CN109035516A - 控制智能锁的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种控制智能锁的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取遮挡物的待识别图像；在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测；在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征；将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配；在匹配成功时，输出开锁控制信号。本发明由于进行了活体检测可避免利用照片等进行识别开锁的情况，提高了智能锁的安全性，而且通过人脸识别，不会存在指纹识别时由于手指被划破、起皮等现象引起无法识别的问题，提高了识别率。

Description

控制智能锁的方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及智能锁控制技术，尤其涉及一种控制智能锁的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着近几年智能社区和智能家居的推广和普及，智能锁也发生这日新月异的变化，智能锁是指区别于传统机械锁，在用户识别、安全性、管理性方面更加智能化的锁具。智能锁是门禁系统中锁门的执行部件。

目前，在智能锁市场中指纹锁以其安全性和便利性占有大量市场，其优点包括：安全性，由于指纹具有唯一性，全世界没有两个完全一样的指纹；方便性，不必携带钥匙，一个人的指纹终身不变，指纹管理非常方便省去了普通锁的配制钥匙的烦恼；可扩展性，可容纳多个指纹，而且可随时登记指纹，管理指纹；识别率高。

虽然，指纹锁具有上述优点，但是，指纹锁仍然存在着以下缺点：指纹容易被复制，以及指纹头扫描面积大，容易被破坏，导致不正当开锁，从而对安全性存在威胁；手指被划破，起皮等现象会引起无法识别。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种控制智能锁的方法、装置、设备及存储介质，以提高智能锁的安全性及识别率。

第一方面，本发明实施例提供了一种控制智能锁的方法，所述方法包括：

获取遮挡物的待识别图像；

在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测；

在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征；

将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配；

在匹配成功时，输出开锁控制信号。

第二方面，本发明实施例还提供了一种控制智能锁的装置，所述装置包括：

待识别图像获取模块，用于获取遮挡物的待识别图像；

活体检测模块，用于在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测；

人脸特征提取模块，用于在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征；

特征匹配模块，用于将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配；

开锁控制模块，用于在匹配成功时，输出开锁控制信号。

第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

摄像头，用于采集图像；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任一实施例所述的控制智能锁的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任一实施例所述的控制智能锁的方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取遮挡物的待识别图像，在待识别图像中包括人脸时对遮挡物进行活体检测，在检测为活体时提取待识别图像中的人脸特征，将人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配，匹配成功时输出开锁控制信号，由于进行了活体检测可避免利用照片等进行识别开锁的情况，提高了智能锁的安全性，而且通过人脸识别，不会存在指纹识别时由于手指被划破、起皮等现象引起无法识别的问题，提高了识别率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种控制智能锁的方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种控制智能锁的方法的流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种控制智能锁的装置的结构示意图；

图4为本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图。

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内容。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种控制智能锁的方法的流程图，本实施例可适用于通过人脸识别控制智能锁开启的情况，该方法可以由控制智能锁的装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，一般可集成在计算机或智能锁等设备中。该方法具体包括如下步骤：

步骤110，获取遮挡物的待识别图像。

通过摄像头获取遮挡物的待识别图像。待识别图像可以是普通彩色图像，也可以是红外图像。

可选的，获取遮挡物的待识别图像，包括：

按照预设帧速率，获取遮挡物的视频流，并将获取到的视频流中的图像作为待识别图像。

实时获取遮挡物的图像，即获取到视频流，将获取到的视频流中的图像作为待识别图像，即获取到一帧图像后，就将该图像作为待识别图像，进行人脸检测，并选取一张人脸特征较为明确的图像作为后续人脸特征提取的基础。通过将视频流中的图像作为待识别图像，并实时显示，用户可以调整位置，从而可以更好的定位人脸，避免了一张图像时获取到的人脸不完全的情况。

