CN103530599A - 一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统 - Google Patents
一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103530599A CN103530599A CN201310133442.9A CN201310133442A CN103530599A CN 103530599 A CN103530599 A CN 103530599A CN 201310133442 A CN201310133442 A CN 201310133442A CN 103530599 A CN103530599 A CN 103530599A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- face
- camera
- real
- image
- picture
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 33
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 20
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 17
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 14
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 6
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims description 6
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统,其采用两个摄像头进行图像采集,通过两个摄像头重建出所采集图像的部分深度信息,实现了使用摄像头分辨图片人脸和真实人脸的目的。同时,采用基于双目视觉的方式(即采用两个摄像头进行图像采集)实现对人脸的匹配、特征点提取和特征点的三维坐标重建,具有较高的准确性;另外,由于计算过程中只使用少量的人脸特征点,使得算法整体获得了较高的速度。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统。
背景技术
随着各种智能终端(智能手机、平板电脑和智能电视等)的性能越来越强大,很多基于机器视觉或模式识别的智能算法出现在了各种智能终端上,比如人脸检测与识别技术,其利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别。从而不仅增加了各种终端的智能性,而且也为人机交互提供了一定的基础。
但是,现有的人脸检测识别算法通常都无法区分检测到的人脸是来自图片,还是真实的人脸。这种缺陷严重影响了应用的智能性,比如在人脸识别解锁这种应用中,甚至给智能终端带来安全隐患。
有鉴于此,现有技术有待改进和提高。
发明内容
鉴于现有技术的不足,本发明目的在于提供一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统。旨在解决现有技术中人脸检测识别算法无法区分检测图片人脸和真实人脸的问题。
本发明的技术方案如下:
一种真实人脸和图片人脸的区别方法,其中,所述区别方法包括以下步骤:
A、采用摄像头标定算法对固定的第一摄像头和第二摄像头进行标定,计算出两个摄像头的投影矩阵;
B、获取实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像;
C、根据第一、二摄像头采集的实时同步图像进行人脸检测,并确定每一帧图像的人脸区域;
D、使用主动形状模型算法分别从每一图像的人脸区域中提取人脸特征点;
E、选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸,实现人脸匹配;
F、对相匹配的人脸,根据人脸特征点以及两个摄像头的投影矩阵建立三维特征点坐标,确定三维特征点坐标中特征点间的最大深度差值;并将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较:若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸。
所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其中,所述步骤A中,摄像头标定算法为普通标定方法、自标定方法或基于主动视觉的标定算法。
所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其中,所述步骤B具体包括:
B1、为第一摄像头、第二摄像头建立存放图像帧的先进先出缓冲区;
B2、将第一摄像头、第二摄像头实时采集到的图像帧上标记时间戳,并暂存在相应的缓冲区内;
B3、在第一、第二摄像头的缓冲区内寻找时间戳相近的两帧图像组成一组。
所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其中,所述步骤C中检测是否有人脸采用模板法、基于示例学习法、基于器官特征法、神经网络法、彩色信息加形状分析法或基于haar特征的AdaBoost方法。
所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其中,所述基于haar特征的AdaBoost方法包括以下步骤:
C1、搜集一系列带有人脸的图像数据和没有人脸的图像数据组成样本库,对样本库中的各个图像数据使用haar特征提取样本特征向量,训练级联分类器;
C2、对于一帧图像数据,缩放为若干个不同大小的图像,然后遍历所述不同大小的图像中的每个位置,对每个位置使用haar特征提取出其特征向量,并输入给所述的分类器进行分类,确定人脸区域。
所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其中,所述步骤D具体包括:
D1、对每一图像手工设定若干个标定点作为训练数据,并获取每一标定点附近的特征信息;
D2、对每一图像的形状向量归一化,令每一图像在同一坐标系具有一致性,标定点表示为平均形状向量加上第一参数与形状向量的乘积;
D3、利用轮廓的灰度特征在每一图像的人脸区域中进行一个迭代过程,在每一步迭代中通过调整第一参数改变当前模型的位置和形状,完成目标的特征点提取。
一种真实人脸和图片人脸的区别系统,其中,所述区别系统包括:
标定单元,用于采用摄像头标定算法对固定的第一摄像头和第二摄像头进行标定,计算出两个摄像头的投影矩阵;
采集单元,用于获取实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像;
人脸检测单元,用于根据第一、二摄像头采集的实时同步图像进行人脸检测,并确定每一帧图像的人脸区域;
特征提取单元,用于使用主动形状模型算法分别从每一图像的人脸区域中提取人脸特征点;
人脸匹配单元,用于选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸,实现人脸匹配;
三维坐标建立及判断单元,用于对相匹配的人脸,根据人脸特征点以及两个摄像头的投影矩阵建立三维特征点坐标,确定三维特征点坐标中特征点间的最大深度差值;并将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较:若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸 。
所述的真实人脸和图片人脸的区别系统,其中,所述标定单元中,所述摄像头标定算法为普通标定方法、自标定方法或基于主动视觉的标定方法。
所述的真实人脸和图片人脸的区别系统,其中,所述采集单元进一步包括:
缓冲模块,用于分别为第一摄像头、第二摄像头建立存放图像帧的先进先出缓冲区;
时间标记模块,用于将第一摄像头、第二摄像头实时采集到的图像帧上标记时间戳,并暂存在相应的缓冲区内;
获取模块,用于分别在第一、第二摄像头的缓冲区内寻找时间戳相近的两帧图像组成一组,即为实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像。
所述的真实人脸和图片人脸的区别系统,其中,所述人脸检测单元中检测是否有人脸采用模板法、基于示例学习法、基于器官特征法、神经网络法、彩色信息加形状分析法或基于haar特征的AdaBoost方法。
有益效果:
本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法和系统,其采用两个摄像头进行图像采集,通过两个摄像头重建出所采集图像的部分深度信息,实现了使用摄像头分辨图片人脸和真实人脸的目的。同时,采用基于双目视觉的方式(即采用两个摄像头进行图像采集)实现对人脸的匹配、特征点提取和特征点的三维坐标重建,具有较高的准确性;另外,由于计算过程中只使用少量的人脸特征点,使得算法整体获得了较高的速度。
附图说明
图1为本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法的流程图。
图2为本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法的实施例中haar算法所得的特征点的示意图。
图3为本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法的实施例中haar特征与人脸特征的对应关系的示意图。
图4为本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法的实施例中人脸特征点标定的示意图。
图5为本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法的实施例中极线几何约束原理的示意图。
图6为本发明的真实人脸和图片人脸的区别系统的结构框图。
具体实施方式
本发明提供一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统,为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
请参阅图1,其为本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法的流程图。如图所示,所述区别方法包括以下步骤:
A、采用摄像头标定算法对固定的第一摄像头和第二摄像头进行标定,计算出两个摄像头的投影矩阵;
B、获取实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像;
C、根据第一、二摄像头采集的实时同步图像进行人脸检测,并确定每一帧图像的人脸区域;
D、使用主动形状模型算法分别从每一图像的人脸区域中提取人脸特征点;
E、选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸,实现人脸匹配;
F、对相匹配的人脸,根据人脸特征点以及两个摄像头的投影矩阵建立三维特征点坐标,确定三维特征点坐标中特征点间的最大深度差值;并将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较:若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸。
下面分别针对上述步骤进行详细描述:
所述步骤S1为采用摄像头标定算法对固定的第一摄像头和第二摄像头进行标定,计算出两个摄像头的投影矩阵。其具体做法如下:先固定两个摄像头:第一摄像头和第二摄像头,然后使用摄像头标定算法,分别对这两个摄像头进行标定。常用的标定算法有:普通标定方法、自标定方法或基于主动视觉的标定方法。摄像头标定就是通过实验和计算获取到摄像头(如摄像头)成像的几何模型,即获取到真实世界中的物点 与其图像平面中的像点的射影几何映射关系。一般认为物点的三维坐标通过一个投影矩阵映射成图像平面像点的二维坐标,公式如下:
所述步骤S2为获取实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像。在本实施例中,其具体包括:
S21、别为第一摄像头、第二摄像头建立存放图像帧的先进先出缓冲区;
S22、将第一摄像头、第二摄像头实时采集到的图像帧上标记时间戳,并暂存在相应的缓冲区内;
S23、分别在第一、第二摄像头的缓冲区内寻找时间戳相近的两帧图像组成一组,即为实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像。
所述步骤S3为根据第一、二摄像头采集的实时同步图像进行人脸检测,并确定每一帧图像的人脸区域。检测是否有人脸的方法有多种,常用的方法包括:模板法、基于示例学习法、基于器官特征法、神经网络法、彩色信息加形状分析法和基于haar特征的AdaBoost方法。在本实施例中,采用检测速度较快的基于haar特征的AdaBoost方法检测人脸。具体步骤如下:
S31、搜集一系列带有人脸的图像数据和没有人脸的图像数据组成样本库,对样本库中的各个图像数据使用haar特征提取样本特征向量,训练级联分类器,其中,所述haar算法所有的特征的示意图如图2所示,特征模板内有白色和黑色两种矩形,定义每个模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素的和。haar特征与人脸特征的对应关系如图3所示,图3示出了将两个haar特征应用到人脸图像上的情况,示意了两个haar特征与人脸特征的对应关系,即将两个haar特征分别应用到图3(a)中,形成图3(b)和图3(c)。
S32、对于一帧图像数据,缩放为若干个不同大小的图像,然后遍历所述不同大小的图像中的每个位置,对每个位置使用haar特征提取出其特征向量,并输入给所述的分类器进行分类,确定人脸区域。
所述步骤S4为使用主动形状模型算法分别从每一图像的人脸区域中提取人脸特征点。ASM算法(即主动形状模型算法)是一种基于模型的特征匹配方法,它既可以灵活地改变模型的形状以适应目标形状不确定的特性,又将形状的变化控制在模型允许的范围内,从而保证模型改变时不会受各种因素影响而出现不合理的形状。其具体包括下面三个步骤:
S41、对每一图像手工设定若干个标定点作为训练数据,并获取每一标定点附近的特征信息。具体来说,对每一图像手工设定n个标定点作为训练数据,如图4所示,图中白色的点即为标定点,同时获取每一标定点附近的特征信息(这些特征是进行匹配的主要依据),所述第i幅图像的标定点表示为:
S42、对每一图像的形状向量归一化,令每一图像在同一坐标系具有一致性。具体来说,由于各个样本图像的拍摄条件、分辨率的差异,需要对样本图像的形状向量归一化,通过旋转、平移和缩放使得它们在同一坐标系中表示时具有一致性。由于各个样本向量之间存在一定的相关性,且样本数量比较大会造成计算量过大,需要采用PCA(主成分分析)的思想对样本空间进行正交变换,并确定主成分。最终,标定点S可以表示为:
S43、利用轮廓的灰度特征在各个候选区域进行一个迭代过程,在每一步迭代中通过调整参数b改变当前模型的位置和形状,完成目标的特征点提取。具体来说,在ASM中一般采用基于轮廓的灰度匹配法,主要思想是对训练的样本中的每个轮廓的法线方向采样作为灰度特征。ASM利用轮廓的灰度特征在各个候选区域进行一个迭代过程,在每一步迭代中通过调整参数b改变当前模型的位置和形状,完成目标的特征点提取。
所述步骤S5为选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸,实现人脸匹配。具体来说,即对第一摄像头采集的图像和第二摄像头采集的图像中的人脸进行匹配:选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸。因为,在左右摄像头的两帧图像,可能有多个人脸,为了正确重建出人脸特征的三维坐标,需要确定两帧图像中人脸的对应关系,即左摄像头图像中的一个人脸,在右摄像头图像中找到与之对应的人脸。可以使用极线几何约束的相关性质进行匹配。
式中(i=1,2)为左右摄像头投影矩阵(i=1,2)中左边的3×3部分,为左右摄像头投影矩阵(i=1,2)中右边3×1部分。利用极线约束关系式,就可以建立起左右摄像头图像中的点匹配关系。对于人脸的匹配,左摄像头图像中一个人脸的每个特征点需要分别与右摄像头图像中每个人脸的对应特征点匹配。只有左右摄像头图像中的两个人脸的每个特征点都匹配时才认为这两个脸是匹配。
所述步骤S6为对相匹配的人脸,根据人脸特征点以及两个摄像头的投影矩阵建立三维特征点坐标,确定三维特征点坐标中特征点间的最大深度差值;并将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较:若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸。具体来说,设左右摄像头图像中的相匹配人脸第i个特征点分别为与,两个摄像头的投影矩阵和也已知,因此:
把前面匹配好的人脸特征点坐标分别代入上面四个线性方程,便可以计算出其真实三维坐标。
然后,计算出人脸N个特征点间的最大深度差值,计算公式为:
然后,将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较,若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸。其中,深度阈值需要根据选取的人脸特征点的实际深度情况选取合适的值。
本发明还提供了一种真实人脸和图片人脸的区别系统,如图6所示,所述区别系统包括:
标定单元100,用于采用摄像头标定算法对固定的第一摄像头和第二摄像头进行标定,计算出两个摄像头的投影矩阵;
采集单元200,用于获取实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像;
人脸检测单元300,用于根据第一、二摄像头采集的实时同步图像进行人脸检测,并确定每一帧图像的人脸区域;
特征提取单元400,用于使用主动形状模型算法分别从每一图像的人脸区域中提取人脸特征点;
人脸匹配单元500,用于选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸,实现人脸匹配;
三维坐标建立及判断单元600,用于对相匹配的人脸,根据人脸特征点以及两个摄像头的投影矩阵建立三维特征点坐标,确定三维特征点坐标中特征点间的最大深度差值;并将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较:若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸。
在本实施例中,所述采集单元200进一步包括:
缓冲模块,用于分别为第一摄像头、第二摄像头建立存放图像帧的先进先出缓冲区;
时间标记模块,用于将第一摄像头、第二摄像头实时采集到的图像帧上标记时间戳,并暂存在相应的缓冲区内;
获取模块,用于分别在第一、第二摄像头的缓冲区内寻找时间戳相近的两帧图像组成一组,即为实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像。
进一步地,在本发明的真实人脸和图片人脸的区别系统中,所述人脸检测单元中检测是否有人脸采用模板法、基于示例学习法、基于器官特征法、神经网络法、彩色信息加形状分析法或基于haar特征的AdaBoost方法。
上述系统中各个部分的功能都已经在上述方法中进行了详细介绍,这里就不再冗述了。
综上所述,本发明的真实人脸和图片人脸的区别方法和系统,其采用两个摄像头进行图像采集,通过两个摄像头重建出所采集图像的部分深度信息,实现了使用摄像头分辨图片人脸和真实人脸的目的。同时,采用基于双目视觉的方式(即采用两个摄像头进行图像采集)实现对人脸的匹配、特征点提取和特征点的三维坐标重建,具有较高的准确性;另外,由于计算过程中只使用少量的人脸特征点,使得算法整体获得了较高的速度。
应当理解的是,本发明的应用不限于上述的举例,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种真实人脸和图片人脸的区别方法,其特征在于,所述区别方法包括以下步骤:
A、采用摄像头标定算法对固定的第一摄像头和第二摄像头进行标定,计算出两个摄像头的投影矩阵;
B、获取实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像;
C、根据第一、二摄像头采集的实时同步图像进行人脸检测,并确定每一帧图像的人脸区域;
D、使用主动形状模型算法分别从每一图像的人脸区域中提取人脸特征点;
E、选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸,实现人脸匹配;
F、对相匹配的人脸,根据人脸特征点以及两个摄像头的投影矩阵建立三维特征点坐标,确定三维特征点坐标中特征点间的最大深度差值;并将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较:若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸。
2.根据权利要求1所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其特征在于,所述步骤A中,摄像头标定算法为普通标定方法、自标定方法或基于主动视觉的标定算法。
3.根据权利要求1所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其特征在于,所述步骤B具体包括:
B1、为第一摄像头、第二摄像头建立存放图像帧的先进先出缓冲区;
B2、将第一摄像头、第二摄像头实时采集到的图像帧上标记时间戳,并暂存在相应的缓冲区内;
B3、在第一、第二摄像头的缓冲区内寻找时间戳相近的两帧图像组成一组。
4.根据权利要求1所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其特征在于,所述步骤C中检测是否有人脸采用模板法、基于示例学习法、基于器官特征法、神经网络法、彩色信息加形状分析法或基于haar特征的AdaBoost方法。
5.根据权利要求4所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其特征在于,所述基于haar特征的AdaBoost方法包括以下步骤:
C1、搜集一系列带有人脸的图像数据和没有人脸的图像数据组成样本库,对样本库中的各个图像数据使用haar特征提取样本特征向量,训练级联分类器;
C2、对于一帧图像数据,缩放为若干个不同大小的图像,然后遍历所述不同大小的图像中的每个位置,对每个位置使用haar特征提取出其特征向量,并输入给所述的分类器进行分类,确定人脸区域。
6.根据权利要求1所述的真实人脸和图片人脸的区别方法,其特征在于,所述步骤D具体包括:
D1、对每一图像手工设定若干个标定点作为训练数据,并获取每一标定点附近的特征信息;
D2、对每一图像的形状向量归一化,令每一图像在同一坐标系具有一致性,标定点表示为平均形状向量加上第一参数与形状向量的乘积;
D3、利用轮廓的灰度特征在每一图像的人脸区域中进行一个迭代过程,在每一步迭代中通过调整第一参数改变当前模型的位置和形状,完成目标的特征点提取。
7.一种真实人脸和图片人脸的区别系统,其特征在于,所述区别系统包括:
标定单元,用于采用摄像头标定算法对固定的第一摄像头和第二摄像头进行标定,计算出两个摄像头的投影矩阵;
采集单元,用于获取实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像;
人脸检测单元,用于根据第一、二摄像头采集的实时同步图像进行人脸检测,并确定每一帧图像的人脸区域;
特征提取单元,用于使用主动形状模型算法分别从每一图像的人脸区域中提取人脸特征点;
人脸匹配单元,用于选取第一摄像头采集的图像中的任一人脸,在第二摄像头采集的图像中找到与之对应的人脸,实现人脸匹配;
三维坐标建立及判断单元,用于对相匹配的人脸,根据人脸特征点以及两个摄像头的投影矩阵建立三维特征点坐标,确定三维特征点坐标中特征点间的最大深度差值;并将所述特征点间的最大深度差值与预先设定的深度阈值进行比较:若所述特征点间的最大深度差值大于预先设定的深度阈值,则为真实人脸;否则为图片人脸 。
8.根据权利要求7所述的真实人脸和图片人脸的区别系统,其特征在于,所述标定单元中,所述摄像头标定算法为普通标定方法、自标定方法或基于主动视觉的标定方法。
9.根据权利要求7所述的真实人脸和图片人脸的区别系统,其特征在于,所述采集单元进一步包括:
缓冲模块,用于分别为第一摄像头、第二摄像头建立存放图像帧的先进先出缓冲区;
时间标记模块,用于将第一摄像头、第二摄像头实时采集到的图像帧上标记时间戳,并暂存在相应的缓冲区内;
获取模块,用于分别在第一、第二摄像头的缓冲区内寻找时间戳相近的两帧图像组成一组,即为实时同步的第一、第二摄像头所采集的图像。
10.根据权利要求7所述的真实人脸和图片人脸的区别系统,其特征在于,所述人脸检测单元中检测是否有人脸采用模板法、基于示例学习法、基于器官特征法、神经网络法、彩色信息加形状分析法或基于haar特征的AdaBoost方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310133442.9A CN103530599B (zh) | 2013-04-17 | 2013-04-17 | 一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310133442.9A CN103530599B (zh) | 2013-04-17 | 2013-04-17 | 一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103530599A true CN103530599A (zh) | 2014-01-22 |
CN103530599B CN103530599B (zh) | 2017-10-24 |
Family
ID=49932598
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201310133442.9A Expired - Fee Related CN103530599B (zh) | 2013-04-17 | 2013-04-17 | 一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103530599B (zh) |
Cited By (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104410882A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-03-11 | 苏州福丰科技有限公司 | 一种具有三维人脸扫描功能的智能电视机 |
CN104408412A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-03-11 | 苏州福丰科技有限公司 | 一种用于保险柜的三维人脸识别方法 |
CN104657713A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-27 | 浙江大学 | 一种可抗姿态和表情变化的三维人脸校准方法 |
