CN105139006A - 一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统 - Google Patents
一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105139006A CN105139006A CN201510634693.4A CN201510634693A CN105139006A CN 105139006 A CN105139006 A CN 105139006A CN 201510634693 A CN201510634693 A CN 201510634693A CN 105139006 A CN105139006 A CN 105139006A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- screen intensity
- triggering command
- user
- information
- iris
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 claims description 49
- 230000008602 contraction Effects 0.000 claims description 43
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 20
- 230000004478 pupil constriction Effects 0.000 abstract 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/193—Preprocessing; Feature extraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
- G06V20/46—Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统,所述方法包括:获取当前设备的屏幕亮度信息;获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析,获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数;将所述相关系数与预设的阈值进行比较,若所述相关系数大于等于所述阈值,则确定所述用户为真人。上述方法增加了人脸检测设备的智能性,提高了人脸检测设备活体识别的准确性,达到了减少人力损耗的目的,而且简单,易于实施和推广。
Description
技术领域
本发明涉及生物特征识别领域,具体涉及一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统。
背景技术
人脸检测技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流,将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份,人脸识别技术具有广泛的应用前景,可以用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域,如:人脸识别门禁,一方面可以作为在职人员的考勤,另一方面还可以根据系统内置的数据库识别敏感人群并发出警报;银行可以使用人脸识别系统作为取款的辅助凭证,防止冒领和金融诈骗;公安机关可以利用人脸识别系统在全国范围内搜捕罪犯;社会福利部门可以使用人脸识别系统让受保人群进行自主验证领取福利,减少工作量;校园尤其是幼儿园可以使用人脸识别系统验证学生亲属的身份,防止拐卖儿童事件的发生等等。
但是,现有机器的判断能力远不如人类,人脸识别系统存在着很大的被各种欺骗手段迷惑而错判的可能性,比如可以使用该人的照片、视频甚至仿真人头来欺骗摄像头使得欺骗者通过人脸识别系统的验证,以此进行诈骗、拐卖儿童等犯罪行为。因此,现有人脸识别系统智能性不高,不能独立、快速、准确的检验活体,仍需要人类辅助,不能达到减少人力损耗的目的。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统,根据虹膜的光敏感特性得到一段时间内瞳孔收缩状态,通过判断该段时间内瞳孔收缩变化状态与光照变化的符合程度进行活体识别,以解决现有技术不能快速、高效的进行活体识别,活体识别准确率低的问题。
第一方面,本发明提供了一种基于虹膜变化的活体识别方法,包括:
获取当前设备的屏幕亮度信息;
获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;
将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析,获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数;
将所述相关系数与预设的阈值进行比较,若所述相关系数大于等于所述阈值,则确定所述用户为真人。
其中,获取当前设备的屏幕亮度信息,包括:
获取用户触发指令;
根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
其中,所述方法还包括:
将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
其中,所述获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息,包括:
根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频;
从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频;
根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
其中,所述用户触发指令为多级触发指令;所述多级屏幕亮度信息与所述多级触发指令为对应关系。
第二方面,本发明提供一种基虹膜变化的活体识别系统,包括:
第一信息获取模块,用于获取当前设备的屏幕亮度信息;
第二信息获取模块,用于获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;
相关系数获取模块,用于将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析,获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数;
比较模块,用于将所述相关系数与预设的阈值进行比较分析;
确定模块,用于在所述比较模块中确定所述相关系数大于等于所述阈值,则确定所述用户为真人。
