CN107368775A - 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置 - Google Patents

一种虹膜识别过程中的预览方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107368775A
CN107368775A CN201710266805.4A CN201710266805A CN107368775A CN 107368775 A CN107368775 A CN 107368775A CN 201710266805 A CN201710266805 A CN 201710266805A CN 107368775 A CN107368775 A CN 107368775A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
camera
preview
iris
visual field
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
CN201710266805.4A
Other languages
English (en)
Inventor
李小峰
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.)
Advanced New Technologies Co Ltd
Original Assignee
Alibaba Group Holding 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 Alibaba Group Holding Ltd filed Critical Alibaba Group Holding Ltd
Priority to CN201710266805.4A priority Critical patent/CN107368775A/zh
Publication of CN107368775A publication Critical patent/CN107368775A/zh
Priority to TW107108415A priority patent/TWI676113B/zh
Priority to EP18788594.2A priority patent/EP3591573A4/en
Priority to JP2019556834A priority patent/JP6955028B2/ja
Priority to PCT/CN2018/083590 priority patent/WO2018192531A1/zh
Priority to US16/579,331 priority patent/US11074444B2/en
Pending legal-status Critical Current

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
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • 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
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/14—Digital output to display device ; Cooperation and interconnection of the display device with other functional units
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
    • 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
    • G06V40/19—Sensors therefor
    • 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
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/60—Static or dynamic means for assisting the user to position a body part for biometric acquisition
    • G06V40/67—Static or dynamic means for assisting the user to position a body part for biometric acquisition by interactive indications to the user
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/16—Image acquisition using multiple overlapping images; Image stitching
    • 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
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/197—Matching; Classification

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本申请公开了一种虹膜识别过程中的预览方法及装置。所述方法包括：采集当前用户的虹膜图像和人脸图像；将所述人脸图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像，或者，将对所述人脸图像进行图像处理后得到的图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像；展示确定的所述预览图像。利用本申请实施例，无需将采集的虹膜图像直接作为预览图像，基于采集的人脸图像确定的预览图像可以是非单色图像，而且可以包含更多包括虹膜在内的当前用户的脸部内容图像，因此，相比于现有技术中的预览图像，视觉效果更好，对于用户的使用便利性较好，进而有利于防止对虹膜识别效率产生不利影响。