可选的，在将获取到的视频流中的图像作为待识别图像之后，还包括：

如果在预设时间内获取到的待识别图像均不包括人脸，则确定为识别失败。

如果预设时间内均不能检测到人脸，则确定识别失败，不再继续识别，以节省功耗。

步骤120，在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测。

对待识别图像进行人脸检测，检测待识别图像中是否包括人脸，并在包括人脸时，进行人脸定位，确定人脸在待识别图像中的位置，将定位后的人脸图像转换为YUV420P数据，后续可直接用转换后的人脸图像进行特征提取。在包括人脸时，进一步对遮挡物进行活体检测，以避免利用照片或者3D模型进行开锁的情况。

活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。如，可以通过动作指令来进行检测、红外活体检测、静默活体检测等。静默活体检测不需要用户做任何动作，只需要自然正对摄像头三、四秒钟，就可以完成整个检测过程，因为真实的人脸和照片相比，即使不刻意做动作，也会有微表情的存在，比如眼皮、眼球的律动眨眼、嘴唇以及周边面颊的伸缩等，利用这些特征就可以进行有效防范。

步骤130，在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征。

在提取人脸特征时，可以使用动态局部特征分析技术(Dynamic Local FeatureAnalysis，DLFA)来提取人脸特征，即首先进行待识别图像的预处理，去除待识别图像中过高的噪声，将输入的待识别图像用边缘适应检测的方法转换成二进位的图像，再提取出人脸皮肤肌理，然后使用局部特征分析方法来处理脸部的边缘阴影和肤纹，从而识别人脸。

其中，局部特征分析(Local Feature Analysis，LFA)是一种用局部特征表示的类似于搭建积木统计的技术，基于所有的人脸都可由很多简化的结构单元块综合而成。LFA使用32到50个单元块区域来辨别一个人脸，选用的最通常的点包括鼻子、眼睛、嘴巴和特定的骨骼曲率差，如脸颊。这些单元块是使用复杂的统计技术而形成的，它们代表了整个人脸，通常跨越多个像素并代表了普遍的脸部形状，但并不是通常意义上的脸部特征。要确定一个人脸不仅仅取决于特性单元块，还决定于它们的几何结构(如形状和相关位置)。通过这种方式，LFA将人脸的特性对应为一种复杂的数字表达式，就可以进行人脸识别了。LFA人脸识别系统分别对应可接受区域包括嘴巴、鼻子、眉毛、下颚轮廓和颧骨。用动态边缘分析方法获得的脸形信息能减少不同光线环境的影响，而肤纹信息提供了标准化的人脸特征的细节。将脸形和肤纹两种信息组合再用局部特征分析(LFA)算法来比较、统计脸部的173个特征点，不论登记和识别人脸时是在何种光线环境下，都能得到一个很高的识别率，可以在百万人中精确地辨认出一个人。

步骤140，将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配。

其中，预先存储了用于识别的人脸特征，以用于进行人脸识别。

将提取到的人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配，确定相似度，在相似度大于或等于设定阈值时，确定匹配成功，在相似度小于设定阈值时，确定匹配识别。

步骤150，在匹配成功时，输出开锁控制信号。

匹配成功时输出开锁控制信号，以控制智能锁开锁。

本实施例的技术方案，通过获取遮挡物的待识别图像，在待识别图像中包括人脸时对遮挡物进行活体检测，在检测为活体时提取待识别图像中的人脸特征，将人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配，匹配成功时输出开锁控制信号，由于进行了活体检测可避免利用照片等进行识别开锁的情况，提高了智能锁的安全性，而且通过人脸识别，不会存在指纹识别时由于手指被划破、起皮等现象引起无法识别的问题，提高了识别率。

