CN107273875A - 人脸活体检测方法及相关产品 - Google Patents
人脸活体检测方法及相关产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107273875A CN107273875A CN201710586806.7A CN201710586806A CN107273875A CN 107273875 A CN107273875 A CN 107273875A CN 201710586806 A CN201710586806 A CN 201710586806A CN 107273875 A CN107273875 A CN 107273875A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mobile terminal
- face
- characteristic point
- image
- distance
- 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
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
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种人脸活体检测方法及相关产品。方法包括:移动终端在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定所述预览图像的至少一个图像特征点;采集所述至少一个图像特征点的参考参数;根据所述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。本发明实施例在进行生物识别之前,判断当前用户人脸是否为人脸活体,从而,有利于提高移动终端生物识别的安全性、可靠性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域,具体涉及人脸活体检测方法及相关产品。
背景技术
随着社会的进步和科学的发展,信息交互越来越频繁,为保证信息的安全,需对用户身份进行验证,因此,常常会用到生物识别,例如:指纹识别、人脸识别、虹膜识别、静脉识别、掌纹识别等生物识别技术。
目前,人脸识别技术应用广泛并且将会继续被推广使用,越来越多的移动终端配备有人脸识别装置,如可通过前置摄像头拍摄人脸图像,人脸识别技术具有准确率高、方便快捷等特点。
发明内容
本发明实施例提供了人脸活体检测方法及相关产品,可以提高移动终端安全性管理的精细度、全面性和灵活性。
第一方面,本发明实施例提供一种移动终端,包括处理器、连接处理器的生物图像采集装置和存储器,其中,
上述生物图像采集装置,用于采集至少一个图像特征点的参考参数;
上述存储器,用于存储预设面积阈值;
以及处理器,用于在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于上述存储器预存的预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点;以及用于通过上述生物图像采集装置采集上述至少一个图像特征点的参考参数;以及用于根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
第二方面,本发明实施例提供一种人脸活体检测方法,包括:
在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点;
采集上述至少一个图像特征点的参考参数;
根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
第三方面,本发明实施例提供一种移动终端,包括处理单元和采集单元,
上述处理单元,用于在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点;
上述处理单元,还用于通过上述采集单元采集上述至少一个图像特征点的参考参数;
上述处理单元,还用于根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
第四方面,本发明实施例提供一种移动终端,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行本发明实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。
第五方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,上述计算机程序使得计算机执行如本发明实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤,上述计算机包括移动终端。
第六方面,本发明实施例提供了一种计算机程序产品,其中,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,上述计算机包括移动终端。
可以看出,本发明实施例中,移动终端首先在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点,其次,采集上述至少一个图像特征点的参考参数,最后,根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。可见,移动终端采集预览图像中人脸的至少一个图像特征点的参考参数,根据参考参数判断当前用户人脸是否为活体用户人脸,从而确定是否要进一步进行生物识别,避免了预览图像中的人脸为假照片人脸的情况,有利于提高生物识别的安全性、可靠性和准确性。
附图说明
下面将对本发明实施例所涉及到的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图;
图2A是本发明实施例提供的一种人脸活体检测方法的流程示意图;
图2B是本发明实施例提供的一种图像特征点的参考参数的示例图;
图3是本发明实施例提供的一种人脸活体检测方法的流程示意图;
图4发明实施例公开的一种移动终端的结构示意图;
