CN107590463A - 人脸识别方法及相关产品 - Google Patents

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CN107590463A CN201710822218.9A CN201710822218A CN107590463A CN 107590463 A CN107590463 A CN 107590463A CN 201710822218 A CN201710822218 A CN 201710822218A CN 107590463 A CN107590463 A CN 107590463A
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王立中
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Abstract

本发明实施例涉及移动终端技术领域，公开了一种人脸识别方法及相关产品。其中，该方法包括：移动终端获取人脸图像，之后移动终端的CPU从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；而在CPU执行从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，GPU根据人脸图像进行活体检测。由此可见，实施本发明实施例，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。

Description

人脸识别方法及相关产品
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及相关产品。
背景技术
移动终端在为人们生活提供了巨大便利的同时，也带来了个人信息泄露的风险。
举例来说，移动终端中保存有相册、聊天记录等隐私信息；除此之外，移动终端中还具有移动支付应用，移动支付应用往往具有虚拟钱包，或绑定用户的银行卡等，因此，若移动终端被机主用户以外的其他用户进行操作的话，其他用户可能查看移动终端中的聊天记录、相册，甚至利用移动支付应用进行购物和支付等操作，对机主用户的隐私信息安全和财产安全造成威胁。
为了保障移动终端中用户的个人信息安全，移动终端可以配置人脸识别功能。然而，人脸识别的执行速度较慢，如何提高人脸识别的执行速度，成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种人脸识别方法及相关产品，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。
本发明实施例第一方面公开了一种人脸识别方法，包括：
移动终端获取人脸图像；
所述移动终端的中央处理器CPU从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；
所述移动终端的图形处理器GPU在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
本发明实施例第二方面公开了一种移动终端，所述移动终端包括中央处理器CPU、图形处理器GPU、前置摄像头以及存储器，所述CPU、所述GPU、所述前置摄像头以及所述存储器相互连接，其中，
所述存储器，用于存储人脸特征模板；
所述前置摄像头，用于获取人脸图像；
所述CPU，用于从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述人脸特征模板进行匹配；
所述GPU，用于在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
本发明实施例第三方面公开了一种人脸识别装置，包括：
获取单元，用于获取人脸图像；
第一处理单元，用于从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；
第二处理单元，用于在所述第一处理单元执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
本发明实施例第四方面公开了一种人脸识别方法，应用于包括中央处理器CPU、图形处理器GPU、存储器以及前置摄像头的移动终端，所述方法包括：
所述前置摄像头获取人脸图像；
所述CPU从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述存储器中存储的人脸特征模板进行匹配；
所述GPU在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述存储器中存储的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
本发明实施例第五方面公开了一种移动终端，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如本发明实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤的指令。
本发明实施例第六方面公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本发明实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤，所述计算机包括移动终端。
本发明实施例第七方面公开了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，所述计算机包括移动终端。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明实施例中，移动终端获取人脸图像，之后移动终端的CPU从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；而在CPU执行“从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配”的操作时，GPU根据人脸图像进行活体检测。由此可见，实施本发明实施例，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种移动终端的结构示意图；
图2为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；
图3为本发明实施例公开的一种并行执行特征匹配与活体检测的流程示意图；
图4为本发明实施例公开的另一种并行执行特征匹配与活体检测的流程示意图；
图5为本发明实施例公开的一种不同角度的人脸图像的示意图；
图6为本发明实施例公开的一种获取不同角度的人脸图像的场景示意图；
图7为本发明实施例公开的一种人脸识别方法的流程示意图；
图8为本发明实施例公开的一种人脸识别装置的结构示意图；
图9为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；
图10为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法或设备固有的其他步骤或单元。
本发明实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(User Equipment，UE)，移动台(Mobile Station，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为移动终端。下面结合附图对本发明实施例进行介绍。
本发明实施例提供了一种人脸识别方法及相关产品，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。以下分别进行详细说明。