其中,所述第一信息获取模块包括:
指令获取单元,用于获取用户触发指令;
屏幕亮度信息获取单元,用于根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
其中,所述系统还包括亮度划分模块,用于将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
其中,所述第二信息获取模块包括:
人脸视频采集单元,用于根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频;
虹膜视频截取单元,用于从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频;
瞳孔信息采集单元,用于根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
其中,所述用户触发指令为多级触发指令;所述多级屏幕亮度信息与所述多级触发指令为对应关系。
由上述技术方案可知,本发明提供的一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统,通过获取一段时间内人脸检测设备人机交互过程中的视频,从该视频中截取虹膜区域的视频,根据虹膜的光敏感特性检测该段时间内用户瞳孔的收缩状态,判断时间内用户瞳孔的收缩状态与设备的光照变化的相关系数,在相关系数大于预设的阈值时,可确定当前检测的用户为真人。由此,提高了人脸检测设备的智能性,使人脸检测设备能够快速、高效的进行活体识别,提高了活体识别的准确率,同时达到了减少人力损耗的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图;
图2为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图;
图3为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图;
图4为本发明一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别系统的结构示意图;
图5为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别系统的结构示意图;
图6为本发明另一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
图1示出了本发明一实施例提供的基于虹膜变化的活体识别方法的流程示意图,如图1所示,本实施例的基于虹膜变化的活体识别方法,包括:
S11、获取当前设备的屏幕亮度信息;
S12、获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;
其中,通过人脸检测设备人机交互过程中采集的视频获取用户瞳孔收缩状态信息。
S13、将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析,获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数;
其中,根据用户瞳孔收缩状态与屏幕亮度变化的符合程度来确定相关系数。
S14、将所述相关系数与预设的阈值进行比较,若所述相关系数大于等于所述阈值,则确定所述用户为真人。
可以理解的是,当相关系数小于阈值时,可理解为用户为假人。
应当说明的是,该处的阈值可为经验值,通过多次实验验证得到的一个与相关系数进行比较的数值。
本实施例中的一种基于虹膜变化的活体识别方法,通过获的当前屏幕的屏幕亮度信息,以及用户对所述当前屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息,进而对屏幕亮度信息和瞳孔收缩状态信息进行分析,获得与预设的阈值进行比较的相关系数,在相关系数大于等于阈值时,可确定用户为真人,增加了现有人脸检测设备的智能性,提高了现有技术活体识别的准确率。这一方法可以快速、高效、准确的进行活体识别,达到了减少人力损耗的目的。
为了进一步体现本发明的优越性,如下通过批露本发明中上一实施例中步骤S11的细分步骤来体现依据本方法步骤实现的另一实施例。参照图2,本步骤的细分步骤包括:
S111、获取用户触发指令;
其中,所述用户触发指令为多级触发指令。
S112、根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
可选的,所述用户多级触发指令可以通过设备按钮进行触发或触摸屏触发。
可选的,所述用户多级触发指令可以通过一个按钮触发或多个按钮触发。
其中,将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
其中,用户多级触发指令与按照预设规则划分的多级屏幕亮度信息是相互对应的关系。
举例来说,当人脸检测设备接收到用户第一触发指令时,相应的就获取预设的第一级屏幕亮度信息;当人脸检测设备接收到用户第二触发指令时,相应的就获取预设的第二级屏幕亮度信息。
本实施例中的一种基于虹膜变化的活体识别方法,人脸检测设备根据接收到的用户触发指令开始获取与触发指令对应的屏幕亮度信息,其中用户触发指令通过人脸检测设备的按钮或触摸屏触发,不仅增加了人脸检测设备的智能性,提高了活体识别的准确率,而且简单方便、易于推广。
为了进一步体现本发明的优越性,如下通过批露本发明中上一实施例中步骤S12的细分步骤来体现依据本方法步骤实现的另一实施例。参照图3,本步骤的细分步骤包括:
S121、根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频;
S122、从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频;
S123、根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
其中,虹膜的光敏感特性可以控制瞳孔收缩调节入眼光线,当屏幕亮度变强时,瞳孔收缩,当屏幕亮度变弱时,瞳孔扩大。
本实施例中的一种基于虹膜变化的活体识别方法,人脸检测设备根据接收到的用户触发指令开始采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频,通过从该视频中截取虹膜区域视频,根据虹膜的光敏感特性检测瞳孔的收缩状态,由于虹膜的唯一性和不变性,使对用户瞳孔收缩状态的检测精确,提高了活体识别的准确率。
图4示出了本发明一实施例提供的一种基于虹膜变化的活体识别系统的结构示意图,如图4所示,本实施例的基于虹膜变化的活体识别系统,包括:第一信息获取模块10、第二信息获取模块20、相关系数获取模块30、比较模块40、确定模块50;
第一信息获取模块10,用于获取当前设备的屏幕亮度信息;
第二信息获取模块20,用于获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;