图5是本发明实施例公开的一种移动终端的功能单元组成框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备,以及各种形式的用户设备(User Equipment,UE),移动台(Mobile Station,MS),终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述,上面提到的设备统称为移动终端。
本发明实施例所描述的移动终端设置有生物信息采集装置,该生物信息采集装置具体包括指纹信息采集装置、虹膜信息采集装置和面部信息采集装置,其中,指纹信息采集装置可以是指纹传感器模组、虹膜信息采集装置可以包括红外光源和虹膜摄像头,面部信息采集装置可以是通用摄像头模组,如前置摄像头。下面结合附图对本发明实施例进行介绍。
请参阅图1,图1是本发明实施例提供了一种移动终端100的结构示意图,上述移动终端100包括:壳体、触控显示屏、主板、电池和副板,主板上设置有红外光源21、虹膜摄像头22、前置摄像头23、处理器110、存储器120和SIM卡槽等,副板上设置有振子、一体音腔、VOOC闪充接口和指纹模组24,上述红外光源21和虹膜摄像头22组成该移动终端100的虹膜信息采集装置,上述前置摄像头23组成该移动终端100的面部信息采集装置,上述指纹传感器模组24组成该移动终端100的指纹信息采集装置,上述虹膜信息采集装置、面部信息采集装置和指纹信息采集装置统称为该移动终端100的生物信息采集装置,其中,
上述生物图像采集装置,用于采集至少一个图像特征点的参考参数。
其中,生物信息采集装置为虹膜信息采集装置时,红外光源21用于发射红外光线照射用户的虹膜形成反射光线,虹膜摄像头22用于采集反射光线形成虹膜图像,处理器110获取该虹膜图像后,针对该虹膜图像执行虹膜图像质量评估、虹膜区域定位(包含粗定位和精定位)、虹膜预处理、虹膜特征点提取、虹膜模板生成等处理过程,生成的虹膜模板即上述生物信息。
采集生物信息的具体实现方式可以是生物信息采集装置采集用户的生物图像。
上述存储器,用于存储预设面积阈值。
以及处理器110,用于在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于上述存储器预存的预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点;以及用于通过上述生物图像采集装置采集上述至少一个图像特征点的参考参数;以及用于根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
可以看出,本发明实施例中,移动终端首先在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点,其次,采集上述至少一个图像特征点的参考参数,最后,根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。可见,移动终端采集预览图像中人脸的至少一个图像特征点的参考参数,根据参考参数判断当前用户人脸是否为活体用户人脸,从而确定是否要进一步进行生物识别,避免了预览图像中的人脸为假照片人脸的情况,有利于提高生物识别的安全性、可靠性和准确性。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括温度参数;上述生物图像采集装置包括红外热成像装置;在上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数方面,上述处理器110具体用于:通过上述红外热成像装置采集上述至少一个图像特征点的温度参数。
在本可能的示例中,在上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,上述处理器110具体用于:判断每个图像特征点的温度参数是否在预设温度范围内;以及用于在检测到上述每个图像特征点的温度参数在上述预设温度范围内时,确定当前用户为真实用户。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括距离参数;上述生物图像采集装置包括多个距离传感器,上述至少一个图像特征点为上述移动终端的多个距离传感器对应的多个人脸特征点所关联的图像特征点;在上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数方面,上述处理器110具体用于:通过上述多个距离传感器采集上述移动终端与上述多个人脸特征点的距离参数。
在本可能的示例中,在上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,上述处理器110具体用于:判断上述采集到的多个距离参数中是否包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数;以及用于在检测到上述采集到的多个距离参数中包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数时,确定当前用户为真实用户。
在一个可能的示例中,上述处理器110还用于:确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离;以及用于获取预存的人脸和移动终端之间的距离与预设面积阈值的映射关系;以及用于以上述人脸和移动终端之间的距离为查询标识,查询上述映射关系,确定上述人脸和移动终端之间的距离对应的预设面积阈值。
请参阅图2A,图2A是本发明实施例提供了一种人脸活体检测方法的流程示意图,应用于移动终端,如图所示,本人脸活体检测方法包括:
S201,移动终端在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点。
其中,预览图像为人脸图像,人脸图像的面积为人脸轮廓的面积。
其中,在预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,可确定预览图像中的至少一个图像特征点,采集人脸图像中的特征点以形成图像特征点集合。