Description

一种虹膜识别过程中的预览方法及装置
技术领域
本申请涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种虹膜识别过程中的预览方法及装置。
背景技术
目前的虹膜识别技术已经应用在很多行业，包括金融，安防等领域。手机上也有旗舰机开始使用虹膜识别技术，普通的消费者也开始慢慢的接触到虹膜识别技术，应用越来越广泛和普及，会有越来越多的虹膜技术相关的应用出现。
在进行虹膜识别的过程中，一般会通过红外(Infrared Radiation，IR)摄像头采集当前用户的虹膜图像，并实时地将采集的虹膜图像作为预览图像直接展示给当前用户预览，以便于用户调整姿势重新采集虹膜图像或者对已采集的虹膜图像进行确认。
在现有技术中，IR摄像头的视场(Field Of View，FOV)较小，所采集出的预览图像中一般只包含用户的眼部图像，而且还是黑白的单色图像。
上述预览图像对于用户而言视觉效果较差，会影响用户的使用便利性，进而可能对虹膜识别效率产生不利影响。
发明内容
本申请实施例提供一种虹膜识别过程中的预览方法及装置，用以解决现有技术中的如下技术问题：现有技术中在进行虹膜识别的过程展示的预览图像对于用户而言视觉效果较差，会影响用户的使用便利性，进而可能对虹膜识别效率产生不利影响。
为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：
本申请实施例提供的一种虹膜识别过程中的预览方法，包括：
采集当前用户的虹膜图像和人脸图像；
将所述人脸图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像，或者，将对所述人脸图像进行图像处理后得到的图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像；
展示确定的所述预览图像。
本申请实施例提供的一种虹膜识别过程中的预览装置，包括：
图像采集模块，采集当前用户的虹膜图像和人脸图像；
预览图像确定模块，将所述人脸图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像，或者，将对所述人脸图像进行图像处理后得到的图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像；
展示模块，展示确定的所述预览图像。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：无需将采集的虹膜图像直接作为预览图像，基于采集的人脸图像确定的预览图像可以是非单色图像，而且可以包含更多包括虹膜在内的当前用户的脸部内容图像，因此，相比于现有技术中的预览图像，视觉效果更好，对于用户的使用便利性较好，进而有利于防止对虹膜识别效率产生不利影响，可以部分或全部地解决现有技术中的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种虹膜识别过程中的预览方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的第一摄像头和第二摄像头在设备上所处位置示意图；
图3a为本申请实施例提供的第一摄像头和第二摄像头视场基本一致的示意图；
图3b为本申请实施例提供的第一摄像头和第二摄像头视场有一定差距的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种预览界面示意图；
图5为现有技术提供的一种虹膜图像的示意图；
图6为本申请实施例提供的一种实际应用场景下，上述预览方法的一种具体实施方案的流程示意图；
图7为本申请实施例提供的对应于图1的一种虹膜识别过程中的预览装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种虹膜识别过程中的预览方法及装置。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
下面对本申请的方案进行详细说明。
图1为本申请实施例提供的一种虹膜识别过程中的预览方法的流程示意图。从程序角度而言，该流程的执行主体可以是商户终端或者用户终端上的程序等，比如，销售终端(Point Of Sale，POS)机或者手机上的支付应用及其可调用的其他程序等。从设备角度而言，该流程的执行主体包括但不限于可作为上述终端的以下至少一种设备：POS机、手机、平板电脑、智能可穿戴设备、车机、个人计算机等。
图1中的流程可以包括以下步骤：
S101：采集当前用户的虹膜图像和人脸图像。
在本申请实施例中，虹膜图像、人脸图像可以分别由不同的摄像头采集，比如，虹膜图像由IR摄像头采集，人脸图像由非单色图像摄像头(如手机上的彩色图像摄像头等)采集；当然，若特定摄像头上集成了单色的虹膜图像采集功能和非单色图像采集功能，则虹膜图像、人脸图像也可以由同一个所述特定摄像头采集。
在本申请实施例中，当前用户的虹膜图像和人脸图像可以是同时开始采集的，如此，有利于提高当前用户在虹膜图像和人脸图像中的姿势一致性。需要说明的是，所述的“同时”并非要求时间分毫不差，一般地，并行开始执行或者几乎(时间差一般不超过秒级)并行开始执行即可。
例如，可以同时分别向IR摄像头和非单色图像摄像头发送图像采集指令，假定各摄像头接收到图像采集指令后立即开始采集对应图像，若不考虑指令传输时延差异，可以认为是同时开始采集当前用户的虹膜图像和人脸图像的。