在上述技术方案的基础上，在获取待识别图像之前，还可选包括：

获取注册图像；

检测所述注册图像中的人脸，并提取人脸特征；

将提取到的人脸特征保存到人脸特征库中。

用于可通过与智能锁的交互，进行注册，并保存相应的人脸特征，首先获取用户的注册图像，在注册图像中包括人脸时，提取人脸特征，将提取到的人脸特征保存到人脸特征库中。人脸特征库中可以包括多个用户的人脸特征，后续进行识别时，可以将提取到的人脸特征与人脸特征库中的每个用户的人脸特征进行匹配，如果与其中一个用户的人脸特征相匹配，则确定匹配成功，如果均不能匹配，则确定匹配失败。通过注册可以获取到多个用户的人脸特征，从而多个用户均可以通过人脸识别进行开锁，为用户提供了方便。

在上述技术分方案的基础上，还可选包括：

在匹配成功或失败时，生成相应的识别记录。

在识别一次并得到识别结果时，生成相应的识别记录，以便于用户进行查询了解识别情况。匹配失败包括待识别图像中不包括人脸、待识别图像中包括人脸但活体检测不为活体、以及待识别图像中包括人脸且活体检测为活体但是人脸特征匹配不成功。

在上述技术方案的基础上，还可选包括：

在匹配成功时，将所述待识别图像中的人脸特征替换所述预先存储的人脸特征中的相应人脸特征。

在匹配成功时，将待识别图像中的人脸特征替换预先存储的人脸特征中的相应人脸特征，从而保证保存的人脸人始终为用户最近的信息资料，可以动态更新人脸特征库，避免了随着用户发型、肤色、年龄等变化导致的识别不准确的情况，从而可以始终正确识别人脸，进一步提高了识别率。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种控制智能锁的方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行了优化，在进行活体检测时利用红外活体检测来实现。该方法具体包括如下步骤：

步骤210，通过红外摄像头获取遮挡物的待识别图像。

通过红外摄像头获取遮挡物的待识别图像，从而可以进行红外活体检测。

步骤220，在所述待识别图像中包括人脸时，向所述遮挡物发射红外光，接收多个反射光线并记录接收到反射光线的时间。

在待识别图像中包括人脸时，利用红外发射装置向遮挡物发射红外光，通过红外摄像头接收多个反射光线，并记录接收到反射光线的时间及发射红外光的时间。

步骤230，根据接收到每个反射光线的时间，确定每个反射光线的波长。

由于光的传播速度是一定的，从而根据发射红外光的时间及接收到反射光线的时间，可以确定反射光线的波长。

步骤240，根据每个反射光线的波长，进行描点生成一个图像。

根据每个反射光线的波长，进行描点生成一个图像，该图像为红外图像。

步骤250，将生成的图像与所述待识别图像进行重合，并确定重合值。

将生成的图像与待识别图像进行重合叠加，得到一个重合值。

步骤260，在所述重合值大于预设信任值时，确定所述遮挡物为活体。

将重合值与预设信任值进行比较，如果重合值大于预设信任值，则确定遮挡物为活体。利用红外活体检测，可以识别出3D模型的攻击。

步骤270，在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征。

步骤280，将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配。

步骤290，在匹配成功时，输出开锁控制信号。

本实施例的技术方案，在上述实施例的基础上，通过利用红外活体检测，可以识别出3D模型的攻击，进一步提高了智能锁的安全性。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种控制智能锁的装置的结构示意图，本实施例可适用于通过人脸识别控制智能锁开启的情况，该装置可用于执行本发明实施例所述的控制智能锁的方法，该装置可以由软件和/或硬件来实现，一般可集成在计算机或智能锁等设备中。如图3所示，本实施例所述的控制智能锁的装置包括：待识别图像获取模块310、活体检测模块320、人脸特征提取模块330、特征匹配模块340和开锁控制模块350。