其中,图像特征点为用户人脸的特征点,人脸的特征点可以是眼睛、鼻子、嘴、眉毛等人脸的组成元素。确定预览图像中有多少个图像特征点,图像特征点的个数应大于或等于一个。
其中,预设面积阈值可由系统设定或者用户设定,存储在移动终端的存储器中。系统设定为开发人员在移动终端出厂前设定的一个或多个预设面积阈值,用户设定为用户通过设置界面,输入的自定义预设面积阈值,移动终端保存用户输入的自定义预设面积阈值,又或者,移动终端基于在用户使用移动终端时拍摄到的用户人脸图像,进行智能学习,得到一个或多个预设面积阈值。
S202,上述移动终端采集上述至少一个图像特征点的参考参数。
其中,采集上述至少一个图像特征点的参考参数,上述参考参数可包括温度参数和距离参数。
S203,上述移动终端根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
其中,根据采集到的参考参数,通过判断参考参数是否满足一定的条件或关系可确定当前用户人脸是活体人脸还是假照片或者视频人脸。
可以看出,本发明实施例中,移动终端首先在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点,其次,采集上述至少一个图像特征点的参考参数,最后,根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。可见,移动终端采集预览图像中人脸的至少一个图像特征点的参考参数,根据参考参数判断当前用户人脸是否为活体用户人脸,从而确定是否要进一步进行生物识别,避免了预览图像中的人脸为假照片人脸的情况,有利于提高生物识别的安全性、可靠性和准确性。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括温度参数;上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数,包括:通过上述移动终端的红外热成像装置采集上述至少一个图像特征点的温度参数。
其中,采集上述至少一个特征点的参考参数,上述参考参数为温度参数。生物图像采集装置包括红外热成像装置,由于黑体辐射的存在,任何物体都依据温度的不同对外进行电磁波辐射,例如人体就是一个自然的生物红外辐射源,能够不断向周围发射和吸收红外辐射。其中,波长为2-1000微米的部分称为热红外线,热红外线通过对热红外敏感CCD对物体进行成像,能反映出物体表面的温度场。活体人脸的温度分布具有一定的稳定性和特征性,人脸的不同特征点的温度不同,形成了不同的热场,因此通过红外热成像装置不仅可以采集到人脸的图像特征点,还可以获取各个特征点的温度参数。
可见,本示例中,由于活体人脸的特征点就是一个热场,可通过红外热成像装置获取人脸图像特征点及其温度参数,进而可通过温度参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
在一个可能的示例中,上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户,包括:判断每个图像特征点的温度参数是否在预设温度范围内;在检测到上述每个图像特征点的温度参数在上述预设温度范围内时,确定当前用户为真实用户。
其中,人脸的每个图像特征点的温度可能不相同,由于环境温度的变化,特征点的温度也会发生一定的变换,但每个特征点的温度应处于预设温度范围内。在检测到每个图像特征点的温度参数处于预设温度范围内时,预设温度范围可为36摄氏度到38摄氏度,或者,每个图像特征点的温度参数有差异,温度不相同,可以确定为活体人脸。
可见,本示例中,可根据用户人脸特征点的温度的不同并且判断特征点的温度是否处于预设温度范围内,从而确定是否为活体人脸。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括距离参数;上述至少一个图像特征点为上述移动终端的多个距离传感器对应的多个人脸特征点所关联的图像特征点;上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数,包括:通过上述多个距离传感器采集上述移动终端与上述多个人脸特征点的距离参数。
其中,参考参数为距离参数,即图像特征点到移动终端的直线距离,距离参数还可包括图像特征点和移动终端之间的直线和水平面的夹角。
其中,移动终端可有多个距离传感器,每个距离传感器对应一个图像特征点,上述至少一个特征点为上述移动终端的多个传感器对应的多个人脸特征点所关联的图像特征点,通过多个距离传感器采集到上述移动终端与上述人脸特征点的距离参数。
可见,本示例中,由于距离传感器一次只能获取到一个图像特征点的距离参数,每个距离传感器对应一个图像特征点,通过给移动终端设置多个距离传感器,可以几乎同时获取到至少一个图像特征点的距离参数,有利于通过不同图像特征点的距离参数判断当前用户人脸是否为活体用户人脸。
在一个可能的示例中,上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户,包括:判断上述采集到的多个距离参数中是否包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数;在检测到上述采集到的多个距离参数中包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数时,确定当前用户为真实用户。
其中,可判断采集到的多个人脸征点的距离参数是否包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数,由于人脸特征点可以为鼻子、嘴、耳朵等,可获取鼻子到移动终端的直线距离,嘴到移动终端的直线距离,耳朵到移动终端的直线距离,并判断鼻子到移动终端的直线距离与嘴到移动终端的直线距离之间的差值是否大于预设阈值,或者,鼻子到移动终端的直线距离与耳朵到移动终端的直线距离之间的差值是否大于预设阈值,或者,嘴到移动终端的直线距离与耳朵到移动终端的直线距离之间的差值是否大于预设阈值,预设阈值可由用户设定或者移动终端进行智能学习得到。