相关系数获取模块30,用于将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析,获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数;
比较模块40,用于将所述相关系数与预设的阈值进行比较分析;
确定模块50,用于在所述比较模块40中确定所述相关系数大于等于所述阈值,则确定所述用户为真人。
其中,根据用户瞳孔收缩状态与屏幕亮度变化的符合程度来确定相关系数。
可以理解的是,当相关系数小于阈值时,可理解为用户为假人。
应当说明的是,该处的阈值可为经验值,通过多次实验验证的一个与相关系数故进行比较的数值。
其中,所述第一信息获取模块10,如图5所示,包括:指令获取单元101、屏幕亮度信息获取单元102;
所述指令获取单元101,用于获取用户触发指令;
所述屏幕亮度信息获取单元102,用于根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
其中,所述用户触发指令为多级触发指令。
可选的,所述用户多级触发指令可以通过设备按钮进行触发或触摸屏触发。
可选的,所述用户多级触发指令可以通过一个按钮触发或多个按钮触发。
其中,所述系统还包括图4未示出的屏幕亮度划分模块60;用于将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
其中,用户多级触发指令与按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息是相互对应的关系。
举例来说,当人脸检测设备接收到用户第一触发指令时,相应的就获取预设的第一级屏幕亮度信息;当人脸检测设备接收到用户第二触发指令时,相应的就获取预设的第二级屏幕亮度信息。
其中,所述第二信息获取模块20,如图6所示,包括:人脸视频采集单元201、虹膜视频截取单元202、瞳孔信息采集单元203;
人脸视频采集单元201,用于根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频;
虹膜视频截取单元202,用于从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频;
瞳孔信息采集单元203,用于根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
其中,虹膜的光敏感特性可以控制瞳孔收缩调节入眼光线,当屏幕亮度变强时,瞳孔收缩,当屏幕亮度变弱时,瞳孔扩大。
本实施例中的一种基于虹膜变化的活体识别方法,人脸检测设备根据接收到的用户触发指令开始采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频,通过从该视频中截取虹膜区域视频,根据虹膜的光敏感特性检测瞳孔的收缩状态,由于虹膜的唯一性和不变性,使对用户瞳孔收缩状态的检测精确,提高了活体识别的准确率,而且,简单方面,易于推广。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。
Claims (10)
1.一种基于虹膜变化的活体识别方法,其特征在于,包括:
获取当前设备的屏幕亮度信息;
获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;
将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析,获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数;
将所述相关系数与预设的阈值进行比较,若所述相关系数大于等于所述阈值,则确定所述用户为真人。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取当前设备的屏幕亮度信息,包括:
获取用户触发指令;
根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息,包括:
根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频;
从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频;
根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述用户触发指令为多级触发指令;
所述多级屏幕亮度信息与所述多级触发指令为对应关系。
6.一种基于虹膜变化的活体识别系统,其特征在于,包括:
第一信息获取模块,用于获取当前设备的屏幕亮度信息;
第二信息获取模块,用于获取用户对所述当前设备屏幕亮度的瞳孔收缩状态信息;
相关系数获取模块,用于将所述屏幕亮度信息和所述瞳孔收缩状态信息进行分析,获取所述屏幕亮度信息与所述瞳孔收缩状态信息的相关系数;
比较模块,用于将所述相关系数与预设的阈值进行比较分析;
确定模块,用于在所述比较模块中确定所述相关系数大于等于所述阈值,则确定所述用户为真人。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述第一信息获取模块包括:
指令获取单元,用于获取用户触发指令;
屏幕亮度信息获取单元,用于根据所述触发指令获取与所述触发指令对应的屏幕亮度信息。
8.根据权利要求6或7所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
亮度划分模块,用于将当前设备的屏幕亮度按照预设规则划分为多级屏幕亮度信息。
9.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述第二信息获取模块包括:
人脸视频采集单元,用于根据所述触发指令采集用户与设备交互过程中的人脸区域视频;
虹膜视频截取单元,用于从所述人脸区域视频中截取虹膜区域视频;
瞳孔信息采集单元,用于根据所述虹膜区域视频的每帧图像的时间关系得出瞳孔的收缩状态信息。
10.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述用户触发指令为多级触发指令;
所述多级屏幕亮度信息与所述多级触发指令为对应关系。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510634693.4A CN105139006A (zh) | 2015-09-29 | 2015-09-29 | 一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510634693.4A CN105139006A (zh) | 2015-09-29 | 2015-09-29 | 一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105139006A true CN105139006A (zh) | 2015-12-09 |
