CN102779274B - 一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法，其包括一个双目摄像头，双目摄像头上设有两个摄像头，方法包括以下步骤：步骤一：两个摄像头同时获取图像，再分别对两幅图像进行人脸检测和眼睛检测；步骤二：对步骤一得到的两幅人脸图像就行图像预处理，采用距离运算计算得到值两副图像的差异度值X，将差异度值X与预先设定的阈值T进行比较；步骤三：若步骤二差异度值X大于预先设定的阈值T，则当前两幅人脸图像具有真实性，任意取其中一幅人脸图像，对人脸图像进行特征提取与特征分类，完成识别；若步骤二差异度值X小于阈值T，表明当前两幅图像相近，判断为照片欺骗，用户界面将显示警告信息，结束识别。
Description
技术领域
本发明涉及人脸特征识别领域，特征涉及一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法。
背景技术
目前人脸识别技术在电视及各种电子显示产品中的应用相当广泛。由于其便捷而独特的生物识别性能，使得其在未来电视功能中的应用具有不可或缺的一席之地。特别如其中的电视等作为一种家用电器，其所面对的家庭成员具有一些普通人脸识别应用环境所不同的地方，即家庭成员之间极容易获得相互的个人资料，比如脸部的照片，从而可以通过有效的照片进行人脸识别的欺骗，使得人脸识别在这些产品上的应用出现缺陷。
现有的人脸识别技术在电视及各种电子显示产品上的应用，容易通过照片进行欺骗，从而使得识别的功能缺乏有效性；利用红外、多种生物特征鉴别组合等方式来避免照片欺骗类似问题时，具有很高的成本代价，不利于人脸识别技术的推广；由于使用红外、多种生物特征鉴别组合等方式来避免照片欺骗类似问题的方法需要独特的红外支持或相应的特征采集设备，而这些设备往往具有较少的其他应用，兼容性不强。
发明内容
本发明的目的在于提供一种成本低廉、可防止使用照片进行人脸识别欺骗的基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：其包括一个双目摄像头，双目摄像头上设有两个摄像头，第一摄像头和第二摄像头，所述的第一摄像头和第二摄像头位于同一水平线上，第一摄像头和第二摄像头间距为0.5米至1米之间，所述的方法包括以下步骤：
步骤一：第一摄像头和第二摄像头同时获取人脸图像，再分别对获取到的两幅图像进行人脸检测和眼睛检测，所述的人脸检测包括肤色检测和HAAR特征匹配检测，所述的眼睛检测包括HAAR特征匹配检测，得到人脸图像；
步骤二：对步骤一得到的两幅人脸图像，分别进行图像预处理，得到处理后的人脸图像，并对这两幅图像采用距离运算计算法进行计算，得到两副图像的差异度值X，将差异度值X与预先设定的阈值T进行比较；
步骤三：
(1)若步骤二差异度值X大于阈值T，则当前两幅人脸图像具有真实性，任意取其中一幅人脸图像，对其进行特征提取与特征分类，完成识别；
(2)若步骤二差异度值X小于阈值T，表明当前两幅图像相近，判断为照片欺骗，用户界面将显示警告信息，结束识别。
所述的步骤二中阈值T的计算方法如下：使用双目摄像头对人脸图像在双目摄像可拍摄范围内进行移动拍摄，每副人脸对应得到的两幅图像，再分别对两幅图像进行图像预处理，得到处理后的人脸图像，采用距离运算计算法对两幅图像进行计算得到最小差异度值 ；再使用人脸照片在双目摄像可拍摄范围内进行移动拍摄，每副人脸照片对应得到两幅图像，再分别对两幅图像进行图像预处理，得到处理后的图像，然后采用距离运算计算法对两幅图像进行计算得到最大差异度值 ；阈值T即为最小差异度值 和最大差异度值 的平均值。
所述的距离计算法包括欧式距离计算法或马氏距离计算法。
所述的图像预处理包括分灰度均衡、光线补偿、二值化和归一化操作。
所述的步骤三(1)中特征提取和特征分类方法，在低性能的设备上特征提取使用灰度特征提取方法，所述的灰度特征提取方法包括子空间方法或分块结构特征提取方法，所述的特征分类使用欧式距离计算法和k近邻方法进行分类。
所述的步骤三(1)中特征提取和特征分类方法，在高性能的设备上特征提取使用特征点结合灰度特征提取方法，即主动外观模型方法，所述的特征分类使用包括欧式距离、k近邻方法、支持向量机或人工神经网络进行分类。
本发明采用以上技术方案，通过差异度值X与阈值T的比较，可解决了现有的人脸识别技术在电视及各种电子显示产品上的应用容易通过照片被欺骗的问题，从而使得人脸识别的功能更具有效性；通过利用双目摄像头，解决了利用红外、多种生物特征鉴别组合等方式来避免照片欺骗类似问题时具有很高的成本代价的问题；同时由于双目摄像头的应用广泛，使得电视及各种电子显示产品中使用双目摄像头的市场很大，该技术在应用中具有了很好的兼容性。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
图1为本发明双目摄像头与用户结构关系示意图；
图2为本发明系统流程示意图。
具体实施方式
如图1、图2所示，本发明包括一个双目摄像头1，双目摄像头1上设有两个摄像头，第一摄像头2和第二摄像头3，所述的第一摄像头2和第二摄像头3位于同一水平线上，第一摄像头2和第二摄像头3间距为0.5米至1米之间，所述的方法包括以下步骤：