由于人脸是立体的,预设阈值一般情况下为厘米量级,若是假照片人脸识别,由于假照片人脸是平面的,多个距离参数之间的相对差值可能较小,可能为毫米量级。如图2B所示,可通过移动终端查看到鼻尖到移动终端的距离为30cm,嘴到移动终端的距离为32cm,左耳和右耳到移动终端的距离都为43cm,例如,鼻尖到嘴的预设阈值为1.5厘米,可见检测到的鼻尖到嘴的相对距离2cm大于1.5cm,因此包含相对差值大于预设阈值的两个距离参数,符合真实人脸规律,因此,可确定当前用户人脸为活体用户人脸。
其中,通过图像特征点到移动终端的直线距离以及该直线和水平面的夹角,可计算出图像特征点到移动终端的垂直距离。
其中,由于活体人脸是立体的,而照片或者视频人脸是平面的,所以可根据获取到的至少一个图像特征点中的每个图像特征点到移动终端之间的垂直距离是否相同,判断当前人脸是否或活体人脸。如果垂直距离不相同,可确定为活体人脸,如果垂直距离相同,可确定为假照片人脸或视频人脸。
可见,本示例中,通过获取不同图像特征点到移动终端的距离参数,在不同图像特征点的距离参数中包括相对差值大于预设阈值的两个参数情况下,可确定当前用户人脸为活体用户人脸,有利于提高人脸活体检测的可靠性和灵活性。
与上述图2A所示的实施例一致的,请参阅图3,图3是本发明实施例提供的一种人脸活体检测方法的流程示意图,应用于移动终端。如图所示,本人脸活体检测方法包括:
S301,移动终端确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离。
其中,移动终端可通过距离传感器确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离。
其中,上述人脸和移动终端之间的距离,可为人脸的某个图像特征点到移动终端的距离,或者,人脸的多个图像特征点到移动终端的距离的平均值。
S302,上述移动终端获取预存的人脸和移动终端之间的距离与预设面积阈值的映射关系。
其中,通过摄像头和距离传感器,移动终端预存有在不同的距离情况下拍摄到的人脸图像,进而预存有多个预设面积阈值。由于人脸和移动终端的距离不同,拍摄到的人脸图像的大小也不一样,因此,不同大小的人脸图像应对应有不同大小的预设面积阈值。
S303,上述移动终端以上述人脸和移动终端之间的距离为查询标识,查询上述映射关系,确定上述人脸和移动终端之间的距离对应的预设面积阈值。
S304,上述移动终端在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点。
S305,上述移动终端采集上述至少一个图像特征点的参考参数。
S306,上述移动终端根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
可以看出,本发明实施例中,移动终端首先在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点,其次,采集上述至少一个图像特征点的参考参数,最后,根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。可见,移动终端采集预览图像中人脸的至少一个图像特征点的参考参数,根据参考参数判断当前用户人脸是否为活体用户人脸,从而确定是否要进一步进行生物识别,避免了预览图像中的人脸为假照片人脸的情况,有利于提高生物识别的安全性、可靠性和准确性。
此外,根据人脸到移动终端的距离确定与该距离对应的预设面积阈值,从而在检测到预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时确定预览图像中的至少一个特征点,有利于提高特征点选取的准确性。
与上述图2A所示的实施例一致的,请参阅图4,图4是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图,如图所示,该移动终端包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行以下步骤的指令;
在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点;
采集上述至少一个图像特征点的参考参数;
根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
可以看出,本发明实施例中,移动终端首先在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点,其次,采集上述至少一个图像特征点的参考参数,最后,根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。可见,移动终端采集预览图像中人脸的至少一个图像特征点的参考参数,根据参考参数判断当前用户人脸是否为活体用户人脸,从而确定是否要进一步进行生物识别,避免了预览图像中的人脸为假照片人脸的情况,有利于提高生物识别的安全性、可靠性和准确性。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括温度参数;在上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数方面,上述程序中的指令具体用于执行以下步骤:
通过上述移动终端的红外热成像装置采集上述至少一个图像特征点的温度参数。
在一个可能的示例中,在上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,上述程序中的指令具体用于执行以下步骤:
判断每个图像特征点的温度参数是否在预设温度范围内;
在检测到上述每个图像特征点的温度参数在上述预设温度范围内时,确定当前用户为真实用户。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括距离参数;上述至少一个图像特征点为上述移动终端的多个距离传感器对应的多个人脸特征点所关联的图像特征点;在上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数方面,上述程序中的指令具体用于执行以下步骤:
通过上述多个距离传感器采集上述移动终端与上述多个人脸特征点的距离参数。
