CN102479323A - 在车辆中鉴别驾驶者的真实面部的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种在车辆中鉴别驾驶者的真实面部的方法。该方法包括：在第一图像中在灯被开启的状态下拍摄驾驶者面部的图像，并在第二图像中在灯被关闭的状态下拍摄驾驶者面部的图像；提取在灯被开启的状态下拍摄的第一图像数据与在灯被关闭的状态下拍摄的第二图像数据之间的差别图像；从差别图像中提取边界线；确定边界线是否是曲线；以及响应于确定边界线是曲线，将所拍摄的图像识别为驾驶者的真实面部。

Description

在车辆中鉴别驾驶者的真实面部的方法
技术领域
本发明涉及一种在车辆中鉴别所拍摄的面部图像是否是驾驶者的真实面部的方法，并且更特别地，本发明涉及一种通过使用从车辆中的驾驶者面部反射的光的反射图案来在车辆中鉴别驾驶者面部的技术。
背景技术
面部鉴别系统指的是用于通过扫描个人的面部来鉴别个人的系统。
例如，在一种已知的面部鉴别系统中，个人的面部被拍照以将个人面部的独特特征登记为登记数据。随后，当需要对个人进行鉴别时，个人的面部被再次拍照以提取其独特特征数据并将所提取的独特特征数据与登记数据进行比较，以确定这二个面部是否相同。
典型地，在这种类型的常规面部鉴别系统中，利用眨眼或瞳孔移动来检测伪造或假冒。然而，由于登记的面部的照片可能被置于伪造者面部前面以操纵瞳孔移动或眨眼，并因此欺骗系统使该伪造者得到认证，这样的鉴别方法具有低可靠性。
发明内容
本发明提供了一种方法，其在无需分立传感器的情况下，提取在车辆内部灯开启的状态下拍照得到的驾驶者面部的图像数据与在车辆内部灯关闭的状态下拍照得到的驾驶者面部的图像数据之间的差别图像，从而基于差别图像的边界线来识别拍照得到的驾驶者面部是否是驾驶者的真实面部。
根据本发明的一个示例性实施例，提供了一种在车辆中鉴别驾驶者的真实面部的方法。在该实施例中，在第一图像中在灯被开启的状态下拍摄驾驶者的面部，并在第二图像中在灯被关闭的状态下拍摄驾驶者的面部。接着，提取在灯被开启的状态下拍摄的第一图像数据与在灯被关闭的状态下拍摄的第二图像数据之间的差别图像(differenceimage)。然后从差别图像中提取边界线并确定该边界线是否是曲线。响应于边界线是曲线，将所拍摄的面部鉴别为驾驶者的真实面部。
例如，当从差别图像中提取边界线时，差别图像可以包括：将差别图像二值化；对二值化的差别图像执行标记操作，以提取最大标记区域；去除最大标记区域中的噪声；以及提取去除了噪声的最大标记区域的边界线。
更具体地，去除最大标记区域中的噪声的步骤可以通过开运算技术来执行，所述开运算技术是一种或多种形态学方法之一，并且提取最大标记区域的边界线的步骤可以通过使用链式码技术或边缘提取技术来执行。
此外，如果所提取的边界线是直线，那么确定所拍摄的面部是照片并且因此不是真实面部。
附图说明
根据结合附图给出的以下详细说明，本发明的目的、特征和优点将更加明了，在附图中：
图1是示出根据本发明示例性实施例的用于在车辆内鉴别驾驶者面部的系统的配置的视图；
图2是示出根据本发明示例性实施例的在车辆内鉴别所拍摄的图像是否是驾驶者的真实面部的方法的流程图；
图3A是示出图2中在灯被关闭的状态下拍摄的面部图像数据的实例的视图；
图3B是示出图2中在灯被开启的状态下拍摄的面部图像数据的实例的视图；
图4A至4E是说明根据本发明实例性实施例的在车辆内鉴别所拍摄的图像是否是驾驶者的真实面部的方法的视图；
图5是用于说明图2中的形态学操作的视图；
图6A是示出图2的所提取的边界线是曲线的实例的视图；并且
图6B是示出图2的所提取的边界线是直线的实例的视图。
附图中各元件的附图标记
100：摄像机
210：车辆内部灯
220：红外灯
300：控制单元
具体实施方式