本申请实施例中，当前用户的虹膜图像和人脸图像也可以是先后采集的(时间差一般不超过秒级)。
例如，可以向所述特定摄像头发送图像采集指令，所述特定摄像头在接收到图像采集指令后，可以先采集当前用户的虹膜图像，虹膜图像采集完毕后立即采集当前用户的人脸图像(这两种图像的采集顺序也可以颠倒)。
在本申请实施例中，人脸图像优选地可以包含当前用户的整个脸部内容图像，而虹膜图像一般只包含当前用户的部分脸部内容图像。当然，在用于采集人脸图像的摄像头的视场较小的情况下，采集的人脸图也可能只包含当前用户的部分脸部内容图像。
S102：将所述人脸图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像，或者，将对所述人脸图像进行图像处理后得到的图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像。
在本申请实施例中，预览图像并非采集的虹膜图像，而是基于采集的人脸图像得到。预览图像可以反映采集虹膜图像时当前用户的脸部状况，比如，眼睛是否对准了镜头，脸部是否离镜头过近或者过远等，这些状况能够直接或者间接反映采集的虹膜图像的有效性和可用性如何。
在本申请实施例中，所述图像处理可以包括以下两类中的至少一种：
图像基本参数调整处理，比如：裁剪、旋转、平移、缩放、伸缩、颜色调整、灰度值调整、对比度调整等处理；
图像内容修饰处理，比如：人像美化(比如，磨皮、美白、描眼等)、图像风格化(比如，油画风格、漫画风格、蜡笔画风格、简笔画风格等)、视觉特效(比如，光影特效、粒子特效、火焰特效等)等处理。
进行所述图像处理的目的是：提高预览图像相比于采集的虹膜图像的视觉效果，和/或提高预览图像相比于采集的虹膜图像对于当前用户的使用便利性。
S103：展示确定的所述预览图像。
在本申请实施例中，在确定预览图像后，可以原模原样地将其展示，也可以在有需要时，根据一定的预览界面对预览图像进行适应性调整后再展示。
在本申请实施例中，图1中的流程可以反复地持续执行，直至最终确定用于进行虹膜识别的虹膜图像。在这种情况下，根据反复地持续采集的各人脸图像对应确定的各预览图像可以是以视频序列的形式展示的。
通过图1的方法，无需将采集的虹膜图像直接作为预览图像，基于采集的人脸图像确定的预览图像可以是非单色图像，而且可以包含更多包括虹膜在内的当前用户的脸部内容图像，因此，相比于现有技术中的预览图像，视觉效果更好，对于用户的使用便利性较好，进而有利于防止对虹膜识别效率产生不利影响，可以部分或全部地解决现有技术中的问题。
基于图1的方法，本申请实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，以及扩展方案，下面进行说明。
考虑到目前上述的特定摄像头可能尚未实现或者即使实现成本也较高，因此，以下各实施例主要以基于两个摄像头采集图像的场景为例进行说明。
在本申请实施例中，对于步骤S101，所述采集当前用户的虹膜图像和人脸图像，具体可以包括：通过第一摄像头采集当前用户的虹膜图像，以及通过第二摄像头采集所述当前用户的人脸图像。其中，第一摄像头可以为诸如IR摄像头等适用于采集虹膜图像的摄像头，第二摄像头可以为彩色图像摄像头等非单色摄像头。具体采集方式在上面已经举例进行了说明，不再赘述。
在本申请实施例中，第一摄像头和第二摄像头可以处于同一设备上。比如，处于同一个手机或者POS机上等。
进一步地，所述第一摄像头和所述第二摄像头可以基于特定的相对位置关系处于同一设备上，所述特定的相对位置关系便于所述第一摄像头和所述第二摄像头从相同或相似的角度针对所述当前用户执行图像采集动作。比如，以设备是手机为例，第一摄像头和第二摄像头可以均位于手机的正面或者均位于手机的背面，且第一摄像头和第二摄像头的位置可以比较接近(纵向紧贴叠放或者横向紧贴叠放等)。
为了便于理解，本申请实施例提供了第一摄像头和第二摄像头在设备上所处位置示意图，如图2所示。
图2包含两种位置示意图。在左侧的位置示意图中，设备为手机，第一摄像头和第二摄像头均位于手机正面，第一摄像头与第二摄像头左右相邻，镜头朝向相同，位置比较接近；在右侧的位置示意图中，设备为POS机，第一摄像头和第二摄像头均位于POS机正面，第一摄像头与第二摄像头上下相邻，镜头朝向相同，位置比较接近。图2中的摄像头位置所在使得第一摄像头与第二摄像头可以便利地从相同或相似的角度针对用户执行图像采集动作，进而有利于提高当前用户在虹膜图像和人脸图像中的姿势一致性。
在本申请实施例中，对于步骤S102，所述对所述人脸图像进行图像处理，具体可以包括：
根据以下至少一种信息，对所述人脸图像进行图像处理：所述虹膜图像、所述第一摄像头的信息、所述第二摄像头的信息、所述第一摄像头与所述第二摄像头的相对位置关系信息。
前面已经提到，进行图像处理的目的是提高预览图像对于用户的使用便利性或者提高预览图像的视觉效果。具体地，常见的需求是：使预览图像与虹膜图像分别包含的实际内容(实际内容指当前用户的至少部分脸部内容图像)基本一致(但视觉效果是不相同的)，或者，使虽然所述分别包含的实际内容不大一致，但是不一致的部分尽量是有用信息。其中，当前用户虹膜以外的脸部内容图像可以属于有用信息(因为，相对而言更有利于提高视觉效果或对于用户的使用便利性)，而当前用户脸部内容图像以外的图像可以属于无用信息。如此，便于当前用户更好地预览。
上一段中的需求可以基于上述的图像处理实现。以针对图像尺寸的处理为例，对图像处理进行说明。假定同时采集当前用户的虹膜图像和人脸图像，而且第一摄像头和第二摄像头镜头朝向相同且位置很接近，则各摄像头之间的视场差距是虹膜图像和人脸图像分别包含的实际内容之间不一致的主要影响因素。以这些假定为前提，结合图3a、图3b进行说明。
图3a为本申请实施例提供的第一摄像头和第二摄像头视场基本一致的示意图，虚线表示第一摄像头的视场，实线表示第二摄像头的视场。在图3a的场景下，人脸图像与虹膜图像分别包含的实际内容相应地也会基本一致，因此，可以直接将人脸图像确定为虹膜图像对应的预览图像，而无需额外地进行图像尺寸调整处理。需要说明的是，这种方式主要适用于虹膜图像是单色图像，而人脸图像是非单色图像的情况，如此，才能够提高预览图像的视觉效果。
图3b为本申请实施例提供的第一摄像头和第二摄像头视场有一定差距的示意图。在图3b的场景下，人脸图像与虹膜图像包含的实际内容相应地也会有一定差距，而且这种差距会随着当前用户与摄像头之间的距离的增大而增大。对于这种情况，可以将对人脸图像进行图像尺寸调整处理后得到的图像确定为虹膜图像对应的预览图像；处理后得到的预览图像与虹膜图像分别包含的实际内容基本一致(其中，预览图像的视觉效果相对更好)，或者，虽然所述分别包含的实际内容不大一致，但是不一致的部分尽量属于当前用户的脸部内容图像，而非当前用户的脸部以外的背景图像，原因在于，在虹膜识别的场景下，一般地，脸部内容图像相比于背景图像，对预览图像的视觉效果提升的帮助更大，可以优先保留。
例如，预览图像与虹膜图像均只包含当前用户的眼部图像，或者，虹膜图像只包含当前用户的眼部图像，预览图像基本只包含当前用户的整个脸部内容图像，人脸图像相比于预览图像还包含了较多背景图像，基于图像尺寸调整处理，在人脸图像中尽量裁剪掉背景图像即可以得到预览图像。
下面提供了一种具体的处理方式作为示例：
在实际应用中，一般地，诸如IR摄像头等第一摄像头的视场相对很小，图3b即属于这种情况。基于这种情况，上述的第一摄像头的信息、第二摄像头的信息可以包括视场；
根据所述第一摄像头的信息和所述第二摄像头的信息，对所述人脸图像进行图像处理，具体可以包括：确定所述第一摄像头和所述第二摄像头与所述当前用户之间的距离(所述距离优选地可以在采集图像时同步地确定)；根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理。其中，所述距离比如可以由设备上的红外测距模块或声波测距模块等测距模块确定。
进一步地，所述第一摄像头的视场小于所述第二摄像头的视场；所述根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理，具体可以包括：根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，确定所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的视场差距；根据所述视场差距，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像裁剪处理。
另外，摄像头的信息除了可以是视场以外，还可以是焦距、快门时间等反映摄像头的功能或性能的其他信息，所述其他信息也可以作为对人脸图像进行图像处理时的依据。
根据对图3a和图3b的说明可知，图3a的场景下的具体实施方案相比于图3b更简单，成本更低，但是，需要说明的是，图3b的场景也有自己的优点。
具体地，在实际应用中，第一摄像头未必只用于虹膜识别过程中采集人脸图像，在诸如手机等用户终端上，第一摄像头可能就是用户在日常生活中拍照或拍摄视频时使用的摄像头，则第一摄像头的视场通常较大，因此，难以符合图3a中的场景，却能够符合图3b中的场景。而在诸如POS机等商户终端上，对于第一摄像头可以没有大视场的要求，第一摄像头可以与第二摄像头视场基本一致，因此，可以符合图3a中的场景。
在本申请实施例中，对于图3b中的场景，也可以根据虹膜图像，通过图像匹配的方式，对人脸图像进行裁剪处理得到预览图像。
在本申请实施例中，若第一摄像头与第二摄像头的朝向有差距，或者第一摄像头与第二摄像头位置有一定差距，不算很接近；可以根据诸如第一摄像头的视场、第二摄像头的视场、所述相对位置关系信息、所述距离等一种或多种可以反映这些差距的信息，通过对人脸图像相应地进行诸如旋转、平移等校正位置的处理，得到预览图像。
在本申请实施例中，对于步骤S103，所述预览图像中包含所述当前用户的眼部图像，所述展示确定的所述预览图像，具体可以包括：确定所述虹膜识别的预览界面；将确定的所述预览图像展示于所述预览界面中，或者，根据所述预览界面，对所述预览图像进行适应性调整后展示于所述预览界面中；其中，所述眼部图像在所述预览界面中的展示位置反映所述当前用户在被采集所述虹膜图像时的眼睛对准情况。所述适应性调整比如可以是缩放或格式转换等。
为了便于理解，本申请实施例提供了一种预览界面示意图作为示例，如图4所示。
在图4的预览界面中，灰色区间表示能够正常采集到虹膜的用户眼睛的区间，中间的两个孔表示眼睛的最佳位置(当前用户可以以此为参考对准眼睛，以便于准确采集虹膜图像)，而外框就是能够预览到整个人脸的区间，如此，可以实现在基于非单色摄像头预览人脸情况下用IR摄像头进行虹膜图像采集，可以改善现有技术中预览时候只有黑白的单色图像而且该单色图像还只包含眼睛部分的图像的不良体验。图5为现有技术提供的一种虹膜图像的示意图，当采用本申请的方案在图4的预览界面中展示预览图像时，若当前用户姿势正确，则在预览图像中对应于图5中虹膜图像的部分应当展示与灰色区间中。
根据上面的说明，本申请实施例还提供了一种实际应用场景下，上述预览方法的一种具体实施方案的流程示意图，如图6所示。
在图6的场景下，上述的第一摄像头为IR摄像头，第二摄像头为彩色图像摄像头，预览界面为预览框，IR摄像头的视场小于彩色图像摄像头的视场。图6中的流程主要可以包括以下步骤：
S601：通过IR摄像头采集当前用户的虹膜图像，以及同时通过彩色图像摄像头采集当前用户的人脸图像，人脸图像为彩色图像；
S602：通过测距模块测量得到采集图像时当前用户与各摄像头之间的距离；
S603：根据得到的距离以及各摄像头的视场差距，对人脸图像进行裁剪处理；
S604：将裁剪处理后的人脸图像作为预览图像，并缩放到预览框大小；
S605：在预览框中展示缩放后的预览图像。
在本申请实施例中，也未必要求人脸图像是非单色图像。原因在于：可以通过对人脸图像进行上色等处理，得到非单色的预览图像，如此，相比于现有技术也可以提高视觉效果；不仅如此，从单色到非单色只是提高视觉效果的手段之一，而非唯一手段，即使人脸图像和预览图像均为单色图像，相比于现有技术仍有可能提高视觉效果，比如，可以对人脸图像进行人像美化后得到预览图像，可以对人脸图像进行漫画风格的处理后得到预览图像等。
上面为本申请实施例提供的一种虹膜识别过程中的预览方法，基于同样的发明思路，本申请实施例还提供了对应的装置，如图7所示。
图7为本申请实施例提供的对应于图1的一种虹膜识别过程中的预览装置的结构示意图，该装置可以位于图1中流程的执行主体上，包括：
图像采集模块701，采集当前用户的虹膜图像和人脸图像；
预览图像确定模块702，将所述人脸图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像，或者，将对所述人脸图像进行图像处理后得到的图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像；
展示模块703，展示确定的所述预览图像。
可选地，所述图像采集模块701包括第一摄像头7011、第二摄像头7012；
所述图像采集模块701采集当前用户的虹膜图像和人脸图像，具体包括：
所述第一摄像头7011采集当前用户的虹膜图像，以及所述第二摄像头7012采集所述当前用户的人脸图像。
可选地，所述第一摄像头7011和所述第二摄像头7012基于特定的相对位置关系处于同一设备上，所述特定的相对位置关系便于所述第一摄像头7011和所述第二摄像头7012从相同或相似的角度针对所述当前用户执行图像采集动作。
可选地，所述预览图像确定模块702对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
所述预览图像确定模块702根据以下至少一种信息，对所述人脸图像进行图像处理：
所述虹膜图像、所述第一摄像头7011的信息、所述第二摄像头7012的信息、所述第一摄像头7011与所述第二摄像头7012的相对位置关系信息。
可选地，所述第一摄像头7011的信息、所述第二摄像头7012的信息包括视场；
所述预览图像确定模块702根据所述第一摄像头7011的信息和所述第二摄像头7012的信息，对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
所述预览图像确定模块702确定所述第一摄像头7011和所述第二摄像头7012与所述当前用户之间的距离；
根据所述第一摄像头7011的视场、所述第二摄像头7012的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理。
可选地，所述第一摄像头7011的视场小于所述第二摄像头7012的视场；
所述预览图像确定模块702根据所述第一摄像头7011的视场、所述第二摄像头7012的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
所述预览图像确定模块702根据所述第一摄像头7011的视场、所述第二摄像头7012的视场，确定所述第一摄像头7011与所述第二摄像头7012之间的视场差距；
根据所述视场差距，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像裁剪处理。
可选地，所述预览图像中包含所述当前用户的眼部图像，所述展示模块703展示确定的所述预览图像，具体包括：
所述展示模块703确定所述虹膜识别的预览界面；
将确定的所述预览图像展示于所述预览界面中，或者，根据所述预览界面，对所述预览图像进行适应性调整后展示于所述预览界面中；
其中，所述眼部图像在所述预览界面中的展示位置反映所述当前用户在被采集所述虹膜图像时的眼睛对准情况。
可选地，所述图像处理包括图像基本参数调整处理、图像内容修饰处理这两类处理中的至少一类；
所述图像基本参数处理包括裁剪、旋转、平移、缩放、伸缩、颜色调整、灰度值调整、对比度调整这些处理中的至少一种；
所述图像内容修饰处理包括人像美化、图像风格化、视觉特效这些处理中的至少一种。
可选地，所述虹膜图像为单色图像，所述人脸图像为非单色图像。
可选地，所述第一摄像头7011为单色图像摄像头，所述第二摄像头7012为非单色图像摄像头。
本申请实施例提供的装置与方法是对应的，因此，装置也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置的有益技术效果。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (20)