在一个可能的示例中,在上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,上述程序中的指令具体用于执行以下步骤:
判断上述采集到的多个距离参数中是否包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数;
在检测到上述采集到的多个距离参数中包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数时,确定当前用户为真实用户。
在一个可能的示例中,上述程序中的指令还用于执行以下步骤:确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离;
获取预存的人脸和移动终端之间的距离与预设面积阈值的映射关系;
以上述人脸和移动终端之间的距离为查询标识,查询上述映射关系,确定上述人脸和移动终端之间的距离对应的预设面积阈值。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本发明实施例的方案进行了介绍。可以理解的是,移动终端为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
本发明实施例可以根据上述方法示例对移动终端进行功能单元的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能单元,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是,本发明实施例中对单元的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
在采用集成的单元的情况下,图5示出了上述实施例中所涉及的移动终端的一种可能的功能单元组成框图。移动终端500包括:处理单元502和采集单元503。处理单元502用于对移动终端的动作进行控制管理,例如,处理单元502用于支持移动终端执行图2A中的步骤S201-S203、图3中的步骤S301-S306和/或用于本文所描述的技术的其它过程。采集单元503用于支持移动终端与其他设备的通信。移动终端还可以包括存储单元501,用于存储移动终端的程序代码和数据。
其中,上述处理单元502,用于在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定上述预览图像的至少一个图像特征点;以及用于通过上述采集单元采集上述至少一个图像特征点的参考参数;以及用于根据上述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括温度参数;在上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数方面,上述处理单元502具体用于:通过上述移采集单元采集上述至少一个图像特征点的温度参数。
在一个可能的示例中,在上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,上述处理单元502具体用于:判断每个图像特征点的温度参数是否在预设温度范围内;以及用于在检测到上述每个图像特征点的温度参数在上述预设温度范围内时,确定当前用户为真实用户。
在一个可能的示例中,上述参考参数包括距离参数;上述至少一个图像特征点为上述移动终端的多个距离传感器对应的多个人脸特征点所关联的图像特征点;在上述采集上述至少一个图像特征点的参考参数方面,上述处理单元502具体用于:通过上述采集单元采集上述移动终端与上述多个人脸特征点的距离参数。
在一个可能的示例中,在上述根据上述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,上述处理单元502具体用于:判断上述采集到的多个距离参数中是否包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数;以及用于在检测到上述采集到的多个距离参数中包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数时,确定当前用户为真实用户。
在一个可能的示例中,上述处理单元502还用于确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离;以及用于获取预存的人脸和移动终端之间的距离与预设面积阈值的映射关系;以及用于以上述人脸和移动终端之间的距离为查询标识,查询上述映射关系,确定上述人脸和移动终端之间的距离对应的预设面积阈值。
其中,处理单元502可以是处理器或控制器,采集单元503可以是生物信息采集装置,如虹膜信息采集装置、面部信息采集装置、指纹信息采集装置、红外热成像装置、距离传感器等,存储单元501可以是存储器。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤,上述计算机包括移动终端。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,上述计算机包括移动终端。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如上述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (16)
1.一种移动终端,其特征在于,包括处理器、连接处理器的生物图像采集装置和存储器,其中,
所述生物图像采集装置,用于采集至少一个图像特征点的参考参数;
所述存储器,用于存储预设面积阈值;
以及处理器,用于在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于所述存储器预存的预设面积阈值时,确定所述预览图像的至少一个图像特征点;以及用于通过所述生物图像采集装置采集所述至少一个图像特征点的参考参数;以及用于根据所述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
