CN105022946A - 人脸解密方法及装置 - Google Patents

人脸解密方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105022946A
CN105022946A CN201510425064.0A CN201510425064A CN105022946A CN 105022946 A CN105022946 A CN 105022946A CN 201510425064 A CN201510425064 A CN 201510425064A CN 105022946 A CN105022946 A CN 105022946A
Authority
CN
China
Prior art keywords
unique point
field
predetermined number
facial image
point
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
CN201510425064.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘银华
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.)
Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Original Assignee
Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
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 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd filed Critical Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority to CN201510425064.0A priority Critical patent/CN105022946A/zh
Publication of CN105022946A publication Critical patent/CN105022946A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships

Abstract

本发明公开了一种人脸解密方法及装置，其中方法包括：获取用于当前解密的人脸图像；检测所述人脸图像得到预设数量的特征点；确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同，若否，则根据所述预设数量的特征点进行解密。本发明实施例通过判断用于当前解密的人脸图像中包含特征点的相对景深，可以确定所述人脸图像是否为用户照片或包含用户人脸的录像，排除他人冒用用户照片或包含用户人脸的录像来解密的可能性，提高了安全性。

Description

人脸解密方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种人脸解密方法及装置。
背景技术
随着科学技术的发展，以及人们对信息安全的重视，移动终端基本上都具备密屏或加密功能，以使用户对于需要保护的隐私信息通过密屏或加密的方式加以保护。
目前，移动终端大都是基于2-D人脸图像信息进行加密和解密的。具体的，在对用户的隐私信息进行加密时，移动终端通过拍照的方式获取到用户的2-D人脸图像，以使用该2-D人脸图像完成加密操作；而在解密时，移动终端再次获取用户的2-D人脸图像，然后将获取的2-D人脸图像与之前加密时使用的2-D人脸图像进行匹配，若匹配成功，则完成解密。
但是，上述基于2-D人脸图像的加解密技术方案，在解密时存在一种弊端，如果非法分子获取到用户的照片或录像信息，同样可以通过用户的照片或录像来伪装用户真实人脸进行解密，这带来很大的安全隐患。
发明内容
本发明实施例提供一种人脸解密方法及装置，以提高基于人脸图像对移动终端中的信息进行解密的安全性。
第一方面，本发明实施例提供了一种人脸解密方法，包括：
获取用于当前解密的人脸图像；
检测所述人脸图像得到预设数量的特征点；
确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同，若否，则根据所述预设数量的特征点进行解密，所述相对景深为以人脸图像的一特征点作为参考点计算得到的景深。