1.一种虹膜识别过程中的预览方法，包括：
采集当前用户的虹膜图像和人脸图像；
将所述人脸图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像，或者，将对所述人脸图像进行图像处理后得到的图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像；
展示确定的所述预览图像。
2.如权利要求1所述的方法，所述采集当前用户的虹膜图像和人脸图像，具体包括：
通过第一摄像头采集当前用户的虹膜图像，以及通过第二摄像头采集所述当前用户的人脸图像。
3.如权利要求2所述的方法，所述第一摄像头和所述第二摄像头基于特定的相对位置关系处于同一设备上，所述特定的相对位置关系便于所述第一摄像头和所述第二摄像头从相同或相似的角度针对所述当前用户执行图像采集动作。
4.如权利要求2所述的方法，所述对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
根据以下至少一种信息，对所述人脸图像进行图像处理：
所述虹膜图像、所述第一摄像头的信息、所述第二摄像头的信息、所述第一摄像头与所述第二摄像头的相对位置关系信息。
5.如权利要求4所述的方法，所述第一摄像头的信息、所述第二摄像头的信息包括视场；
根据所述第一摄像头的信息和所述第二摄像头的信息，对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
确定所述第一摄像头和所述第二摄像头与所述当前用户之间的距离；
根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理。
6.如权利要求5所述的方法，所述第一摄像头的视场小于所述第二摄像头的视场；
所述根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，确定所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的视场差距；
根据所述视场差距，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像裁剪处理。
7.如权利要求1所述的方法，所述预览图像中包含所述当前用户的眼部图像，所述展示确定的所述预览图像，具体包括：
确定所述虹膜识别的预览界面；
将确定的所述预览图像展示于所述预览界面中，或者，根据所述预览界面，对所述预览图像进行适应性调整后展示于所述预览界面中；
其中，所述眼部图像在所述预览界面中的展示位置反映所述当前用户在被采集所述虹膜图像时的眼睛对准情况。
8.如权利要求1所述的方法，所述图像处理包括图像基本参数调整处理、图像内容修饰处理这两类处理中的至少一类；
所述图像基本参数处理包括裁剪、旋转、平移、缩放、伸缩、颜色调整、灰度值调整、对比度调整这些处理中的至少一种；
所述图像内容修饰处理包括人像美化、图像风格化、视觉特效这些处理中的至少一种。
9.如权利要求1～8任一项所述的方法，所述虹膜图像为单色图像，所述人脸图像为非单色图像。
10.如权利要求2～6任一项所述的方法，所述第一摄像头为单色图像摄像头，所述第二摄像头为非单色图像摄像头。
11.一种虹膜识别过程中的预览装置，包括：
图像采集模块，采集当前用户的虹膜图像和人脸图像；
预览图像确定模块，将所述人脸图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像，或者，将对所述人脸图像进行图像处理后得到的图像确定为所述虹膜图像对应的预览图像；
展示模块，展示确定的所述预览图像。
12.如权利要求11所述的装置，所述图像采集模块包括第一摄像头、第二摄像头；
所述图像采集模块采集当前用户的虹膜图像和人脸图像，具体包括：
所述第一摄像头采集当前用户的虹膜图像，以及所述第二摄像头采集所述当前用户的人脸图像。
13.如权利要求12所述的装置，所述第一摄像头和所述第二摄像头基于特定的相对位置关系处于同一设备上，所述特定的相对位置关系便于所述第一摄像头和所述第二摄像头从相同或相似的角度针对所述当前用户执行图像采集动作。
14.如权利要求12所述的装置，所述预览图像确定模块对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
所述预览图像确定模块根据以下至少一种信息，对所述人脸图像进行图像处理：
所述虹膜图像、所述第一摄像头的信息、所述第二摄像头的信息、所述第一摄像头与所述第二摄像头的相对位置关系信息。
15.如权利要求14所述的装置，所述第一摄像头的信息、所述第二摄像头的信息包括视场；
所述预览图像确定模块根据所述第一摄像头的信息和所述第二摄像头的信息，对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
所述预览图像确定模块确定所述第一摄像头和所述第二摄像头与所述当前用户之间的距离；
根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理。
16.如权利要求15所述的装置，所述第一摄像头的视场小于所述第二摄像头的视场；
所述预览图像确定模块根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像处理，具体包括：
所述预览图像确定模块根据所述第一摄像头的视场、所述第二摄像头的视场，确定所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的视场差距；
根据所述视场差距，以及确定的所述距离，对所述人脸图像进行图像裁剪处理。
17.如权利要求11所述的装置，所述预览图像中包含所述当前用户的眼部图像，所述展示模块展示确定的所述预览图像，具体包括：
所述展示模块确定所述虹膜识别的预览界面；
将确定的所述预览图像展示于所述预览界面中，或者，根据所述预览界面，对所述预览图像进行适应性调整后展示于所述预览界面中；
其中，所述眼部图像在所述预览界面中的展示位置反映所述当前用户在被采集所述虹膜图像时的眼睛对准情况。
18.如权利要求11所述的装置，所述图像处理包括图像基本参数调整处理、图像内容修饰处理这两类处理中的至少一类；
所述图像基本参数处理包括裁剪、旋转、平移、缩放、伸缩、颜色调整、灰度值调整、对比度调整这些处理中的至少一种；
所述图像内容修饰处理包括人像美化、图像风格化、视觉特效这些处理中的至少一种。
19.如权利要求11～18任一项所述的装置，所述虹膜图像为单色图像，所述人脸图像为非单色图像。
20.如权利要求12～16任一项所述的装置，所述第一摄像头为单色图像摄像头，所述第二摄像头为非单色图像摄像头。
CN201710266805.4A 2017-04-21 2017-04-21 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置 Pending CN107368775A (zh)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710266805.4A CN107368775A (zh) 2017-04-21 2017-04-21 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置
TW107108415A TWI676113B (zh) 2017-04-21 2018-03-13 虹膜識別過程中的預覽方法及裝置
EP18788594.2A EP3591573A4 (en) 2017-04-21 2018-04-18 METHOD AND DEVICE FOR USE IN PREVIEW DURING THE IRIS DETECTION PROCESS
JP2019556834A JP6955028B2 (ja) 2017-04-21 2018-04-18 虹彩認識のプロセスの間のプレビューに使用するための方法及び装置
PCT/CN2018/083590 WO2018192531A1 (zh) 2017-04-21 2018-04-18 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置
US16/579,331 US11074444B2 (en) 2017-04-21 2019-09-23 Method and apparatus for use in previewing during iris recognition process