2.根据权利要求1所述的移动终端,其特征在于,所述参考参数包括温度参数;所述生物图像采集装置包括红外热成像装置;在所述采集所述至少一个图像特征点的参考参数方面,所述处理器具体用于:通过所述红外热成像装置采集所述至少一个图像特征点的温度参数。
3.根据权利要求2所述的移动终端,其特征在于,在所述根据所述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,所述处理器具体用于:判断每个图像特征点的温度参数是否在预设温度范围内;以及用于在检测到所述每个图像特征点的温度参数在所述预设温度范围内时,确定当前用户为真实用户。
4.根据权利要求1所述的移动终端,其特征在于,所述参考参数包括距离参数;所述生物图像采集装置包括多个距离传感器,所述至少一个图像特征点为所述移动终端的多个距离传感器对应的多个人脸特征点所关联的图像特征点;在所述采集所述至少一个图像特征点的参考参数方面,所述处理器具体用于:通过所述多个距离传感器采集所述移动终端与所述多个人脸特征点的距离参数。
5.根据权利要求4所述的移动终端,其特征在于,在所述根据所述预设参数确定当前用户是否为真实用户方面,所述处理器具体用于:判断所述采集到的多个距离参数中是否包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数;以及用于在检测到所述采集到的多个距离参数中包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数时,确定当前用户为真实用户。
6.根据权利要求1-5任一项所述的移动终端,其特征在于,所述处理器还用于:确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离;以及用于获取预存的人脸和移动终端之间的距离与预设面积阈值的映射关系;以及用于以所述人脸和移动终端之间的距离为查询标识,查询所述映射关系,确定所述人脸和移动终端之间的距离对应的预设面积阈值。
7.一种人脸活体检测方法,其特征在于,包括:
在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定所述预览图像的至少一个图像特征点;
采集所述至少一个图像特征点的参考参数;
根据所述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述参考参数包括温度参数;所述采集所述至少一个图像特征点的参考参数,包括:
通过所述移动终端的红外热成像装置采集所述至少一个图像特征点的温度参数。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述预设参数确定当前用户是否为真实用户,包括:
判断每个图像特征点的温度参数是否在预设温度范围内;
在检测到所述每个图像特征点的温度参数在所述预设温度范围内时,确定当前用户为真实用户。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述参考参数包括距离参数;所述至少一个图像特征点为所述移动终端的多个距离传感器对应的多个人脸特征点所关联的图像特征点;
所述采集所述至少一个图像特征点的参考参数,包括:
通过所述多个距离传感器采集所述移动终端与所述多个人脸特征点的距离参数。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述根据所述预设参数确定当前用户是否为真实用户,包括:
判断所述采集到的多个距离参数中是否包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数;
在检测到所述采集到的多个距离参数中包括相对差值大于预设阈值的两个距离参数时,确定当前用户为真实用户。
12.根据权利要求7-11任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离;
获取预存的人脸和移动终端之间的距离与预设面积阈值的映射关系;
以所述人脸和移动终端之间的距离为查询标识,查询所述映射关系,确定所述人脸和移动终端之间的距离对应的预设面积阈值。
13.一种移动终端,其特征在于,包括处理单元和采集单元,
所述处理单元,用于在检测到移动终端的预览图像中的人脸图像的面积大于预设面积阈值时,确定所述预览图像的至少一个图像特征点;
所述处理单元,还用于通过所述采集单元采集所述至少一个图像特征点的参考参数;
所述处理单元,还用于根据所述参考参数确定当前用户人脸是否为活体用户人脸。
14.根据权利要求13所述的移动终端,其特征在于,所述处理单元还用于:确定当前拍摄范围内的人脸和移动终端之间的距离;以及用于获取预存的人脸和移动终端之间的距离与预设面积阈值的映射关系;以及用于以所述人脸和移动终端之间的距离为查询标识,查询所述映射关系,确定所述人脸和移动终端之间的距离对应的预设面积阈值。
15.一种移动终端,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行权利要求7-12任一项方法中的步骤的指令。
16.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求7-12任一项所述的方法,所述计算机包括移动终端。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710586806.7A CN107273875A (zh) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | 人脸活体检测方法及相关产品 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710586806.7A CN107273875A (zh) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | 人脸活体检测方法及相关产品 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107273875A true CN107273875A (zh) | 2017-10-20 |
Family