Family
ID=54724349
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510634693.4A Pending CN105139006A (zh) | 2015-09-29 | 2015-09-29 | 一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105139006A (zh) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106203297A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 北京七鑫易维信息技术有限公司 | 一种身份识别方法及装置 |
CN106384456A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-08 | 广州御银自动柜员机科技有限公司 | 一种基于虹膜识别的vtm机 |
CN107273812A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-10-20 | 西安交通大学 | 一种用于身份认证的活体虹膜防伪方法 |
CN107403147A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-28 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 虹膜活体检测方法及相关产品 |
CN107451547A (zh) * | 2017-07-17 | 2017-12-08 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 识别活体的方法及相关产品 |
CN107508965A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-12-22 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像采集方法及相关产品 |
CN107679459A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-02-09 | 努比亚技术有限公司 | 虹膜识别的光线控制方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
CN108399365A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-08-14 | 东北电力大学 | 利用瞳孔直径检测活体人脸的方法及其设备 |
WO2019024717A1 (zh) * | 2017-07-29 | 2019-02-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 防伪处理方法及相关产品 |
WO2019024718A1 (zh) * | 2017-07-29 | 2019-02-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 防伪处理方法、防伪处理装置及电子设备 |
WO2019085021A1 (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-09 | 武汉华星光电技术有限公司 | 屏幕亮度调节方法及调节装置 |
CN110046533A (zh) * | 2018-01-15 | 2019-07-23 | 上海聚虹光电科技有限公司 | 用于生物特征识别的活体检测方法 |
CN111046816A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-21 | 杭州天谷信息科技有限公司 | 真人人脸识别系统及其方法 |
-
2015
- 2015-09-29 CN CN201510634693.4A patent/CN105139006A/zh active Pending
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10891507B2 (en) | 2016-06-30 | 2021-01-12 | Beijing 7Invensun Technology Co., Ltd. | Method and device for recognizing identity |
CN106203297A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 北京七鑫易维信息技术有限公司 | 一种身份识别方法及装置 |
CN106203297B (zh) * | 2016-06-30 | 2019-11-08 | 北京七鑫易维信息技术有限公司 | 一种身份识别方法及装置 |
CN106384456A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-08 | 广州御银自动柜员机科技有限公司 | 一种基于虹膜识别的vtm机 |
CN107273812A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-10-20 | 西安交通大学 | 一种用于身份认证的活体虹膜防伪方法 |
US10354158B2 (en) | 2017-07-14 | 2019-07-16 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Iris-based living-body detection method, mobile terminal and storage medium |
CN107403147A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-28 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 虹膜活体检测方法及相关产品 |
CN107403147B (zh) * | 2017-07-14 | 2020-09-01 | Oppo广东移动通信有限公司 | 虹膜活体检测方法及相关产品 |
WO2019011238A1 (en) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | IRIS-BASED LIVE BODY DETECTION METHOD, MOBILE TERMINAL, AND INFORMATION CARRIER |