将参考附图详细描述本发明的示例性实施例。在所有附图中将始终使用相同的附图标记来指代相同或相似的部分。这里包含的公知的功能和结构的详细描述可能会被省略以避免使本发明的主题变模糊。
应该理解的是，本文中使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似术语包括一般的机动车辆(诸如包括运动型多功能车(SUV)、公共汽车、卡车、各种商用车辆在内的客车)、包括各种艇和船在内的水运工具、飞行器等，并且包括混合动力车、电动车、插电式混合电动车、氢动力车以及其它代用燃料车(例如从除石油以外的资源中取得的燃料)。如本文中所述，混合动力车是具有两个或更多个动力源的车辆，例如既有汽油动力又有电动力的车辆。
在下文中，参考图1至6B来描述根据本发明示例性实施例的在车辆中鉴别所拍摄的图像是否是驾驶者的真实面部的方法。
图1是示出根据本发明示例性实施例的用于在车辆内鉴别所拍摄的图像是否是驾驶者面部的系统的配置的视图。
根据本发明示例性实施例的用于在车辆中鉴别所拍摄的图像是否是驾驶者面部的系统包括：摄像机100，灯200，以及控制单元300。摄像机100在控制单元300的控制下拍摄驾驶者的面部。灯200在控制单元300的控制下开启或关闭。灯200可以实施为车辆内部灯210和红外灯220。
控制单元300提取由摄像机100在二个不同时刻拍摄的图像数据之间的差别图像并将其二值化，并且对差别图像执行标记操作(labelingoperation)以提取最大标记区域。然后控制单元300通过使用例如形态学操作来去除最大标记区域中的噪声，并通过使用例如链式码技术或边缘提取技术来提取最大标记区域的边界线。接着，控制单元300分析边界线的像素位置以确定边界线是否是曲线。如果边界线是曲线，那么确定驾驶者的面部是驾驶者的真实面部。另一方面，如果边界线是直线，那么确定驾驶者的面部是照片而不是驾驶者的真实面部。
在下文中，参照图2，更详细地描述根据本发明示例性实施例的在车辆内鉴别所拍摄的图像是否是驾驶者的真实面部的方法。
首先，控制单元300控制摄像机100和灯200，以便在第一图像中在灯200开启的状态下拍摄驾驶者面部、并在第二图像中在灯关闭的状态下拍摄驾驶者面部(S100)。
接着，控制单元300获得在第一图像中在灯200开启的状态下拍摄的图3A所示的图像数据与在第二图像中在灯200关闭的状态下拍摄的图3B所示的图像数据之间的如图4A所示的差别图像(S200)。
接着，控制单元300将差别图像二值化，以识别把对象(即驾驶者面部)与背景分开的边界线，提取如图4B所示的面部区域，并对所提取的面部区域执行标记操作(例如，分组操作)以提取如图4C所示的最大标记区域(S300)。
接着，控制单元300通过使用例如开运算(opening)技术(其是形态学方法之一)来去除最大标记区域中的噪声(S400)。这里，用来从图像中去除噪声或者限定图像中对象的形状的形态学操作包括：膨胀(dilatation)操作和腐蚀(erosion)操作。膨胀操作扩展图像数据的明亮区域，并且腐蚀操作扩展图像数据的黑暗区域。
特别地，在形态学方法当中的开运算技术中，在膨胀操作之后跟随着腐蚀操作以去除小的明亮区域，例如图5中所示的10、20和30。
接着，控制单元300通过使用例如链式码技术或边缘提取技术，来提取如图4E所示的最大标记区域的边界线(S500)。
这里，链式码技术把对象或区域的边界描述为具有预置方向和长度的直线段的链条，并且最终的边界被编码并表示为一系列链式码。
另一方面，在边缘提取技术中，在已经去除了噪声的图像中将一像素与相邻像素进行比较以检测边缘。如果该像素与相邻像素相差预定值以上，那么通过该技术检测到边缘。例如，如果该像素与相邻像素相差预定值以上，那么将该像素标记为白色，并且如果该像素与相邻像素相差的差值小于预定值，那么将该像素标记为黑色，由此以白色表示出边界。
控制单元300通过分析边界线的像素位置来确定边界线是否是线性的(S600)，并且取决于边界线的线性度来识别所拍摄的图像是否是真实人类面部(S700)。
这里，从拍摄真实面部时获得的图像数据中提取的边界线是如图6A所示的曲线。然而，从通过拍摄面部的照片而获得的图像数据中提取的边界线是如图6B所示的直线。
因此，通过确定边界线是曲线还是直线，控制单元300能够确定所拍摄的图像是驾驶者面部的照片还是真实面部。
因此，在本发明中，在车辆的灯开启或关闭的状态下对驾驶者面部进行拍照，并从在灯被开启的状态下拍摄的图像数据与灯被关闭的状态下拍摄的图像数据之间的差别图像中提取边界线，以便取决于该边界线是曲线还是直线来确定由摄像机拍摄的对象是否是驾驶者的真实面部。
此外，在本发明中，通过使用从驾驶者面部反射的光的反射图案来鉴别驾驶者面部，从而在改善驾驶者面部的鉴别处理的效率的同时消除对分立传感器的需要。
尽管已经在上文中详细描述了本发明的示例性实施例，但是应该清楚理解的是，本领域技术人员可能会想到的本文中教导的基本发明概念的许多变型和改型将会仍然落入所附权利要求所限定的本发明的精神和范围内。

Claims (12)

1.一种在车辆中鉴别所拍摄的面部是否是驾驶者的真实面部的方法，所述方法包括：
在第一图像中在灯被开启的状态下拍摄驾驶者面部的图像，并在第二图像中在灯被关闭的状态下拍摄驾驶者面部的图像；
提取在灯被开启的状态下拍摄的第一图像数据与在灯被关闭的状态下拍摄的第二图像数据之间的差别图像；
从所述差别图像中提取边界线；
确定所述边界线是否是曲线；以及
响应于确定所述边界线是曲线，将所拍摄的图像识别为驾驶者的真实面部。
2.如权利要求1所述的方法，其中从差别图像中提取边界线的步骤包括：
将所述差别图像二值化；
对二值化的差别图像执行标记操作，以提取最大标记区域；
去除所述最大标记区域中的噪声；以及
提取已经去除了噪声的所述最大标记区域的边界线。
3.如权利要求2所述的方法，其中去除最大标记区域中的噪声的步骤通过开运算技术来执行，所述开运算技术是一种或多种形态学方法之一。
4.如权利要求2所述的方法，其中提取最大标记区域的边界线的步骤通过从链式码技术和边缘提取技术中选出的技术来执行。
5.如权利要求3所述的方法，其中提取最大标记区域的边界线的步骤通过从链式码技术和边缘提取技术中选出的技术来执行。
6.如权利要求1所述的方法，其中识别真实面部的步骤包括：
响应于确定所述边界线是直线而不是曲线，将所拍摄的图像识别为驾驶者面部的照片。
7.如权利要求2所述的方法，其中识别真实面部的步骤包括：
响应于确定所述边界线是直线而不是曲线，将所拍摄的图像识别为驾驶者面部的照片。
8.一种在车辆中鉴别所拍摄的图像是否是驾驶者的真实面部的系统，所述系统包括：
摄像机，其被配置成在第一图像中在灯被开启的状态下拍摄驾驶者面部的图像，并在第二图像中在灯被关闭的状态下拍摄驾驶者面部的图像；以及
控制单元，其被配置成提取所拍摄的第一图像数据与所拍摄的第二图像数据之间的差别图像；从所述差别图像中提取边界线，确定所述边界线是否是曲线，并且响应于确定所述边界线是曲线，将所拍摄的图像识别为驾驶者的真实面部。
9.如权利要求8所述的系统，其中所述控制单元还被配置成：将所述差别图像二值化，对二值化的差别图像执行标记操作以提取最大标记区域，去除所述最大标记区域中的噪声，并提取去除了噪声的所述最大标记区域的边界线。
10.如权利要求9所述的系统，其中所述控制单元还被配置成：通过开运算技术来执行去除所述最大标记区域中的噪声。
11.如权利要求9所述的系统，其中通过从链式码技术和边缘提取技术中选出的技术来执行所述最大标记区域的边界线的提取。
12.如权利要求8所述的系统，其中所述控制单元还被配置成：响应于确定所述边界线是直线而不是曲线，将所拍摄的图像识别为驾驶者面部的照片。
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