请参阅图1，图1为本发明实施例公开的一种移动终端100的结构示意图。移动终端100包括中央处理器CPU 110、图形处理器GPU 120、前置摄像头130和存储器140，中央处理器CPU 110、图形处理器GPU 120、前置摄像头130和存储器140均连接总线150，从而，中央处理器CPU 110、图形处理器GPU 120、前置摄像头130和存储器140可以相互通信。
本发明实施例中，存储器140，用于存储人脸特征模板；
前置摄像头130，用于获取人脸图像；
CPU 110，用于从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与人脸特征模板进行匹配；
GPU 120，用于在CPU执行从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与人脸特征模板进行匹配的操作时，根据人脸图像进行活体检测。
由此可见，本发明实施例中，将人脸识别的过程划分为特征匹配(即从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与人脸特征模板进行匹配)与活体识别两个过程，之后调用CPU和GPU，使CPU和GPU并行执行特征匹配与活体检测，从而减少人脸识别所需的总时间。
请参阅图2，图2为本发明实施例公开的另一种移动终端100的结构示意图。由图2所示，前置摄像头130可以配置在显示屏的上方位置，从而当用户在对移动终端进行操作的过程中，前置摄像头130即可获取用户的人脸图像。
作为一种可选的实施方式，人脸识别的操作可以由解锁移动终端、查看移动终端中的聊天记录、查看移动终端中的相册、以及利用移动终端进行支付操作等用户操作触发，若人脸识别不通过，则拒绝执行当前用户所请求的操作，从而保证移动终端中用户个人信息的安全。
请参阅图3，图3为本发明实施例公开的一种并行执行特征匹配与活体检测的流程示意图。由图3所示，CPU在开始执行特征匹配的同时，GPU同时开始执行活体检测。然而，在实际运行过程中，特征匹配所需的时间T1往往较短(大约20～30ms)，而进行活体检测所需的时间T2较长(大约300ms)，因此，执行人脸识别所需的总时间可以降低为进行活体检测所需的时间，即由T1+T2降低为T2。
进一步地，活体检测的过程可以划分为2～3个模型，举例来说，活体检测过程可以划分为2个模型，分别用于实现景深检测和眨眼检测。则GPU在执行活体检测时，可以并行执行景深检测和眨眼检测过程，从而进一步缩短人脸识别所需的总时间。
请参阅图4，图4为本发明实施例公开的另一种并行执行特征匹配与活体检测的流程示意图。可以看出，在该实施方式中，活体检测过程被划分为景深检测和眨眼检测，并且景深检测和眨眼检测也并行执行。举例来说，若特征匹配所需的时间为T1，而进行活体检测所需的时间为T2，而在活体检测T2中，眨眼检测所需的时间为T3，景深检测所需的时间为T4(T3+T4＝T2)，且T4>T3>T1，则在并行执行特征匹配、眨眼检测和景深检测的情况下，人脸识别的总时间由T1+T2降低为T4，从而进一步降低了人脸识别所需的总时间。
除此之外，作为一种可选的实施方式，前置摄像头130还可以从不同的采集角度获取多于一张人脸图像，CPU可以根据获取到的多张人脸图像进行特征匹配，以提高特征匹配的精确度。而另一方面，GPU可以根据获取到的不同角度的多张人脸图像，实现景深检测和眨眼检测。
由此，请参阅图5，图5为本发明实施例公开的一种不同角度的人脸图像的示意图。人脸图像的采集角度的范围可为-90°～+90°；其中，采集角度为-90°时，可为用户的左脸正对镜头；当采集角度为0°时，可为用户正脸正对镜头；当采集角度为+90°时，可为用户的右脸正对镜头。图5中示出了采集角度为-90°、采集角度为0°以及采集角度为+90°三种情况下获取到的人脸图像的示意图。
其中，在通过不同的采集角度获取人脸图像时，既可以用户转动头部，从而获取不同采集角度的人脸图像；也可以用户移动手机，从而从不同的角度获取人脸图像。请参阅图6，图6为本发明实施例公开的一种获取不同角度的人脸图像的场景示意图。由图6所示，用户手持移动终端，并不断转换移动终端所在的位置，从而从不同的角度获得多张人脸图像。
具体地，在执行景深检测方面，GPU具体用于：
根据上述多于一张人脸图像确定人脸图像中不同区域的多个景深值；
若上述多个景深值相等，则确定当前检测对象为非活体。
在该实施方式中，由于人脸为立体的，并且人脸与周围环境也存在高低差异，因此，在拍摄到的人脸图像中，人脸图像中的景深值应该为变化的；因此，若获得的多个景深值相等，则当前检测对象可能是照片，因此判定当前检测对象为非活体。
具体地，在执行眨眼检测方面，GPU具体用于：
从多于一张人脸图像中提取多个眼部区域；
分析多个眼部区域的变化情况以确定当前检测对象是否为活体。
在该实施方式中，前置摄像头130可以连续获取多张人脸图像，之后提取每个人脸图像的眼部区域，之后对比各个眼部区域中，瞳孔所占面积、眼白所占面积以及眼睑所占面积是否发生变化，若发生变化，则确定用户在拍摄过程中进行了眨眼动作；若没有发生变化，则确定没有出现眨眼动作，当前检测对象可能是照片，因此判定当前检测对象为非活体。
由此可见，利用图1所描述的移动终端，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。
请参阅图7，图7为本发明实施例公开的另一种人脸识别方法的流程示意图。该人脸识别方法可以包括如下步骤：
701、移动终端获取人脸图像。
本发明实施例中，移动终端可以从不同的采集角度获取多于一张人脸图像，之后根据获取到的多张人脸图像进行特征匹配，以提高特征匹配的精确度。而另一方面，还可以根据获取到的不同角度的多张人脸图像，实现景深检测和眨眼检测。
702、CPU从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配。
本发明实施例中，将人脸识别的过程划分为特征匹配(即从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与人脸特征模板进行匹配)与活体识别两个过程，之后调用CPU和GPU，使CPU和GPU并行执行特征匹配与活体检测，从而减少人脸识别所需的总时间。
703、GPU在CPU执行从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据人脸图像进行活体检测。
进一步地，活体检测的过程可以划分为2～3个模型，举例来说，活体检测过程可以划分为2个模型，分别用于实现景深检测和眨眼检测。则GPU在执行活体检测时，可以并行执行景深检测和眨眼检测过程，从而进一步缩短人脸识别所需的总时间。
由此可见，利用图7所描述的人脸识别方法，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。
请参阅图8，图8为本发明实施例公开的一种人脸识别装置800的结构示意图。如图8所示，该人脸识别装置800可以包括：
获取单元801，用于获取人脸图像；
第一处理单元802，用于从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；
第二处理单元803，用于在第一处理单元执行从人脸图像中提取人脸特征信息，将人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据人脸图像进行活体检测。
可以理解的是，移动终端为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
本发明实施例可以根据上述方法示例对移动终端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