第二方面，本发明实施例还提供一种人脸解密装置，包括：
人脸图像获取模块，用于获取用于当前解密的人脸图像；
特征检测模块，用于检测所述人脸图像得到预设数量的特征点；
景深确定模块，用于确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同；
解密模块，用于若所述相对景深确定模块确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则根据所述预设数量的特征点进行解密，所述相对景深为以人脸图像的一特征点作为参考点计算得到的景深。
本发明实施例通过获取用于当前解密的人脸图像，并检测所述人脸图像得到预设数量的特征点，确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同，若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则根据所述预设数量的特征点进行解密。本发明实施例通过判断用于当前解密的人脸图像中包含特征点的相对景深，可以确定所述人脸图像是否为用户照片或包含用户人脸的录像，排除他人冒用用户照片或包含用户人脸的录像来解密的可能性，提高了安全性。
附图说明
图1A为本发明实施例一提供的人脸解密方法的流程示意图；
图1B为本发明实施例一提供的人脸解密方法中双摄像头和特征点在同一 坐标系下的位置关系示意图；
图1C为本发明实施例一提供的人脸解密方法中第一种计算特征点到双摄像头的相对景深的示意图；
图2为本发明实施例二提供的人脸解密装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
本发明实施例提供的人脸解密方法的执行主体，可为安装在终端设备上的人脸解密装置，或者集成了人脸解密装置的终端设备(例如，智能手机和平板电脑等)，该人脸解密装置可以采用硬件或软件实现。
实施例一
图1A为本发明实施例一提供的人脸解密方法的流程示意图，如图1A所示，具体包括：
步骤11、获取用于当前解密的人脸图像；
其中，所述人脸图像可为2D人脸图像、3D人脸图像或4D人脸。当所述人脸图像为2D人脸图像时，可通过终端设备上的摄像头对目标用户进行摄像或者拍照的方式得到人脸图像。当所述人脸图像为3D人脸图像或4D人脸图像时，可通过终端设备上的至少两个摄像头对目标用户进行摄像或者拍照的方式 得到至少两张人脸图像，然后对得到的至少两张人脸图像进行处理合成得到3D人脸图像或4D人脸图像。
另外，用于当前解密的人脸图像是几维人脸图像，取决于用户加密时采用的人脸图像。也就是说，当用户加密时采用的人脸图像是2D人脸图像，则这里解密时所用的人脸图像也为2D人脸图像，当用户加密时采用的人脸图像是3D人脸图像，则这里解密时所用的人脸图像也为3D人脸图像，当用户加密时采用的人脸图像是4D人脸图像，则这里解密时所用的人脸图像也为4D人脸图像。
步骤12、检测所述人脸图像得到预设数量的特征点；
这里，可采用特征提取算法得到所述人脸图像的特征点。例如，可采用的特征提取算法可为以下算法中的任意一种：提取局部特征算法(Scale-invariant feature transform，SIFT)、边缘直方图法和小波变换等。
步骤13、确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同，若否，则根据所述预设数量的特征点进行解密。
其中，所述相对景深为以人脸图像的一特征点作为参考点计算得到的景深，其中景深为人脸图像的一特征点到摄影头或其他成像器的距离。具体可通过如下两种方式获得，第一种方式，可采用具有景深计算功能的摄像头，该类摄像头在拍照过程中会自动计算出图像中各特征点的景深，可根据图像直接获取到。第二种方式，通过采用双摄像头计算景深的方法得到，具实现时，可采用两台参数性能相同、位置固定的摄像机，获得同一景物的两幅图像，计算同一空间点在两幅图像中的视差，从而确定三维空间点的深度信息即景深，具体可参见下述计算景深的示例。
本发明实施例的实现原理如下：例如，当一个人站在摄影机镜头前时，由于人是立体的，处于三维空间中，因此人身体的每个部位到摄像头的距离即相对景深都是不同的，例如人脸的眼睛和鼻子。当一个平面物体即二维物体例如照片或录像，放在摄影机镜头前时，由于照片或录像中的人或物体都是二维的，因此，其到摄像头的距离即相对景深都相同的。利用上述特点，即可判断出处于摄像头前的是实物还是虚景。
具体的，计算出各特征点对应的相对景深，比较各特征点对应的相对景深是否相同，当有超过预设比例(例如50％)或全部的特征点对应的相对景深都不相同时，则确定各特征点对应的相对景深不相同，则说明获取的人脸图像为实景，不是照片或录像中的人脸，可用于下一步的解密。
