CN109409328A - 一种3d人脸检测的方法 - Google Patents

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    • G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships

Abstract

本发明公开了一种3D人脸检测的方法，根据人脸特征部位(如鼻子，脸部、耳朵等)与镜头距离不等的差别，检测这些部位的焦距，如果焦距不同，说明人脸为3D影像，否则就是图片或视频影像，避免了有人脸识别系统中容易受照片欺骗的问题，提高了人脸识别系统的可靠性，同时本发明只需一个摄像头，所以大大降低了人脸3D检测的设备成本和技术难度。

Description

一种3D人脸检测的方法
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种3D人脸检测的方法。
背景技术
人脸识别方法大致可以分为两类：基于2D人脸图像的人脸识别和基于3D人脸图像的人脸识别。其中2D人脸识别是通过2D摄像头平面成像，无法接收物理世界中的距离等几何数据，现有的算法及软件，在有限的信息接收状态下，安全级别不够高，通过照片/视频等方式可以很容易进行破解，无法满足一些场合的安全级别的需求。
3D人脸识别则是通技术手段进行像头的3D立体成像，能够识别视野内空间的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D数据,并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了，分析判断的准确性有了极大的提升，人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态，适合金融领域等安全级别要求高的应用场景。
目前实现人脸3D信息检测的技术主要有三种：
(1)结构光(Structured Light)：利用结构光投射部件，投射特定的光信息到物体表面后，由摄像头采集。根据物体造成的光结构图像的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间。
(2)TOF(Time OfFlight，飞行时间)：通过专有传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间，判断物体距离。
(3)双目测距(Stereo System)：利用双摄像头拍摄物体，再通过三角形原理计算物体距离。
可以看出，上面三种技术都需要在获取人脸图像时增加额外的设备进行辅助，这就增加了设备的成本和技术难度。
本发明提出了一种只利用一个原有的摄像头，根据人脸特征部位(如鼻子，脸部、耳朵等)与镜头距离不等的差别，检测这些部位的焦距，如果焦距不同，说明人脸为3D影像，否则就是图片或视频影像，避免了利用利用人脸的平面图像或视频进行破解的可能。由于本发明只需一个摄像头，所以大大降低了人脸3D检测的设备成本和技术难度。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种3D人脸检测的方法，本发明的3D人脸检测的方法，避免了利用利用人脸的平面图像或视频进行破解的可能，大大降低了人脸3D检测的设备成本和技术难度。
其技术方案如下：
一种3D人脸检测的方法，包括如下步骤：
步骤一、通过摄像头采集人脸的图像；
步骤二、对采集的人脸图像通过人脸检测模块进行人脸检测，以确定人脸的区域；
步骤三、确定人脸区域后，通过特征区域定位模块对人脸的鼻子、耳朵、脸面特征进行定位，由特征区提取模块提取不同的特征区域；
步骤四、通过聚焦检测模块对特征区提取模块分别提取出的不同特征区域进行焦距检测，如果不是最佳聚焦，则通过调焦控制模块进行调焦；
步骤五、当当前区域达到最佳聚焦后，将该区域的聚焦参数发送给3D判断模块，3D判断模块对接收到的聚焦参数进行保存；
步骤六、重复以上步骤，当各个特征区域的都达到最佳聚焦后，在3D判断模块中通过比较各个区域的聚焦参数从而判定被认证的人物是3D人体还是平面图像或视频。
有益效果
本发明与现有技术相比有如下优点：
1、根据人脸特征部位(如鼻子，脸部、耳朵等)与镜头距离不等的差别，检测这些部位的焦距，如果焦距不同，说明人脸为3D影像，否则就是图片或视频影像，避免了利用利用人脸的平面图像或视频进行破解的可能。
2、本发明只需一个摄像头，所以大大降低了人脸3D检测的设备成本和技术难度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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为本申请一种3D人脸检测的方法的原理结构图；
具体实施方式
下面对本发明的实施例进行详细说明：
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的3D人脸检测电路结构图如下：
摄像头模块2连接到人脸检测模块3，人脸检测电路连接特征区域定位模块4，特征区域定位模块4与特征区提取模块5相连，3D判断模块6及聚焦检测模块8均与特征区提取模块5连接，聚焦检测模块8还连接到3D判断模块6及调焦控制模块7，调焦控制模块7与摄像头模块2相连，摄像头模块2用于采集人脸图像。
当被认证的人脸1对准摄像头模块2时，摄像头模块2采集人脸的图像。采集的图像首先进行人脸检测模块3进行人脸检测，以确定人脸的区域。确定人脸的区域后，通过特征区域定位模块4，对人脸的鼻子，耳朵，脸面等特征进行定位。特征区提取模块5分别提取出不同的特征区域，提取出的不同的特征区域通过聚焦检测模块8进行焦距检测，如果不是最佳聚焦，则通过调焦控制模块7进行调焦。当当前区域达到最佳聚焦后，将该区域的聚焦参数送给3D判断模块6，3D判断模块6对接收到的聚焦参数进行保存。重复上面的步骤，当各个特征区域的都达到最佳聚焦后，在3D判断模块6中通过比较各个区域的聚焦参数就可判定被认证的人物是3D人体还是平面图像或视频。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变换或改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种3D人脸检测的方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、通过摄像头采集人脸的图像；
步骤二、对采集的人脸图像通过人脸检测模块进行人脸检测，以确定人脸的区域；
步骤三、确定人脸区域后，通过特征区域定位模块对人脸的鼻子、耳朵、脸面特征进行定位，由特征区提取模块提取不同的特征区域；
步骤四、通过聚焦检测模块对特征区提取模块分别提取出的不同特征区域进行焦距检测，如果不是最佳聚焦，则通过调焦控制模块进行调焦；
步骤五、当当前区域达到最佳聚焦后，将该区域的聚焦参数发送给3D判断模块，3D判断模块对接收到的聚焦参数进行保存；
步骤六、重复以上步骤，当各个特征区域都达到最佳聚焦后，在3D判断模块中通过比较各个区域的聚焦参数从而判定被认证的人物是3D人体还是平面图像或视频。
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