其中，待识别图像获取模块310，用于获取遮挡物的待识别图像；

活体检测模块320，用于在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测；

人脸特征提取模块330，用于在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征；

特征匹配模块340，用于将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配；

开锁控制模块350，用于在匹配成功时，输出开锁控制信号。

可选的，所述待识别图像获取模块具体用于：

通过红外摄像头获取遮挡物的待识别图像；

所述活体检测模块包括：

记录单元，用于向所述遮挡物发射红外光，接收多个反射光线并记录接收到反射光线的时间；

波长确定单元，用于根据接收到每个反射光线的时间，确定每个反射光线的波长；

描点单元，用于根据每个反射光线的波长，进行描点生成一个图像；

重合单元，用于将生成的图像与所述待识别图像进行重合，并确定重合值；

活体确定单元，用于在所述重合值大于预设信任值时，确定所述遮挡物为活体。

可选的，所述待识别图像获取模块具体用于：

获取遮挡物的待识别图像，包括：

按照预设帧速率，获取遮挡物的视频流，并将获取到的视频流中的图像作为待识别图像。

可选的，所述装置还包括：

识别失败确定模块，用于如果在预设时间内获取到的待识别图像均不包括人脸，则确定为识别失败。

可选的，所述装置还包括：

识别记录生成模块，用于在匹配成功或失败时，生成相应的识别记录。

可选的，所述装置还包括：

人脸特征更新模块，用于在匹配成功时，将所述待识别图像中的人脸特征替换所述预先存储的人脸特征中的相应人脸特征。

上述控制智能锁的装置可执行本发明任意实施例所提供的控制智能锁的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的控制智能锁的方法。

实施例四

图4为本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括处理器410、存储器420、摄像头430、输入装置440和输出装置450；设备中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；设备中的处理器410、存储器420、摄像头430、输入装置440和输出装置450可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。设备中的摄像头430用于采集图像。该设备可以为计算机或者智能锁等。

存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的控制智能锁的方法对应的程序指令/模块(例如，控制智能锁的装置中的待识别图像获取模块310、活体检测模块320、人脸特征提取模块330、特征匹配模块340和开锁控制模块350)。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的控制智能锁的方法。

存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置440可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置450可包括显示屏等显示设备。

实施例五

本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种控制智能锁的方法，该方法包括：

获取遮挡物的待识别图像；

在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测；

在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征；

将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配；

在匹配成功时，输出开锁控制信号。

当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的控制智能锁的方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述控制智能锁的装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

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 (10)

1.一种控制智能锁的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取遮挡物的待识别图像；

在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测；

在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征；

将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配；

在匹配成功时，输出开锁控制信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待识别图像之前，还包括：

获取注册图像；

检测所述注册图像中的人脸，并提取人脸特征；

将提取到的人脸特征保存到人脸特征库中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取遮挡物的待识别图像，包括：

通过红外摄像头获取遮挡物的待识别图像；

对所述遮挡物进行活体检测，包括：

向所述遮挡物发射红外光，接收多个反射光线并记录接收到反射光线的时间；

根据接收到每个反射光线的时间，确定每个反射光线的波长；

根据每个反射光线的波长，进行描点生成一个图像；

将生成的图像与所述待识别图像进行重合，并确定重合值；

在所述重合值大于预设信任值时，确定所述遮挡物为活体。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取遮挡物的待识别图像，包括：

按照预设帧速率，获取遮挡物的视频流，并将获取到的视频流中的图像作为待识别图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将获取到的视频流中的图像作为待识别图像之后，还包括：

如果在预设时间内获取到的待识别图像均不包括人脸，则确定为识别失败。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在匹配成功或失败时，生成相应的识别记录。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在匹配成功时，将所述待识别图像中的人脸特征替换所述预先存储的人脸特征中的相应人脸特征。

8.一种控制智能锁的装置，其特征在于，所述装置包括：

待识别图像获取模块，用于获取遮挡物的待识别图像；

活体检测模块，用于在所述待识别图像中包括人脸时，对所述遮挡物进行活体检测；

人脸特征提取模块，用于在检测为活体时，提取所述待识别图像中的人脸特征；

特征匹配模块，用于将所述人脸特征与预先存储的人脸特征进行匹配；

开锁控制模块，用于在匹配成功时，输出开锁控制信号。

9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

摄像头，用于采集图像；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的控制智能锁的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的控制智能锁的方法。