本实施例通过获取用于当前解密的人脸图像，并检测所述人脸图像得到预设数量的特征点，确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同，若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则根据所述预设数量的特征点进行解密。本发明实施例通过判断用于当前解密的人脸图像中包含特征点的相对景深，可以确定所述人脸图像是否为用户照片或包含用户人脸的录像，排除他人冒用用户照片或包含用户人脸的录像来解密的可能性，提高了安全性。
示例性的，在上述实施例的基础上，获取用于当前解密的人脸图像包括：
采用双摄像头各自拍摄一张同一场景下的不同角度的人脸图像；
检测所述人脸图像得到预设数量的特征点之后，确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同之前还包括：
根据拍摄的两张人脸图像对所述双摄像头进行坐标标定，并确定预设数量的特征点在所述双摄像头所在坐标系的物理坐标；
根据所述双摄像头的物理坐标和各个特征点的物理坐标计算各特征点的相对景深。
其中，所述特征点可为鼻子上的特征点、眼睛上的特征点、嘴巴上的特征点和耳朵上的特征点中的至少一项。预算数量可取值为13。
具体的，可采用位于不同位置的双摄像头各自拍摄一张同一场景下的不同角度的人脸图像，检测得到两张人脸图像上的预设数量的特征点之后，采用现有的摄像头标定算法对双摄像头进行坐标标定，进一步可确定预设数量的特征点在所述双摄像头所在坐标系的物理坐标；如图1B所示，所述双摄像头100和由预设数量的特征点形成的人脸大致轮廓101在同一坐标系中的位置示意图，进一步可根据所述双摄像头的物理坐标和各个特征点的物理坐标计算各特征点的相对景深。
示例性的，对于得到的每个特征点，根据所述双摄像头的物理坐标和当前特征点的物理坐标计算当前特征点到所述双摄像头连线的垂直距离；将所述垂直距离作为当前特征点的景深。
例如，如图1C所示，如果计算特征点眼睛对应的景深，则眼睛到摄像头连线的垂直距离d1，则d1为眼睛对应的景深。
示例性的，在上述实施例的基础上，根据所述预设数量的特征点进行信息解密包括：
若加密时采用的是三维3D人脸图像，则根据所述预设数量的特征点和每个特征点对应的相对景深进行解密。
具体的，在加密时采用3D人脸图像进行加密，3D人脸图像的获得可根据上述计算的相对景深进行重构。为增加解密时的成功几率，提高解密效率，可加密时，建立一个3D人脸图像数据库，用于存储重构的多张3D人脸图像。
示例性的，根据所述预设数量的特征点和每个特征点对应的相对景深进行解密具体包括：
根据所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深重构所述人脸图像的3D人脸信息；
将重构的3D人脸信息与预先存储的3D人脸数据库进行匹配，若匹配成功，则提示解密成功，若匹配失败，则提示解密失败。
这里，可采用的人脸图像匹配算法如下：基于几何特征的方法、基于局部特征分析的方法、基于特征脸的方法和基于神经网络的方法等。
示例性的，根据所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深重构所述人脸图像的3D人脸信息具体包括：
对所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深做几何变换处理；
对变换后的特征尺度和角度做归一化处理；
根据归一化后的人脸数据重构3D人脸信息。 
由于在人脸解锁过程中，拍摄人脸图像时，拍摄的距离可能有远有近，姿态也可能不同。可以根据特征点的相对景深及特征点的位置关系，做相应的几何变换，从而对变换后的特征尺度和角度进行归一化处理，更有利于后期特征比对。
具体的，在拍摄人脸图像时可能会产生很大的角度差异，为了尽量减少由这些差异造成的解密错误，可对提取的特征点的相对位置做一些几何变换，例如，在同一坐标系中，根据两眼中心连线与摄像头的夹角对3D人脸信息做旋转校正，从而在人脸解密过程中较少角度的影响，此外还可以根据实际情况做平移变换。
在拍摄人脸图像时，人脸与摄像头的具体也不可能每次都一致，因而得到的相对景深也会因人脸与摄像头的距离差异产生误差。因此可根据相对景深信息，对人脸做尺度归一化处理，从而减少由于人脸与摄像头的距离差异而导致的人脸解密错误，提高解密准确性。
示例性的，在上述实施例的基础上，所述方法还包括：