步骤一：第一摄像头2和第二摄像头3同时获取人脸图像4，再分别对获取到的两幅图像进行人脸检测和眼睛检测，所述的人脸检测包括肤色检测和HAAR特征匹配检测，所述的眼睛检测包括HAAR特征匹配检测，得到人脸图像；
步骤二：对步骤一得到的两幅人脸图像，分别进行图像预处理，得到处理后的人脸图像，并对这两幅图像采用距离运算计算法进行计算，得到两副图像的差异度值X，将差异度值X与预先设定的阈值T进行比较；
步骤三：
(1)若步骤二差异度值X大于阈值T，则当前两幅人脸图像具有真实性，任意取
其中一幅人脸图像，对其进行特征提取与特征分类，完成识别；
(2)若步骤二差异度值X小于阈值T，表明当前两幅图像相近，判断为照片欺骗，
用户界面将显示警告信息，结束识别。
所述的步骤二中阈值T的计算方法如下：使用双目摄像头1对不同人脸图像使其在双目摄像可拍摄范围内进行移动拍摄，每副人脸对应得到的两幅图像，再分别对两幅图像进行图像预处理，得到处理后的人脸图像，采用距离运算计算法对两幅图像进行计算得到最小差异度值 ；再使用不同人脸照片在双目摄像可拍摄范围内进行移动拍摄，每副人脸照片对应得到两幅图像，再分别对两幅图像进行图像预处理，得到处理后的图像，然后采用距离运算计算法对两幅图像进行计算得到最大差异度值 ；阈值T即为最小差异度值 和最大差异度值 的平均值。
所述的距离计算法包括欧式距离计算法或马氏距离计算法。
所述的图像预处理包括分灰度均衡、光线补偿、二值化和归一化操作。
所述的步骤三(1)中特征提取和特征分类方法，在低性能的设备上特征提取使用灰度特征提取方法，所述的灰度特征提取方法包括子空间方法或分块结构特征提取方法，所述的特征分类使用欧式距离计算法和k近邻方法进行分类。
所述的步骤三(1)中特征提取和特征分类方法，在高性能的设备上特征提取使用特征点结合灰度特征提取方法，即主动外观模型方法，所述的特征分类使用包括欧式距离、k近邻方法、支持向量机或人工神经网络进行分类。
Claims (6)
1.一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法，其特征在于：其包括一个双目摄像头，双目摄像头上设有两个摄像头，第一摄像头和第二摄像头，所述的第一摄像头和第二摄像头位于同一水平线上，第一摄像头和第二摄像头间距为0.5米至1米之间，所述的方法包括以下步骤：
步骤一：第一摄像头和第二摄像头同时获取人脸图像，再分别对获取到的两幅图像进行人脸检测和眼睛检测，所述的人脸检测包括肤色检测和HAAR特征匹配检测，所述的眼睛检测包括HAAR特征匹配检测，得到人脸图像；
步骤二：对步骤一得到的两幅人脸图像，分别进行图像预处理，得到处理后的人脸图像，并对这两幅图像采用距离运算计算法进行计算，得到两副图像的差异度值X，将差异度值X与预先设定的阈值T进行比较；
步骤三：
(1)若步骤二差异度值X大于阈值T，则当前两幅人脸图像具有真实性，任意取其中一幅人脸图像，对其进行特征提取与特征分类，完成识别；
(2)若步骤二差异度值X小于阈值T，表明当前两幅图像相近，判断为照片欺骗，用户界面将显示警告信息，结束识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法，其特征在于：所述的步骤二中阈值T的计算方法如下：使用双目摄像头对人脸图像在双目摄像可拍摄范围内进行移动拍摄，每副人脸对应得到的两幅图像，再分别对两幅图像进行图像预处理，得到处理后的人脸图像，采用距离运算计算法对两幅图像进行计算得到最小差异度值 ；再使用人脸照片在双目摄像可拍摄范围内进行移动拍摄，每副人脸照片对应得到两幅图像，再分别对两幅图像进行图像预处理，得到处理后的图像，然后采用距离运算计算法对两幅图像进行计算得到最大差异度值 ；阈值T即为最小差异度值 和最大差异度值 的平均值。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法，其特征在于：所述的距离计算法包括欧式距离计算法或马氏距离计算法。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法，其特征在于：所述的图像预处理包括分灰度均衡、光线补偿、二值化和归一化操作。
5.根据权利要求1所述的一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法，其特征在于：所述的步骤三(1)中特征提取和特征分类方法，在低性能的设备上特征提取使用灰度特征提取方法，所述的灰度特征提取方法包括子空间方法或分块结构特征提取方法，所述的特征分类使用欧式距离计算法和k近邻方法进行分类。
6.根据权利要求1所述的一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法，其特征在于：所述的步骤三(1)中特征提取和特征分类方法，在高性能的设备上特征提取使用特征点结合灰度特征提取方法，即主动外观模型方法，所述的特征分类使用包括欧式距离、k近邻方法、支持向量机或人工神经网络进行分类。
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