作为一种可选的实施方式，第一处理器单元802可为中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通用处理器，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合；而第二处理单元803可为图形处理器(Graphics ProcessingUnit，GPU)；而获取单元801可为前置摄像头。
由此可见，利用图8所描述的人脸识别装置，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。
请参阅图9，图9为本发明实施例公开的另一种移动终端900的结构示意图。如图所示，该移动终端包括处理器901、存储器902、通信接口903以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置为由处理器执行，程序中包括用于执行上述方法实施例中的步骤的指令。
举例来说，程序包括用于执行以下步骤的指令：
获取人脸图像；
所述移动终端的中央处理器CPU从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；
所述移动终端的图形处理器GPU在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
进一步地，活体检测包括眨眼检测以及景深检测，在根据所述人脸图像进行活体检测方面，程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
并行执行眨眼检测以及景深检测。
进一步地，在获取人脸图像方面，程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
获取多于一张人脸图像；其中，所述多于一张人脸图像的采集角度不同。
作为一种可选的实施方式，在执行景深检测方面，程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
根据所述多于一张人脸图像确定所述人脸图像中不同区域的多个景深值；
若所述多个景深值相等，则确定当前检测对象为非活体。
作为一种可选的实施方式，在执行眨眼检测方面，程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
从所述多于一张人脸图像中提取多个眼部区域；
分析所述多个眼部区域的变化情况以确定当前检测对象是否为活体。
由此可见，利用图9所描述的移动终端，可以调用移动终端的CPU和GPU并行执行人脸识别中的特征匹配和活体检测过程，减少人脸识别所需的总时间，进而提高用户体验。
请参阅图10，图10为本发明实施例公开的另一种移动终端1000的结构示意图。如图10所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal DigitalAssistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑等任意移动终端，以移动终端为手机为例：
图10示出的是与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。参考图10，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路1001、存储器1002、输入单元1003、显示单元1004、传感器1005、音频电路1006、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块1007、处理器1008、以及电源1009等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图10对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路1001可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1008处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1001包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路1001还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(GlobalSystem of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet RadioService，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。
存储器1002可用于存储软件程序以及模块，处理器1008通过运行存储在存储器1002的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1002可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1002可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元1003可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1003可包括触控面板10031、生物识别模组10032。触控面板10031，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板10031上或在触控面板10031附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板10031可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1008，并能接收处理器集合1008发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板10031。除了触控面板10031，输入单元1003还可以包括前置摄像头10032。
显示单元1004可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1004可包括显示面板10041，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板10041。进一步的，触控面板10031可覆盖显示面板10041，当触控面板10031检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器集合1008以确定触摸事件的类型，随后处理器集合1008根据触摸事件的类型在显示面板10041上提供相应的视觉输出。虽然在图10中，触控面板10031与显示面板10041是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板10031与显示面板10041集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器1005，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板10041的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板10041和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路1006、扬声器10061，传声器10062可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1006可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器10061，由扬声器10061转换为声音信号输出；另一方面，传声器10062将