CN104680135A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-06-03 | 浙江大学 | 一种抗表情、姿态和遮挡变化的三维人脸标记点检测方法 |
CN104766072A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-07-08 | 深圳市保千里电子有限公司 | 一种活体人脸识别的装置及其使用方法 |
CN105023010A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-11-04 | 中国科学院半导体研究所 | 一种人脸活体检测方法及系统 |
CN105022946A (zh) * | 2015-07-17 | 2015-11-04 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸解密方法及装置 |
CN105187736A (zh) * | 2015-07-28 | 2015-12-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种将静止人脸图片转化为视频的方法、系统及移动终端 |
CN105512637A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-04-20 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
CN105718863A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-06-29 | 北京海鑫科金高科技股份有限公司 | 一种人脸活体检测方法、装置及系统 |
CN105740778A (zh) * | 2016-01-25 | 2016-07-06 | 北京天诚盛业科技有限公司 | 一种改进的三维人脸活体检测方法及其装置 |
CN106897675A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-27 | 上海交通大学 | 双目视觉深度特征与表观特征相结合的人脸活体检测方法 |
CN107368778A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-11-21 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 人脸表情的捕捉方法、装置及存储装置 |
CN107404362A (zh) * | 2017-09-15 | 2017-11-28 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 一种双摄像头数据帧的同步方法及装置 |
CN107563338A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-01-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸检测方法及相关产品 |
CN107917829A (zh) * | 2017-03-10 | 2018-04-17 | 湖南建研信息技术股份有限公司 | 一种混凝土试件植入标签的防调换方法 |
CN108168493A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-15 | 西安蒜泥电子科技有限责任公司 | 基于模板模型的三维人体测量方法 |
CN108509868A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-09-07 | 杭州软库科技有限公司 | 一种基于光场相机的人脸识别系统及方法 |
CN108764091A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-06 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN108989606A (zh) * | 2018-08-22 | 2018-12-11 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
CN109190528A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-01-11 | 厦门美图之家科技有限公司 | 活体检测方法及装置 |
WO2019047715A1 (zh) * | 2017-09-08 | 2019-03-14 | Oppo广东移动通信有限公司 | 解锁控制方法及相关产品 |
CN109685014A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 努比亚技术有限公司 | 面部识别方法、装置、移动终端及存储介质 |
CN109934873A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 标注图像获取方法、装置及设备 |
CN110472582A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于眼部识别的3d人脸识别方法、装置和终端 |
CN111046845A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-21 | 上海骏聿数码科技有限公司 | 活体检测方法、装置及系统 |
CN111339840A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-06-26 | 浙江大华技术股份有限公司 | 人脸检测方法和监控系统 |
CN111860057A (zh) * | 2019-04-29 | 2020-10-30 | 北京眼神智能科技有限公司 | 人脸图像模糊和活体检测方法、装置、存储介质及设备 |
CN111857214A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 杭州巨骐信息科技股份有限公司 | 一种基于人脸识别的机房环境测控系统 |
CN111898553A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-06 | 成都新潮传媒集团有限公司 | 一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备 |
US10956714B2 (en) | 2018-05-18 | 2021-03-23 | Beijing Sensetime Technology Development Co., Ltd | Method and apparatus for detecting living body, electronic device, and storage medium |
CN113066237A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-07-02 | 中国工商银行股份有限公司 | 用于自动取款机的人脸活体检测识别方法以及自动取款机 |
CN113239850A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-10 | 武汉天远视科技有限责任公司 | 一种三维人脸体征采集系统及方法 |
US11100348B2 (en) | 2017-07-17 | 2021-08-24 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Method of living body detection and terminal device |
CN113302619B (zh) * | 2018-12-27 | 2023-11-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 目标区域评估和特征点评估的系统和方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101398886A (zh) * | 2008-03-17 | 2009-04-01 | 杭州大清智能技术开发有限公司 | 一种基于双目被动立体视觉的快速三维人脸识别方法 |
US20100134487A1 (en) * | 2008-12-02 | 2010-06-03 | Shang-Hong Lai | 3d face model construction method |
CN101866497A (zh) * | 2010-06-18 | 2010-10-20 | 北京交通大学 | 基于双目立体视觉的智能三维人脸重建方法及系统 |
CN102779274A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-11-14 | 冠捷显示科技(厦门)有限公司 | 一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法 |
-
2013
- 2013-04-17 CN CN201310133442.9A patent/CN103530599B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101398886A (zh) * | 2008-03-17 | 2009-04-01 | 杭州大清智能技术开发有限公司 | 一种基于双目被动立体视觉的快速三维人脸识别方法 |
US20100134487A1 (en) * | 2008-12-02 | 2010-06-03 | Shang-Hong Lai | 3d face model construction method |
CN101866497A (zh) * | 2010-06-18 | 2010-10-20 | 北京交通大学 | 基于双目立体视觉的智能三维人脸重建方法及系统 |
CN102779274A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-11-14 | 冠捷显示科技(厦门)有限公司 | 一种基于双目摄像头的智能电视人脸识别方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
吴翔等: "基于双目视觉的立体人脸识别系统", 《计算机系统应用》 * |
王磊等: "基于多相机的人脸姿态识别", 《计算机应用》 * |
葛动元: "双目立体视觉系统的标定", 《机械设计与制造》 * |
Cited By (50)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104408412A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-03-11 | 苏州福丰科技有限公司 | 一种用于保险柜的三维人脸识别方法 |
CN104410882A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-03-11 | 苏州福丰科技有限公司 | 一种具有三维人脸扫描功能的智能电视机 |
CN104657713B (zh) * | 2015-02-09 | 2017-11-24 | 浙江大学 | 一种可抗姿态和表情变化的三维人脸校准方法 |
CN104657713A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-27 | 浙江大学 | 一种可抗姿态和表情变化的三维人脸校准方法 |
CN104680135A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-06-03 | 浙江大学 | 一种抗表情、姿态和遮挡变化的三维人脸标记点检测方法 |
CN104766072A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-07-08 | 深圳市保千里电子有限公司 | 一种活体人脸识别的装置及其使用方法 |
CN105022946A (zh) * | 2015-07-17 | 2015-11-04 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸解密方法及装置 |
CN105187736A (zh) * | 2015-07-28 | 2015-12-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种将静止人脸图片转化为视频的方法、系统及移动终端 |
CN105187736B (zh) * | 2015-07-28 | 2018-07-06 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种将静止人脸图片转化为视频的方法、系统及移动终端 |
CN105023010B (zh) * | 2015-08-17 | 2018-11-06 | 中国科学院半导体研究所 | 一种人脸活体检测方法及系统 |
CN105023010A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-11-04 | 中国科学院半导体研究所 | 一种人脸活体检测方法及系统 |
CN105512637A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-04-20 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
CN105718863A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-06-29 | 北京海鑫科金高科技股份有限公司 | 一种人脸活体检测方法、装置及系统 |
CN105740778B (zh) * | 2016-01-25 | 2020-01-03 | 北京眼神智能科技有限公司 | 一种改进的三维人脸活体检测方法及其装置 |
CN105740778A (zh) * | 2016-01-25 | 2016-07-06 | 北京天诚盛业科技有限公司 | 一种改进的三维人脸活体检测方法及其装置 |
CN106897675A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-27 | 上海交通大学 | 双目视觉深度特征与表观特征相结合的人脸活体检测方法 |
CN106897675B (zh) * | 2017-01-24 | 2021-08-17 | 上海交通大学 | 双目视觉深度特征与表观特征相结合的人脸活体检测方法 |
CN107917829A (zh) * | 2017-03-10 | 2018-04-17 | 湖南建研信息技术股份有限公司 | 一种混凝土试件植入标签的防调换方法 |
CN107368778A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-11-21 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 人脸表情的捕捉方法、装置及存储装置 |
US11100348B2 (en) | 2017-07-17 | 2021-08-24 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Method of living body detection and terminal device |
WO2019047715A1 (zh) * | 2017-09-08 | 2019-03-14 | Oppo广东移动通信有限公司 | 解锁控制方法及相关产品 |
CN107563338A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-01-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸检测方法及相关产品 |
CN107404362A (zh) * | 2017-09-15 | 2017-11-28 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 一种双摄像头数据帧的同步方法及装置 |
CN108168493A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-15 | 西安蒜泥电子科技有限责任公司 | 基于模板模型的三维人体测量方法 |
CN108168493B (zh) * | 2017-12-19 | 2019-11-19 | 西安蒜泥电子科技有限责任公司 | 基于模板模型的三维人体测量方法 |
CN108509868A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-09-07 | 杭州软库科技有限公司 | 一种基于光场相机的人脸识别系统及方法 |
CN108509868B (zh) * | 2018-03-12 | 2020-08-04 | 杭州软库科技有限公司 | 一种基于光场相机的人脸识别系统及方法 |
CN108764091A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-06 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质 |
US10956714B2 (en) | 2018-05-18 | 2021-03-23 | Beijing Sensetime Technology Development Co., Ltd | Method and apparatus for detecting living body, electronic device, and storage medium |
CN109190528A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-01-11 | 厦门美图之家科技有限公司 | 活体检测方法及装置 |
CN109190528B (zh) * | 2018-08-21 | 2021-11-30 | 厦门美图之家科技有限公司 | 活体检测方法及装置 |
WO2020038255A1 (en) * | 2018-08-22 | 2020-02-27 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Image processing method, electronic apparatus, and computer-readable storage medium |
US11196919B2 (en) | 2018-08-22 | 2021-12-07 | Shenzhen Heytap Technology Corp., Ltd. | Image processing method, electronic apparatus, and computer-readable storage medium |
CN108989606A (zh) * | 2018-08-22 | 2018-12-11 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
CN108989606B (zh) * | 2018-08-22 | 2021-02-09 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
CN109685014A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 努比亚技术有限公司 | 面部识别方法、装置、移动终端及存储介质 |
CN113302619B (zh) * | 2018-12-27 | 2023-11-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 目标区域评估和特征点评估的系统和方法 |
US12026600B2 (en) | 2018-12-27 | 2024-07-02 | Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. | Systems and methods for target region evaluation and feature point evaluation |
CN109934873A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 标注图像获取方法、装置及设备 |
CN111860057A (zh) * | 2019-04-29 | 2020-10-30 | 北京眼神智能科技有限公司 | 人脸图像模糊和活体检测方法、装置、存储介质及设备 |
CN110472582B (zh) * | 2019-08-16 | 2023-07-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于眼部识别的3d人脸识别方法、装置和终端 |
CN110472582A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于眼部识别的3d人脸识别方法、装置和终端 |
CN111046845A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-21 | 上海骏聿数码科技有限公司 | 活体检测方法、装置及系统 |
CN111339840B (zh) * | 2020-02-10 | 2023-04-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 人脸检测方法和监控系统 |
CN111339840A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-06-26 | 浙江大华技术股份有限公司 | 人脸检测方法和监控系统 |
CN111857214A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 杭州巨骐信息科技股份有限公司 | 一种基于人脸识别的机房环境测控系统 |
CN111898553B (zh) * | 2020-07-31 | 2022-08-09 | 成都新潮传媒集团有限公司 | 一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备 |
CN111898553A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-06 | 成都新潮传媒集团有限公司 | 一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备 |
CN113066237A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-07-02 | 中国工商银行股份有限公司 | 用于自动取款机的人脸活体检测识别方法以及自动取款机 |
CN113239850A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-10 | 武汉天远视科技有限责任公司 | 一种三维人脸体征采集系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103530599B (zh) | 2017-10-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103530599B (zh) | 一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统 | |
US10198623B2 (en) | Three-dimensional facial recognition method and system | |
US9818023B2 (en) | Enhanced face detection using depth information | |
CN108549873B (zh) | 三维人脸识别方法和三维人脸识别系统 | |
Chiang et al. | A novel method for detecting lips, eyes and faces in real time | |
CN103325112B (zh) | 动态场景中运动目标快速检测方法 | |
TWI383325B (zh) | 臉部表情辨識 | |
KR101184097B1 (ko) | 얼굴 정면포즈 판단 방법 | |
KR20170006355A (ko) | 모션벡터 및 특징벡터 기반 위조 얼굴 검출 방법 및 장치 | |
CN111144366A (zh) | 一种基于联合人脸质量评估的陌生人脸聚类方法 | |
EP2704056A2 (en) | Image processing apparatus, image processing method | |
KR101818984B1 (ko) | 깊이정보를 이용한 안면인식시스템 | |
CN112200056B (zh) | 人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111160291B (zh) | 基于深度信息与cnn的人眼检测方法 | |
CN110751097B (zh) | 一种半监督的三维点云手势关键点检测方法 | |
WO2009128783A1 (en) | An image synthesis method | |
CN106155299A (zh) | 一种对智能设备进行手势控制的方法及装置 | |
CN112991159B (zh) | 人脸光照质量评估方法、系统、服务器与计算机可读介质 | |
Koo et al. | Recovering the 3D shape and poses of face images based on the similarity transform | |
CN108694348B (zh) | 一种基于自然特征的跟踪注册方法及装置 | |
CN111435429A (zh) | 一种基于双目立体数据动态认知的手势识别方法及系统 | |
CN106056599B (zh) | 一种基于物体深度数据的物体识别算法及装置 | |
Jiménez et al. | Face tracking and pose estimation with automatic three-dimensional model construction | |
CN113139946A (zh) | 一种基于视觉的衬衫污渍定位设备 | |
KR20090042558A (ko) | Aam을 이용한 얼굴검출 방법 및 장치 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20171024 |