若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则提示解密失败。
具体的，若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则说明当前人脸图像不是从实景中获取的，可初步断定可能是非法分子获取的人脸照片或录像中，则直接拒绝解密。
上述各实施例通过获取用于当前解密的人脸图像，并检测所述人脸图像得到预设数量的特征点，确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同，若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则根据所述预设数量的特征点进行解密。本发明实施例通过判断用于当前解密的人脸图像中包含特征点的相对景深，可以确定所述人脸图像是否为用户照片或包含用户人脸的录像，排除他人冒用用户照片或包含用户人脸的录像来解密的可能性，提高了安全性。
并且，通过使用3D人脸图像进行加解密，进一步提高了安全性。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的人脸解密装置的结构示意图，如图2所示，具体包括：人脸图像获取模块21、特征检测模块22、相对景深确定模块23和解密模块24。
人脸图像获取模块21用于获取用于当前解密的人脸图像；
特征检测模块22用于检测所述人脸图像得到预设数量的特征点；
景深确定模块23用于确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同；
解密模块24用于若所述相对景深确定模块确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则根据所述预设数量的特征点进行解密，所述相对景深为以人脸图像的一特征点作为参考点计算得到的景深。
本实施例所述的人脸解密装置用于执行实施例一所述的人脸解密方法，其技术原理和产生的技术效果类似，这里不再累述。
示例性的，在上述实施例的基础上，所述人脸图像获取模块21具体用于：采用双摄像头各自拍摄一张同一场景下的不同角度的人脸图像；
所述装置还包括：
坐标标定模块25用于在所述特征检测模块22检测所述人脸图像得到预设数量的特征点之后，所述相对景深确定模块23确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同之前，根据拍摄的两张人脸图像对所述双摄像头进行坐标标定，并确定预设数量的特征点在所述双摄像头所在坐标系的物理坐标；
景深计算模块26用于根据所述双摄像头的物理坐标和各个特征点的物理坐标计算各特征点的相对景深。
示例性的，所述景深计算模块26具体用于：对于得到的每个特征点，根据所述双摄像头的物理坐标和当前特征点的物理坐标计算当前特征点到所述双摄像头连线的垂直距离；将所述垂直距离作为当前特征点的相对景深；或者，对于得到的每个特征点，根据所述双摄像头的物理坐标和当前特征点的物理坐标分别计算当前特征点到所述双摄像头的欧式距离；将当前特征点到任一摄像头的欧式距离作为当前特征点的景深。
示例性的，所述解密模块24具体用于：若加密时采用的是三维3D人脸图像，则根据所述预设数量的特征点和每个特征点对应的相对景深进行解密。
示例性的，所述解密模块24具体包括： 
3D人脸重构单元241用于根据所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深重构所述人脸图像的3D人脸信息；
匹配解密单元242用于将重构的3D人脸信息与预先存储的3D人脸数据库进行匹配，若匹配成功，则提示解密成功，若匹配失败，则提示解密失败。
示例性的，3D人脸重构单元241具体用于：对所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深做几何变换处理；对变换后的特征尺度和角度做归一化处理；根据归一化后的人脸数据重构3D人脸信息。
示例性的，所述解密模块24还用于：若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则提示解密失败。
示例性的，所述特征点为鼻子上的特征点、眼睛上的特征点、嘴巴上的特征点和耳朵上的特征点中的至少一项。
上述各实施例所述的人脸解密装置同样用于执行实施例一所述的人脸解密方法，其技术原理和产生的技术效果类似，这里不再累述。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (15)