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710266805.4A CN107368775A (zh) 2017-04-21 2017-04-21 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107368775A true CN107368775A (zh) 2017-11-21

Family

ID=60304307

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710266805.4A Pending CN107368775A (zh) 2017-04-21 2017-04-21 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11074444B2 (zh)
EP (1) EP3591573A4 (zh)
JP (1) JP6955028B2 (zh)
CN (1) CN107368775A (zh)
TW (1) TWI676113B (zh)
WO (1) WO2018192531A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018192531A1 (zh) * 2017-04-21 2018-10-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置
CN109002796A (zh) * 2018-07-16 2018-12-14 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像采集方法、装置和系统以及电子设备
CN109376729A (zh) * 2018-12-28 2019-02-22 武汉虹识技术有限公司 虹膜图像采集方法及装置

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023287070A1 (en) * 2021-07-14 2023-01-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for extracting sentiments or mood from art images

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130089240A1 (en) * 2011-10-07 2013-04-11 Aoptix Technologies, Inc. Handheld iris imager
US20160092720A1 (en) * 2014-09-25 2016-03-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for iris recognition
CN105611153A (zh) * 2015-12-21 2016-05-25 联想(北京)有限公司 图像处理方法和电子设备
CN105956538A (zh) * 2016-04-26 2016-09-21 乐视控股（北京）有限公司 基于rgb摄像头和虹膜摄像头的图像呈现装置和方法
US20160364561A1 (en) * 2014-03-13 2016-12-15 Lg Electronics Inc. Mobile terminal and method for controlling same