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1006接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器集合1008处理后，经RF电路1001以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1002以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1007可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图10示出了WiFi模块1007，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器1008是手机的控制中心，处理器1008利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1002内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1002内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器1008可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1008可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1008中。在本发明实施例中，处理器1008可以包括中央处理器CPU 10081以及图形处理器GPU 10082。
手机还包括给各个部件供电的电源1009(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1008逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
前述图7所示的实施例中，步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。
前述图8所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。
举例来说，处理器1008可以调用存储器1002中存储的计算机程序，用于执行以下操作：
获取人脸图像；
所述移动终端的中央处理器CPU从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；
所述移动终端的图形处理器GPU在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，所述计算机包括移动终端。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，所述计算机包括移动终端。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (14)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
移动终端获取人脸图像；
所述移动终端的中央处理器CPU从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；
所述移动终端的图形处理器GPU在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述活体检测包括眨眼检测以及景深检测；
所述根据所述人脸图像进行活体检测，包括:
并行执行所述眨眼检测以及所述景深检测。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取人脸图像，包括：
获取多于一张人脸图像；其中，所述多于一张人脸图像的采集角度不同。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，执行所述景深检测，包括：
根据所述多于一张人脸图像确定所述人脸图像中不同区域的多个景深值；
若所述多个景深值相等，则确定当前检测对象为非活体。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，执行所述眨眼检测，包括：
从所述多于一张人脸图像中提取多个眼部区域；
分析所述多个眼部区域的变化情况以确定当前检测对象是否为活体。
6.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括中央处理器CPU、图形处理器GPU、前置摄像头以及存储器，所述CPU、所述GPU、所述前置摄像头以及所述存储器相互连接，其中，
所述存储器，用于存储人脸特征模板；
所述前置摄像头，用于获取人脸图像；
所述CPU，用于从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述人脸特征模板进行匹配；
所述GPU，用于在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
7.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，所述活体检测包括眨眼检测以及景深检测；
在所述根据所述人脸图像进行活体检测方面，所述GPU具体用于:
并行执行所述眨眼检测以及所述景深检测。
8.根据权利要求6或7所述的移动终端，其特征在于，在所述获取人脸图像方面，所述前置摄像头，具体用于：
获取多于一张人脸图像；其中，所述多于一张人脸图像的采集角度不同。
9.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，在执行所述景深检测方面，所述GPU，具体用于：
根据所述多于一张人脸图像确定所述人脸图像中不同区域的多个景深值；
若所述多个景深值相等，则确定当前检测对象为非活体。
10.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，在执行所述眨眼检测方面，所述GPU，具体用于：
从所述多于一张人脸图像中提取多个眼部区域；
分析所述多个眼部区域的变化情况以确定当前检测对象是否为活体。
11.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取人脸图像；
第一处理单元，用于从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配；
第二处理单元，用于在所述第一处理单元执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与预设的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
12.一种人脸识别方法，其特征在于，应用于包括中央处理器CPU、图形处理器GPU、存储器以及前置摄像头的移动终端，所述方法包括：
所述前置摄像头获取人脸图像；
所述CPU从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述存储器中存储的人脸特征模板进行匹配；
所述GPU在所述CPU执行所述从所述人脸图像中提取人脸特征信息，将所述人脸特征信息与所述存储器中存储的人脸特征模板进行匹配的操作时，根据所述人脸图像进行活体检测。
13.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1至5任意一项方法中的步骤的指令。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1至5任意一项所述的方法，所述计算机包括移动终端。
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