應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明的應(yīng)用不限于上述的舉例，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進(jìn)或變換，所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括進(jìn)行綜合處理的計算機(jī)；可見光攝像模塊、紅外攝像機(jī)、電源模塊、顯示模塊和信號處理模塊，所述信號處理模塊用于對可見光攝像模塊和紅外攝像機(jī)采集的圖像信號進(jìn)行處理，提取兩個圖像信號中不變的特征，然后輸入分類器進(jìn)行判別，所述可見光攝像模塊和紅外攝像機(jī)通過USB數(shù)據(jù)線連接計算機(jī)的數(shù)字輸入接口 ；信號處理模塊連接計算機(jī)的信號輸出接口 ；顯示模塊連接計算機(jī)的低壓差分信號轉(zhuǎn)換線，所述電源模塊連接計算機(jī)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)，其特征在于，還設(shè)置有補(bǔ)光模塊，所述補(bǔ)光模塊連接補(bǔ)光驅(qū)動模塊，補(bǔ)光驅(qū)動模塊通過com控制線連接計算機(jī)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述紅外攝像機(jī)還可替換為X光或CRT。
4.一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法具體包括以下步驟 步驟I :初始化空間變換先驗(yàn)信息； 步驟2 :加載分類器數(shù)據(jù)； 步驟3 :通過可見光攝像機(jī)采集人臉正面的照片，并通過紅外拍攝技術(shù)采集人臉非正面的照片； 步驟4 :對采集得到的人臉非正面的圖像進(jìn)行射影幾何變換成正臉圖像； 步驟5 :分別提取可見光與紅外光人臉照的不變特征； 步驟6 :把提取的不變特征輸入分類器進(jìn)行判別； 步驟7 :返回比對結(jié)果，相同則通過，不同則顯示錯誤。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其特征在于，并不限于采用紅外拍攝技術(shù)進(jìn)行非正面的人臉圖像采集，所述紅外拍攝技術(shù)可替換為X光或CRT。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其特征在于，通過紅外拍攝技術(shù)采集人臉非正面的照片中，所述非正面為左右各角度的側(cè)臉或者上下各角度的側(cè)臉。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其特征在于，所述的對采集得到的人臉非正面的圖像進(jìn)行射影幾何變換的具體步驟為 步驟41 :先使用視角差關(guān)系把原圖像變換為仿射圖像； 步驟42 :再利用在同一拍攝平面的關(guān)系把仿射圖像變換為相似圖像； 步驟43 :最后把相似圖像矯正為與正面人臉圖像相關(guān)的縮放的正面人臉圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測方法，其特征在于，所述的分別提取可見光與紅外光人臉照的不變特征的具體步驟為 步驟51 :使用拉普拉斯算子分別對可見光人臉圖像和矯正后的非可見光人臉圖像濾波處理； 步驟52 :在進(jìn)行濾波后的圖像使用三種局部模式構(gòu)造直方圖特征； 步驟53 :對初步構(gòu)造的高維特征使用Fisher特征選擇算法挑選有效的特征子集。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多模態(tài)比對功能的活體人臉檢測系統(tǒng)與方法，包括進(jìn)行綜合處理的計算機(jī)；可見光攝像模塊、紅外攝像機(jī)、電源模塊、顯示模塊和信號處理模塊，所述信號處理模塊用于對可見光攝像模塊和紅外攝像機(jī)采集的圖像信號進(jìn)行處理，提取兩個圖像信號中不變的特征，然后輸入分類器進(jìn)行判別。采用本發(fā)明從而可以有效避免被檢測者通過照片、錄像或者模型進(jìn)行欺騙過關(guān)。
文檔編號G06K9/00GK102708383SQ20121015923
公開日2012年10月3日 申請日期2012年5月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月21日
發(fā)明者朱璧華, 王銘, 賴永周 申請人:廣州像素數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)有限公司