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020028406A (ko) 2000-10-09 2002-04-17 정인수 홍채 영상 포착 장치 및 고인식률의 홍채 인식 방법
JP4497740B2 (ja) * 2001-03-26 2010-07-07 セコム株式会社 個人認証装置
US20030093805A1 (en) 2001-11-15 2003-05-15 Gin J.M. Jack Dual camera surveillance and control system
US20050084137A1 (en) 2002-01-16 2005-04-21 Kim Dae-Hoon System and method for iris identification using stereoscopic face recognition
US8705808B2 (en) 2003-09-05 2014-04-22 Honeywell International Inc. Combined face and iris recognition system
JP2005334402A (ja) 2004-05-28 2005-12-08 Sanyo Electric Co Ltd 認証方法および認証装置
US7660482B2 (en) 2004-06-23 2010-02-09 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for converting a photo to a caricature image
KR100729280B1 (ko) 2005-01-08 2007-06-15 아이리텍 잉크 스테레오 카메라를 장착한 이동단말기를 이용한 홍채인식시스템 및 그 방법
EP2448247A1 (en) 2005-11-02 2012-05-02 Olympus Corporation An image processor for electronic camera
US8488847B2 (en) * 2005-11-25 2013-07-16 Nikon Corporation Electronic camera and image processing device
EP2062197A4 (en) * 2006-09-15 2010-10-06 Retica Systems Inc MULTIMODAL BIOMETRIC SYSTEM AND METHOD FOR LARGE DISTANCES
KR20100057983A (ko) * 2008-11-24 2010-06-03 한국전자통신연구원 생체 인식 시스템의 다중 영상 획득 장치
US8995785B2 (en) 2012-02-28 2015-03-31 Lytro, Inc. Light-field processing and analysis, camera control, and user interfaces and interaction on light-field capture devices
US8842888B2 (en) 2012-06-15 2014-09-23 Aoptix Technologies, Inc. User interface for combined biometric mobile device
KR101831973B1 (ko) 2013-06-18 2018-02-23 델타 아이디 아이엔씨. 홍채 이미지 형성 장치 및 홍채 이미지 형성 장치의 구성 방법
JP6471475B2 (ja) 2014-11-26 2019-02-20 アイシン精機株式会社 車両用開閉部材の制御装置及び制御方法
CN104574321B (zh) * 2015-01-29 2018-10-23 京东方科技集团股份有限公司 图像修正方法、图像修正装置和视频系统
JP6450709B2 (ja) * 2016-05-17 2019-01-09 レノボ・シンガポール・プライベート・リミテッド 虹彩認証装置、虹彩認証方法、及びプログラム
KR102314241B1 (ko) * 2017-03-28 2021-10-20 삼성전자주식회사 적응적 인증 수행 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN107368775A (zh) * 2017-04-21 2017-11-21 阿里巴巴集团控股有限公司 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130089240A1 (en) * 2011-10-07 2013-04-11 Aoptix Technologies, Inc. Handheld iris imager
US20160364561A1 (en) * 2014-03-13 2016-12-15 Lg Electronics Inc. Mobile terminal and method for controlling same
US20160092720A1 (en) * 2014-09-25 2016-03-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for iris recognition
CN105611153A (zh) * 2015-12-21 2016-05-25 联想(北京)有限公司 图像处理方法和电子设备
CN105956538A (zh) * 2016-04-26 2016-09-21 乐视控股（北京）有限公司 基于rgb摄像头和虹膜摄像头的图像呈现装置和方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018192531A1 (zh) * 2017-04-21 2018-10-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置
US11074444B2 (en) 2017-04-21 2021-07-27 Advanced New Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for use in previewing during iris recognition process
CN109002796A (zh) * 2018-07-16 2018-12-14 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像采集方法、装置和系统以及电子设备
CN109002796B (zh) * 2018-07-16 2020-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像采集方法、装置和系统以及电子设备
US11205071B2 (en) 2018-07-16 2021-12-21 Advanced New Technologies Co., Ltd. Image acquisition method, apparatus, system, and electronic device
US11244158B2 (en) 2018-07-16 2022-02-08 Advanced New Technologies Co., Ltd. Image acquisition method, apparatus, system, and electronic device
CN109376729A (zh) * 2018-12-28 2019-02-22 武汉虹识技术有限公司 虹膜图像采集方法及装置
CN109376729B (zh) * 2018-12-28 2022-02-22 武汉虹识技术有限公司 虹膜图像采集方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP6955028B2 (ja) 2021-10-27
WO2018192531A1 (zh) 2018-10-25
TW201839648A (zh) 2018-11-01
EP3591573A4 (en) 2020-04-08
EP3591573A1 (en) 2020-01-08
US11074444B2 (en) 2021-07-27
US20200019774A1 (en) 2020-01-16
TWI676113B (zh) 2019-11-01
JP2020518900A (ja) 2020-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11706520B2 (en) Under-display camera and sensor control
EP3326360B1 (en) Image capturing apparatus and method of operating the same
US10165199B2 (en) Image capturing apparatus for photographing object according to 3D virtual object
WO2019134516A1 (zh) 全景图像生成方法、装置、存储介质及电子设备
US20170078582A1 (en) Preview Image Presentation Method and Apparatus, and Terminal
CN106295533B (zh) 一种自拍图像的优化方法、装置和拍摄终端
CN107368775A (zh) 一种虹膜识别过程中的预览方法及装置
CN107079141A (zh) 用于三维视频的图像拼接
CN104503749A (zh) 照片处理方法和电子设备
CN110290324A (zh) 设备成像方法、装置、存储介质及电子设备
CN106020480B (zh) 一种虚拟现实设备和虚拟现实图像处理方法
CN106412558A (zh) 一种立体虚拟现实直播方法、装置及设备
CN110213493A (zh) 设备成像方法、装置、存储介质及电子设备
US20200195910A1 (en) Apparatus including multiple cameras and image processing method
CN113850726A (zh) 图像变换方法和装置
CN113840070A (zh) 拍摄方法、装置、电子设备及介质
Mann et al. EyeTap devices for augmented, deliberately diminished, or otherwise altered visual perception of rigid planar patches of real-world scenes
CN109089045A (zh) 一种基于多个摄像装置的摄像方法及设备及其终端
CN110213492A (zh) 设备成像方法、装置、存储介质及电子设备
CN110378839A (zh) 人脸图像处理方法、装置、介质及电子设备
CN113850709A (zh) 图像变换方法和装置
CN114741559A (zh) 确定视频封面的方法、设备及存储介质
CN114697530A (zh) 一种智能取景推荐的拍照方法及装置
CN107992816A (zh) 一种拍照搜索方法、装置及电子设备
CN108495044A (zh) 一种多摄像头的拍摄方法、拍摄终端和可读存储介质

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
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1246913

Country of ref document: HK

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20191206

Address after: P.O. Box 31119, grand exhibition hall, hibiscus street, 802 West Bay Road, Grand Cayman, ky1-1205, Cayman Islands

Applicant after: Innovative advanced technology Co., Ltd

Address before: A four-storey 847 mailbox in Grand Cayman Capital Building, British Cayman Islands

Applicant before: Alibaba Group Holding Co., Ltd.

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171121