1.一种人脸解密方法，其特征在于，包括：
获取用于当前解密的人脸图像；
检测所述人脸图像得到预设数量的特征点；
确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同，若否，则根据所述预设数量的特征点进行解密，所述相对景深为以人脸图像的一特征点作为参考点计算得到的景深。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用于当前解密的人脸图像包括：
采用双摄像头各自拍摄一张同一场景下的不同角度的人脸图像；
检测所述人脸图像得到预设数量的特征点之后，确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同之前还包括：
根据拍摄的两张人脸图像对所述双摄像头进行坐标标定，并确定预设数量的特征点在所述双摄像头所在坐标系的物理坐标；
根据所述双摄像头的物理坐标和各个特征点的物理坐标计算各特征点的相对景深。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述双摄像头的物理坐标和各个特征点的物理坐标计算各特征点的相对景深包括：
对于得到的每个特征点，根据所述双摄像头的物理坐标和当前特征点的物理坐标计算当前特征点到所述双摄像头连线的垂直距离；将所述垂直距离作为当前特征点的相对景深。
4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述预设数量的特征点进行解密包括：
若加密时采用的是三维3D人脸图像，则根据所述预设数量的特征点和每个特征点对应的相对景深进行解密。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述预设数量的特征点和每个特征点对应的相对景深进行解密包括：
根据所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深重构所述人脸图像的3D人脸信息；
将重构的3D人脸信息与预先存储的3D人脸数据库进行匹配，若匹配成功，则提示解密成功，若匹配失败，则提示解密失败。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深重构所述人脸图像的3D人脸信息包括：
对所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深做几何变换处理；
对变换后的特征尺度和角度做归一化处理；
根据归一化后的人脸数据重构3D人脸信息。
7.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则提示解密失败。
8.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，所述特征点为鼻子上的特征点、眼睛上的特征点、嘴巴上的特征点和耳朵上的特征点中的至少一项。
9.一种人脸解密装置，其特征在于，包括：
人脸图像获取模块，用于获取用于当前解密的人脸图像；
特征检测模块，用于检测所述人脸图像得到预设数量的特征点；
景深确定模块，用于确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同；
解密模块，用于若所述相对景深确定模块确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则根据所述预设数量的特征点进行解密，所述相对景深为以人脸图像的一特征点作为参考点计算得到的景深。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述人脸图像获取模块具体用于：采用双摄像头各自拍摄一张同一场景下的不同角度的人脸图像；
所述装置还包括：
坐标标定模块，用于在所述特征检测模块检测所述人脸图像得到预设数量的特征点之后，所述相对景深确定模块确定所述预设数量的特征点的相对景深是否相同之前，根据拍摄的两张人脸图像对所述双摄像头进行坐标标定，并确定预设数量的特征点在所述双摄像头所在坐标系的物理坐标；
景深计算模块，用于根据所述双摄像头的物理坐标和各个特征点的物理坐标计算各特征点的相对景深。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述景深计算模块具体用于：对于得到的每个特征点，根据所述双摄像头的物理坐标和当前特征点的物理坐标计算当前特征点到所述双摄像头连线的垂直距离；将所述垂直距离作为当前特征点的相对景深。
12.根据权利要求9～11任一项所述的装置，其特征在于，所述解密模块具体用于：若加密时采用的是三维3D人脸图像，则根据所述预设数量的特征点和每个特征点对应的相对景深进行解密。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述解密模块包括：
3D人脸重构单元，用于根据所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深重构所述人脸图像的3D人脸信息；
匹配解密单元，用于将重构的3D人脸信息与预先存储的3D人脸数据库进行匹配，若匹配成功，则提示解密成功，若匹配失败，则提示解密失败。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，3D人脸重构单元具体用于：对所述预设数量的特征点的物理坐标和每个特征点对应的相对景深做几何变换处理；对变换后的特征尺度和角度做归一化处理；根据归一化后的人脸数据重构3D人脸信息。
15.根据权利要求9～11任一项所述的装置，其特征在于，所述解密模块还用于：若确定所述预设数量的特征点的相对景深不相同，则提示解密失败。
CN201510425064.0A 2015-07-17 2015-07-17 人脸解密方法及装置 Pending CN105022946A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510425064.0A CN105022946A (zh) 2015-07-17 2015-07-17 人脸解密方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510425064.0A CN105022946A (zh) 2015-07-17 2015-07-17 人脸解密方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105022946A true CN105022946A (zh) 2015-11-04

Family

ID=54412911

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510425064.0A Pending CN105022946A (zh) 2015-07-17 2015-07-17 人脸解密方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105022946A (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105513007A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 惠州Tcl移动通信有限公司 一种基于移动终端的拍照美颜方法、系统及移动终端
CN105912912A (zh) * 2016-05-11 2016-08-31 青岛海信电器股份有限公司 一种终端用户身份登录方法和系统
CN107180196A (zh) * 2017-05-25 2017-09-19 努比亚技术有限公司 一种双摄加密方法、设备以及计算机可读存储介质
CN107194231A (zh) * 2017-06-27 2017-09-22 上海与德科技有限公司 基于虹膜的解锁方法、装置以及移动终端
CN107527049A (zh) * 2017-07-21 2017-12-29 上海江村市隐智能科技有限公司 人脸图像采集系统及方法
CN107609471A (zh) * 2017-08-02 2018-01-19 深圳元见智能科技有限公司 一种人脸活体检测方法
CN107895108A (zh) * 2017-10-27 2018-04-10 维沃移动通信有限公司 一种操作管理方法和移动终端
CN110472378A (zh) * 2019-04-22 2019-11-19 马铁军 共享大数据现场保护平台

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100208983A1 (en) * 2009-02-19 2010-08-19 Yoshiaki Iwai Learning device, learning method, identification device, identification method, and program
CN103530599A (zh) * 2013-04-17 2014-01-22 Tcl集团股份有限公司 一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统
CN103678984A (zh) * 2013-12-20 2014-03-26 湖北微模式科技发展有限公司 一种利用摄像头实现用户身份验证的方法
CN104573628A (zh) * 2014-12-02 2015-04-29 苏州福丰科技有限公司 一种三维人脸识别方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100208983A1 (en) * 2009-02-19 2010-08-19 Yoshiaki Iwai Learning device, learning method, identification device, identification method, and program
CN103530599A (zh) * 2013-04-17 2014-01-22 Tcl集团股份有限公司 一种真实人脸和图片人脸的区别方法和系统
CN103678984A (zh) * 2013-12-20 2014-03-26 湖北微模式科技发展有限公司 一种利用摄像头实现用户身份验证的方法
CN104573628A (zh) * 2014-12-02 2015-04-29 苏州福丰科技有限公司 一种三维人脸识别方法

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105513007A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 惠州Tcl移动通信有限公司 一种基于移动终端的拍照美颜方法、系统及移动终端
CN105912912A (zh) * 2016-05-11 2016-08-31 青岛海信电器股份有限公司 一种终端用户身份登录方法和系统
CN105912912B (zh) * 2016-05-11 2018-12-18 青岛海信电器股份有限公司 一种终端用户身份登录方法和系统
CN107180196A (zh) * 2017-05-25 2017-09-19 努比亚技术有限公司 一种双摄加密方法、设备以及计算机可读存储介质
CN107194231A (zh) * 2017-06-27 2017-09-22 上海与德科技有限公司 基于虹膜的解锁方法、装置以及移动终端
CN107527049A (zh) * 2017-07-21 2017-12-29 上海江村市隐智能科技有限公司 人脸图像采集系统及方法
CN107609471A (zh) * 2017-08-02 2018-01-19 深圳元见智能科技有限公司 一种人脸活体检测方法
CN107895108A (zh) * 2017-10-27 2018-04-10 维沃移动通信有限公司 一种操作管理方法和移动终端
CN107895108B (zh) * 2017-10-27 2021-02-26 维沃移动通信有限公司 一种操作管理方法和移动终端
CN110472378A (zh) * 2019-04-22 2019-11-19 马铁军 共享大数据现场保护平台
CN110472378B (zh) * 2019-04-22 2020-04-17 山东汇佳软件科技股份有限公司 共享大数据现场保护平台

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105022946A (zh) 人脸解密方法及装置
US10116867B2 (en) Method and apparatus for displaying a light field based image on a user's device, and corresponding computer program product
TWI678638B (zh) 利用卡片特徵進行身份驗證的方法、裝置及系統
CN104246793A (zh) 移动设备的三维脸部识别
TWI675308B (zh) 驗證生物特徵圖像的可用性的方法和裝置
US20120162220A1 (en) Three-dimensional model creation system
US10848642B2 (en) Apparatus for generating trusted image data, an apparatus for authentication of an image and a method for generating trusted image data
CN103516682B (zh) 一种基于人脸追踪的身份认证方法、系统及电视机
JP2006217161A (ja) 画像撮影システム
CN111095246B (zh) 用于认证用户的方法和电子设备
CN111310512B (zh) 用户身份鉴权方法及装置
US20180247451A1 (en) System and method for three dimensional object reconstruction and quality monitoring
US10832485B1 (en) CAPTCHA authentication via augmented reality
KR20160118117A (ko) 영상 데이터의 보안 전송 장치 및 방법
JP2017021603A (ja) 正当性確認装置、方法、媒体発行装置、方法、及びプログラム
CN113766085B (zh) 图像处理方法及相关装置
Su et al. A watermarking scheme for dual‐color images based on URV decomposition and image correction
JP5712737B2 (ja) 表示制御装置、表示制御方法、及びプログラム
US20230043154A1 (en) Restoring a video for improved watermark detection
CN114938503B (zh) 安全芯片的远程告警方法及安全芯片装置
CN104268531A (zh) 人脸特征数据获取系统
JP7163656B2 (ja) 配信システム、受信クライアント端末、配信方法
de La Garanderie et al. Improved Depth Recovery In Consumer Depth Cameras via Disparity Space Fusion within Cross-spectral Stereo.
Li et al. 3D vision attack against authentication
CN111382296A (zh) 数据处理方法、装置、终端及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20151104