ID=60077798
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710586806.7A Pending CN107273875A (zh) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | 人脸活体检测方法及相关产品 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107273875A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108376239A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-08-07 | 努比亚技术有限公司 | 一种人脸识别方法、移动终端及存储介质 |
CN108985062A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 文件传输控制方法、装置及设备 |
CN109614910A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-12 | 青岛小鸟看看科技有限公司 | 一种人脸识别方法和装置 |
CN109846463A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-06-07 | 武汉迅检科技有限公司 | 红外人脸测温方法、系统、设备及存储介质 |
CN109907686A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-21 | 深圳市博电电子技术有限公司 | 马桶座圈温度检测方法及装置 |
CN110110630A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种人脸识别的方法和设备 |
CN110163097A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-23 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 三维头像真伪性的鉴别方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111091028A (zh) * | 2018-10-23 | 2020-05-01 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 摇头动作识别方法、装置及存储介质 |
CN111368581A (zh) * | 2018-12-25 | 2020-07-03 | 浙江舜宇智能光学技术有限公司 | 基于tof摄像模组的人脸识别方法、人脸识别装置和电子设备 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1968357A (zh) * | 2005-11-14 | 2007-05-23 | 欧姆龙株式会社 | 认证装置和认证方法 |
CN101807246A (zh) * | 2010-03-17 | 2010-08-18 | 上海大学 | 多特征活体识别方法及装置 |
CN103514438A (zh) * | 2012-06-25 | 2014-01-15 | 盈泰安股份有限公司 | 人脸判断系统以及方法 |
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 |
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 |
CN106372629A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-01 | 汉王科技股份有限公司 | 一种活体检测方法和装置 |
CN106650666A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-10 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测的方法及装置 |
CN106778559A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-05-31 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测的方法及装置 |
CN106875191A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-20 | 努比亚技术有限公司 | 一种扫描支付处理方法、装置及终端 |
-
2017
- 2017-07-18 CN CN201710586806.7A patent/CN107273875A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1968357A (zh) * | 2005-11-14 | 2007-05-23 | 欧姆龙株式会社 | 认证装置和认证方法 |
CN101807246A (zh) * | 2010-03-17 | 2010-08-18 | 上海大学 | 多特征活体识别方法及装置 |
CN103514438A (zh) * | 2012-06-25 | 2014-01-15 | 盈泰安股份有限公司 | 人脸判断系统以及方法 |
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 |
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 |
CN106372629A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-01 | 汉王科技股份有限公司 | 一种活体检测方法和装置 |