CN107451547A (zh) * | 2017-07-17 | 2017-12-08 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 识别活体的方法及相关产品 |
CN107508965B (zh) * | 2017-07-20 | 2020-03-03 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像采集方法及相关产品 |
CN107508965A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-12-22 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像采集方法及相关产品 |
WO2019024718A1 (zh) * | 2017-07-29 | 2019-02-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 防伪处理方法、防伪处理装置及电子设备 |
WO2019024717A1 (zh) * | 2017-07-29 | 2019-02-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 防伪处理方法及相关产品 |
US11074466B2 (en) | 2017-07-29 | 2021-07-27 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Anti-counterfeiting processing method and related products |
US11151398B2 (en) | 2017-07-29 | 2021-10-19 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Anti-counterfeiting processing method, electronic device, and non-transitory computer-readable storage medium |
CN107679459A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-02-09 | 努比亚技术有限公司 | 虹膜识别的光线控制方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
WO2019085021A1 (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-09 | 武汉华星光电技术有限公司 | 屏幕亮度调节方法及调节装置 |
CN110046533A (zh) * | 2018-01-15 | 2019-07-23 | 上海聚虹光电科技有限公司 | 用于生物特征识别的活体检测方法 |
CN108399365A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-08-14 | 东北电力大学 | 利用瞳孔直径检测活体人脸的方法及其设备 |
CN108399365B (zh) * | 2018-01-19 | 2022-03-25 | 东北电力大学 | 利用瞳孔直径检测活体人脸的方法及其设备 |
CN111046816A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-21 | 杭州天谷信息科技有限公司 | 真人人脸识别系统及其方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105139006A (zh) | 一种基于虹膜变化的活体识别方法及系统 | |
WO2017152649A1 (zh) | 一种自动提示人眼离屏幕距离的方法和系统 | |
CN111540105B (zh) | 一种控制门禁的方法、系统、设备及存储介质 | |
CN106446831B (zh) | 一种人脸识别方法及装置 | |
CN105518711B (zh) | 活体检测方法、活体检测系统以及计算机程序产品 | |
US10074008B2 (en) | Facial recognition with biometric pre-filters | |
CN104143086B (zh) | 人像比对在移动终端操作系统上的应用方法 | |
CN103544420B (zh) | 用于智能眼镜的防伪虹膜身份认证方法 | |
CN105912986A (zh) | 活体检测方法、活体检测系统以及计算机程序产品 | |
CN104123543B (zh) | 一种基于人脸识别的眼球运动识别方法 | |
US8965068B2 (en) | Apparatus and method for discriminating disguised face | |
RU2431190C2 (ru) | Способ и устройство распознавания рельефности лица | |
JP2019522278A (ja) | 身分認証方法および装置 | |
CN108876968A (zh) | 人脸识别闸机及其防尾随方法 | |
CN102262727A (zh) | 客户采集终端人脸图像质量实时监控方法 | |
CN103136505A (zh) | 利用多种生理信息混合辨识身份的系统及方法 | |
CN102867179A (zh) | 一种数字证件照片采集质量检测的方法 | |
CN105488486B (zh) | 防止照片攻击的人脸识别方法及装置 | |
CN108960156A (zh) | 一种人脸检测识别方法及装置 | |
CN102855474A (zh) | 高安全性的金融交易自助受理装置和方法 | |
CN110069965A (zh) | 一种机器人身份识别方法 | |
CN109446935A (zh) | 一种用于远距离行进中虹膜识别的虹膜定位方法 | |
CN109745596B (zh) | 自适应滴速调节平台 | |
WO2020063020A1 (zh) | 识别对象的方法、装置和系统 | |
CN202854836U (zh) | 高安全性的金融交易自助受理装置 |
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 |
Application publication date: 20151209 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |