CN113313057A - 一种人脸活体检测与识别系统 - Google Patents

一种人脸活体检测与识别系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113313057A
CN113313057A CN202110665645.7A CN202110665645A CN113313057A CN 113313057 A CN113313057 A CN 113313057A CN 202110665645 A CN202110665645 A CN 202110665645A CN 113313057 A CN113313057 A CN 113313057A
Authority
CN
China
Prior art keywords
imaging system
face
human face
infrared
recognition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110665645.7A
Other languages
English (en)
Inventor
张晓磊
范华
王晓飞
倪家升
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Laser Institute of Shandong Academy of Science
Original Assignee
Laser Institute of Shandong Academy of Science
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Laser Institute of Shandong Academy of Science filed Critical Laser Institute of Shandong Academy of Science
Priority to CN202110665645.7A priority Critical patent/CN113313057A/zh
Publication of CN113313057A publication Critical patent/CN113313057A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/64Three-dimensional objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/40Spoof detection, e.g. liveness detection
    • G06V40/45Detection of the body part being alive

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明涉及图像识别技术领域,特别涉及一种人脸活体检测与识别系统,电源模块连接光源、光学成像系统、数据采集模块、CPU、机电控制模块和显示模块,用于给连接的组成单元供电;光源包括可见光、红外、紫外光源;光学成像系统包括多波段光学成像系统、红外成像系统和热成像系统;数据采集模块接收光学成像系统的图像数据,并将图像数据传送到CPU中;CPU中设有图像处理模块,处理图像数据后用于分析判断,最终在显示模块上进行显示;机电控制模块用于控制光源和光学成像系统的运行。本发明的有益效果是:实现更优的识别速度、识别精准度和更高的安全性,具备全方位对抗绝大多数人脸欺诈攻击的能力,能够提高人脸识别鲁棒性和安全性。

Description

一种人脸活体检测与识别系统
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域,特别涉及一种人脸活体检测与识别系统。
背景技术
随着计算机科学和电子技术的迅速发展,人脸识别技术被广泛应用于公共安全、场所进出、信息处理等领域,人脸识别正成为仅次于指纹的全球第二大生物特征认证方法,“刷脸”时代正式到来。人脸识别研究的主要目的是提高验证和识别任务的性能,但人脸识别技术的应用并非无懈可击。
与二维识别相比,三维图像本身包含面部的空间形状信息,受外部因素的影响较小。
因此,目前人脸识别的缺陷在于:基于人脸深度信息的深度学习方法, 模型训练难度大,样本标注难度大,现有样本少;计算量大,难以满足实时性要求;对深度信息精度要求高;需要待检测者主动配合的动态识别方法,在使用随机指令动作进行识别时存在着响应时差;根据人脸纹理、颜色、非刚性物体形变、材质等特征进行人脸活体检测,目前方案容易受到光线,环境等因素的影响,存在一定概率的漏判(非活体判断为活体)和误判(活体误判为非活体)。
总的来说,目前人脸识别方案主要采取可见光或红外成像方式,且无反欺诈人脸识别手段主要针对一种或几种人脸攻击方式,缺乏鲁棒性,亟需多种手段交叉融合的防护及识别方式。
为此,本申请采用人脸多光谱成像,采集人脸在多光谱成像下独特的生理信息用于人脸生活体检测和高精度人脸识别,实现更优的识别速度、识别精准度和更高的安全性,具备对抗绝大多数人脸欺诈攻击(打印、重放、3D蒙版、眼睛裁剪人脸照片、化妆、透明蒙版等)的能力。
发明内容
本发明为了弥补现有技术中的不足,提供了一种人脸活体检测与识别系统。
本发明是通过如下技术方案实现的:
一种人脸活体检测与识别系统,包括人脸信息采集光学系统,其特征在于:
所述人脸信息采集光学系统包括电源模块,电源模块连接人脸信息采集光学系统的光源、光学成像系统、数据采集模块、CPU、机电控制模块和显示模块,用于给连接的组成单元供电;
所述光源包括可见光、红外、紫外光源;
所述光学成像系统包括多波段光学成像系统、红外成像系统和热成像系统;
所述数据采集模块接收光学成像系统的图像数据,并将图像数据传送到CPU中;
所述CPU中设有图像处理模块,处理图像数据后用于分析判断,最终在显示模块上进行显示;
所述机电控制模块用于控制光源和光学成像系统的运行。
进一步地,为了更好的实现本发明,所述红外光源为结构光投影仪(DLP)。
进一步地,为了更好的实现本发明,所述多波段光学成像系统包括可见光成像系统和紫外成像系统,通过控制滤波片,采取全波段探测CCD(190-1200nm)进行图像检测;所述紫外成像系统和热成像系统分别探测人脸的体外特征和温度特征,用于人脸活体检测,紫外成像工作波段380nm,热成像工作波段8μm~14μm,温度分辨率0.05℃,测温精度±3℃;所述红外成像系统获取的人脸红外深度信息,用于防范平面攻击。
进一步地,为了更好的实现本发明,所述紫外成像系统中,采取穿透性强的微量紫外光瞬时照射,在不造成任何伤害的情况下获取人脸独特的皮下生理特征,包括色素、血管、较远的日光损伤,通过是否存在皮下生理特征进行活体判断。
进一步地,为了更好的实现本发明,所述热成像系统中,获得人脸温度分布图,根据人脸不同区域的温度差进行活体判断。
进一步地,为了更好的实现本发明,所述多波段成像系统和红外成像系统组成人脸识别的双目成像系统,所述多波段成像系统获取人脸RGB图和纹理信息,所述红外成像系统采用红外点阵发射器(DLP)发射红外结构光照明物体,在人脸表面投射出编码条纹,通过处理被人脸表面深度调制过的图像,获得红外图像和深度信息;可见光RGB图和红外深度图相结合,通过同步和精确配准,建立一对一的对应关系,实现人脸3D还原。
本发明的有益效果是:
本发明提出紫外、远红外热成像人脸生理特征采集方案,与3D结构光人脸成像相结合,将人脸在多光谱成像下独特的生理信息用于人脸生活体检测和高精度人脸识别,实现更优的识别速度、识别精准度和更高的安全性,具备全方位对抗绝大多数人脸欺诈攻击(打印、重放、3D蒙版、眼睛裁剪人脸照片、化妆、透明蒙版等)的能力,由于人脸3D深度信息、皮肤表面特征(如纹理)、人脸单一温度特征(一般37°左右判断为活体)非常容易伪造,因此本发明能够提高人脸识别鲁棒性和安全性。
附图说明
图1为本发明的系统功能图;
图2为本发明的系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面结合附图,对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1-图2为本发明的一种具体实施例,为实现强鲁棒性的人脸识别,本实施例采用多光谱成像方案进行全面的人脸生物信息采集,针对不同的人脸欺诈攻击手段,有针对性的抽取相应的人脸生理特征数据。
如图1所示,按照功能实现区分,本实施例的系统由四部分组成:一是双目结构光深度成像系统,采用红外点阵光源,可以同时获取人脸的红外、深度图片,并对场景中的人脸进行检测分析,还原3D人脸图像,创建带有面部深度信息的人脸模型,可以进行3D人脸识别;二是可见光成像,获取人脸2D和皮肤表面信息,进行人脸捕捉和活体判断;三是采用微量紫外光瞬时成像,紫外线穿透皮肤的能力较强,可以达到皮肤下2毫米,在不造成任何伤害的情况下可以获取人脸独特的皮下生理特征,如色素、血管、胶原的日光损伤等,因此可以根据是是否存在紫外班、色素沉积等皮下生理特征进行活体判断;四是远红外成像,获得人脸温度分布:对人脸远红外热成像面部温度分布规律分布研究显示,23个面部不为重,嘴角、额、内眦、鼻唇沟等部位均温较高,颊、鼻、鼻甲等部位均温较低,因此根据人脸不同区域的温度差进行精准活体判断。
如图2所示,为了获得人脸独特的生理特征信息,本实施例搭建人脸信息采集光学系统,采用可见光、红外、紫外光源,实现不同波段同时或时延成像,获得多种光谱图像。本实施例的系统由电源模块、光源、光学成像系统、数据采集模块、CPU、机电控制模块和显示模块组成,为了实现多光谱成像,采取紫外光源(UV)、红外光源两种,其中红外光源指的是结构光投影仪(DLP)。
光学成像系统分为多波段光学成像系统、红外及热成像系统三部分。其中,多波段光学成像系统具备可见光和紫外成像两个功能,通过控制滤波片,采取全波段探测CCD(190-1200nm)进行图像检测。
本实施例的人脸活体检测功能实现原理如下:
紫外成像和热成像分别探测人脸的紫外特征和温度分布特征,用于人脸活体检测。紫外成像工作波段365nm,为防止皮肤损伤采取微量辐射;热成像工作波段8μm~14μm,温度分辨率0.05℃,测温精度±3℃。
在此基础上,加入红外成像深度图携带的深度信息,能够有效防范平面攻击,比如说照片、视频、纸张面具弯曲等材质的攻击。
本实施例的人脸识别功能实现原理如下:
人脸识别采用3D结构光人脸识别和2D人脸识别相结合的方式。该方案采用双目成像方案:多波段成像系统可以获得人脸RGB图和纹理信息;红外成像系统采用红外点阵发射器(DLP)发射红外结构光照明物体,在人脸表面投射出编码条纹,通过处理被人脸表面深度调制过的图像,可以获得红外图像和深度信息。可见光RGB图和红外深度图相结合,通过同步和精确配准,建立一对一的对应关系,实现人脸3D还原。此手段可以保障在黑暗情况下和室内缺乏光线的情况下能实现人脸识别,抗环境干扰能力、可靠性更强,深度图质量有更大提升空间。
另外,本实施例中的人脸3D成像系统采用双目结构光,其他3D成像方法如飞行时间法(TOF)、单目结构光发都可以实现3D信息采集。另外目前人脸识别常用红外光,可以避免环境光干扰,不考虑此因素的话其他波段光源也可以。本实施例的多波段成像系统采用滤波片,可以进行可见光和紫外信息采集,如果不考虑系统复杂性,也可以分别采用可见光和紫外两个单独的成像系统。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换,只要不脱离本发明技术方案的精神和范围,均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种人脸活体检测与识别系统,包括人脸信息采集光学系统,其特征在于:
所述人脸信息采集光学系统包括电源模块,电源模块连接人脸信息采集光学系统的光源、光学成像系统、数据采集模块、CPU、机电控制模块和显示模块,用于给连接的组成单元供电;
所述光源包括可见光、红外、紫外光源;
所述光学成像系统包括多波段光学成像系统、红外3D成像系统和热成像系统;
所述数据采集模块接收光学成像系统的图像数据,并将图像数据传送到CPU中;
所述CPU中设有图像处理模块,处理图像数据后用于分析判断,最终在显示模块上进行显示;
所述机电控制模块用于控制光源和光学成像系统的运行。
2.根据权利要求1所述的人脸活体检测与识别系统,其特征在于:
所述红外光源为结构光投影仪(DLP)。
3.根据权利要求1所述的人脸活体检测与识别系统,其特征在于:
所述多波段光学成像系统包括可见光成像系统和紫外成像系统,通过微机电控制滤波片,采取全波段探测CCD(190-1200nm)进行图像检测;
所述紫外成像系统和热成像系统分别探测人脸的体外特征和温度特征,用于人脸活体检测,紫外成像工作波段365nm,热成像工作波段8μm~14μm,温度分辨率0.05℃,测温精度±3℃;
所述红外成像系统获取的人脸3D深度信息,用于防范平面攻击。
4.根据权利要求3所述的人脸活体检测与识别系统,其特征在于:
所述紫外成像系统中,采取穿透性强的微量紫外光瞬时照射,在不造成任何伤害的情况下获取人脸独特的皮下生理特征,包括色素、血管、较远的日光损伤,通过是否存在皮下生理特征进行活体判断。
5.根据权利要求1所述的人脸活体检测与识别系统,其特征在于:
所述热成像系统中,获得人脸温度分布图,根据人脸不同区域的温度差进行活体判断。
6.根据权利要求1所述的人脸活体检测与识别系统,其特征在于:
所述多波段成像系统和红外成像系统组成人脸识别的双目成像系统,所述多波段成像系统获取人脸RGB图和纹理信息,所述红外成像系统采用红外点阵发射器(DLP)发射红外结构光照明物体,在人脸表面投射出编码条纹,通过处理被人脸表面深度调制过的图像,获得红外图像和深度信息;可见光RGB图和红外深度图相结合,通过同步和精确配准,建立一对一的对应关系,实现人脸3D还原。
CN202110665645.7A 2021-06-16 2021-06-16 一种人脸活体检测与识别系统 Pending CN113313057A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110665645.7A CN113313057A (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种人脸活体检测与识别系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110665645.7A CN113313057A (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种人脸活体检测与识别系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113313057A true CN113313057A (zh) 2021-08-27

Family

ID=77379080

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110665645.7A Pending CN113313057A (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种人脸活体检测与识别系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113313057A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114419741A (zh) * 2022-03-15 2022-04-29 深圳市一心视觉科技有限公司 活体检测方法、活体检测装置、电子设备以及存储介质
CN114942072A (zh) * 2022-06-02 2022-08-26 广州睿芯微电子有限公司 多光谱成像芯片及对象识别系统
CN117409488A (zh) * 2023-10-20 2024-01-16 湖南远图网络科技有限公司 一种用户身份识别方法、系统、设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102708383A (zh) * 2012-05-21 2012-10-03 广州像素数据技术开发有限公司 一种多模态比对功能的活体人脸检测系统与方法
CN105224924A (zh) * 2015-09-29 2016-01-06 小米科技有限责任公司 活体人脸识别方法和装置
US20160335483A1 (en) * 2014-11-13 2016-11-17 Intel Corporation Facial liveness detection in image biometrics
CN107832677A (zh) * 2017-10-19 2018-03-23 深圳奥比中光科技有限公司 基于活体检测的人脸识别方法及系统
CN108427871A (zh) * 2018-01-30 2018-08-21 深圳奥比中光科技有限公司 3d人脸快速身份认证方法与装置
CN111046703A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 杭州海康威视数字技术股份有限公司 人脸防伪检测方法、装置及多目相机
CN111081698A (zh) * 2020-01-02 2020-04-28 京东方科技集团股份有限公司 皮肤检测器及其制作方法、测量活体生理信息的方法
CN111797677A (zh) * 2020-05-13 2020-10-20 南京中科道置智能科技有限公司 一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102708383A (zh) * 2012-05-21 2012-10-03 广州像素数据技术开发有限公司 一种多模态比对功能的活体人脸检测系统与方法
US20160335483A1 (en) * 2014-11-13 2016-11-17 Intel Corporation Facial liveness detection in image biometrics
CN105224924A (zh) * 2015-09-29 2016-01-06 小米科技有限责任公司 活体人脸识别方法和装置
CN107832677A (zh) * 2017-10-19 2018-03-23 深圳奥比中光科技有限公司 基于活体检测的人脸识别方法及系统
CN108427871A (zh) * 2018-01-30 2018-08-21 深圳奥比中光科技有限公司 3d人脸快速身份认证方法与装置
CN111046703A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 杭州海康威视数字技术股份有限公司 人脸防伪检测方法、装置及多目相机
CN111081698A (zh) * 2020-01-02 2020-04-28 京东方科技集团股份有限公司 皮肤检测器及其制作方法、测量活体生理信息的方法
CN111797677A (zh) * 2020-05-13 2020-10-20 南京中科道置智能科技有限公司 一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SUDEEP THEPADE等: "Novel Face Liveness Detection Using Fusion of Features and Machine Learning Classifiers", 《2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATICS, IOT, AND ENABLING TECHNOLOGIES (ICIOT)》 *
张鹤等: "基于双摄像头下的活体人脸检测方法", 《软件》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114419741A (zh) * 2022-03-15 2022-04-29 深圳市一心视觉科技有限公司 活体检测方法、活体检测装置、电子设备以及存储介质
CN114942072A (zh) * 2022-06-02 2022-08-26 广州睿芯微电子有限公司 多光谱成像芯片及对象识别系统
CN117409488A (zh) * 2023-10-20 2024-01-16 湖南远图网络科技有限公司 一种用户身份识别方法、系统、设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106874871B (zh) 一种活体人脸双摄像头识别方法及识别装置
CN113313057A (zh) 一种人脸活体检测与识别系统
CN111611977B (zh) 基于光谱与多波段融合的人脸识别监控系统及识别方法
US8345936B2 (en) Multispectral iris fusion for enhancement and interoperability
Steiner et al. Design of an active multispectral SWIR camera system for skin detection and face verification
US20120016231A1 (en) System and method for three dimensional cosmetology imaging with structured light
TWI383325B (zh) 臉部表情辨識
CN105956515B (zh) 基于极成像的立体-高光谱人脸识别方法
Zhang et al. Lock3dface: A large-scale database of low-cost kinect 3d faces
US6920236B2 (en) Dual band biometric identification system
Bhattacharjee et al. What you can't see can help you-extended-range imaging for 3d-mask presentation attack detection
Raghavendra et al. Exploring the usefulness of light field cameras for biometrics: An empirical study on face and iris recognition
BenAbdelkader et al. Comparing and combining depth and texture cues for face recognition
CN109684965A (zh) 一种基于近红外成像与深度学习的人脸识别系统
Wang et al. A new multispectral method for face liveness detection
WO2021217764A1 (zh) 一种基于偏振成像的人脸活体检测方法
CN109670390A (zh) 活体面部识别方法与系统
CN102855626A (zh) 光源方向标定及人体信息三维采集方法与装置
Sun et al. Context based face spoofing detection using active near-infrared images
CN104408780A (zh) 一种人脸识别考勤系统
CN112818722A (zh) 模块化动态可配置的活体人脸识别系统
WO2020135125A1 (zh) 活体检测方法和设备
CN112257641A (zh) 一种人脸识别活体检测方法
CN112712059A (zh) 基于红外热图像和rgb图像的活体人脸识别方法
CN112949365A (zh) 活体脸部辨识系统与方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210827

RJ01 Rejection of invention patent application after publication