CN106778559A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-05-31 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测的方法及装置 |
CN106650666A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-10 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测的方法及装置 |
CN106875191A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-20 | 努比亚技术有限公司 | 一种扫描支付处理方法、装置及终端 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108376239A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-08-07 | 努比亚技术有限公司 | 一种人脸识别方法、移动终端及存储介质 |
CN108985062A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 文件传输控制方法、装置及设备 |
CN111091028A (zh) * | 2018-10-23 | 2020-05-01 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 摇头动作识别方法、装置及存储介质 |
CN109614910A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-12 | 青岛小鸟看看科技有限公司 | 一种人脸识别方法和装置 |
CN111368581A (zh) * | 2018-12-25 | 2020-07-03 | 浙江舜宇智能光学技术有限公司 | 基于tof摄像模组的人脸识别方法、人脸识别装置和电子设备 |
CN109846463A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-06-07 | 武汉迅检科技有限公司 | 红外人脸测温方法、系统、设备及存储介质 |
CN109907686A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-21 | 深圳市博电电子技术有限公司 | 马桶座圈温度检测方法及装置 |
CN110163097A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-23 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 三维头像真伪性的鉴别方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110110630A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种人脸识别的方法和设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107273875A (zh) | 人脸活体检测方法及相关产品 | |
CN107437067A (zh) | 人脸活体检测方法及相关产品 | |
CN107590430A (zh) | 活体检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN107451535A (zh) | 虹膜活体检测方法及相关产品 | |
WO2016089529A1 (en) | Technologies for learning body part geometry for use in biometric authentication | |
CN106372615A (zh) | 一种人脸防伪识别方法以及装置 | |
CN107657161A (zh) | 基于人脸识别的移动支付方法及相关产品 | |
CN105844202A (zh) | 一种影像识别系统及方法 | |
CN104346604A (zh) | 血管图像获取装置以及终端 | |
CN104834901A (zh) | 一种基于双目立体视觉的人脸检测方法、装置及系统 | |
CN107527046A (zh) | 解锁控制方法及相关产品 | |
CN107527021A (zh) | 生物识别模式开启方法及相关产品 | |
CN107277265A (zh) | 解锁控制方法及相关产品 | |
CN109740561A (zh) | 基于单目相机的三维手指静脉成像系统 | |
CN107480601A (zh) | 检测方法及相关产品 | |
CN112241657A (zh) | 一种指纹防伪方法和电子设备 | |
CN106527706A (zh) | 用于移动终端虹膜识别的引导指示人机接口系统和方法 | |
CN111307331A (zh) | 一种温度校准方法、装置、设备及存储介质 | |
CN106980849A (zh) | 基于fpga的硬件虹膜识别系统 | |
CN104751156A (zh) | 一种可调光的手指静脉图像采集系统 | |
CN107527019A (zh) | 解锁控制方法及相关产品 | |
CN112818733B (zh) | 信息处理方法、装置、存储介质及终端 | |
CN105844138A (zh) | 具备虹膜识别和USB Key功能的有线无线可切换的多模态鼠标 | |
CN112525355A (zh) | 图像处理方法、装置及设备 | |
CN107517298A (zh) | 解锁方法及相关产品 |
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: 20171020 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |