CN109685014A - 面部识别方法、装置、移动终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种面部识别方法，包括：获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。本发明还提供一种面部识别装置、移动终端及存储介质。本发明实现了在二维面部识别的基础上增加了对面部特征点的深度信息的判断，从而能够准确识别对象的真实性，提高了人脸识别的准确性。

Description

面部识别方法、装置、移动终端及存储介质

技术领域

本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种面部识别方法、装置、移动终端及存储介质。

背景技术

人脸识别技术，是基于人的脸部特征进行身份识别的一种生物识别技术，目前，利用移动终端进行人脸识别一般采用单摄进行拍照，获取人脸的二维图形，采用二维图像进行特征点的识别和判断，但是这种人脸识别方式无法确定识别对象的真实性，导致人脸识别的准确性低。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种面部识别方法、装置、移动终端及存储介质，旨在解决现有人脸识别技术中无法确定识别对象的真实性而导致的人脸识别准确性低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种面部识别方法，应用于多摄像头的移动终端，所述多摄像头包括主摄像头及副摄像头，所述面部识别方法包括以下步骤：

获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；

若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。

可选地，若获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配步骤之前，所述面部识别方法还包括：

接收面部信息录入指令，根据所述面部信息录入指令确定待录入用户人脸中最接近主摄像头的物点，并将所述最接近主摄像头的物点作为面部曲线的坐标原点；

获取主摄像头采集到的第一画面数据及副摄像头采集到的第二画面数据，利用预设公式计算所述第一画面数据及所述第二画面数据的画面差异数据；

获取主摄像头及副摄像头的参数信息，基于所述参数信息及所述画面差异数据利用预设的距离计算公式计算面部特征点的深度距离；

基于所述坐标原点及所述深度距离构建面部曲线，并将所述面部曲线作为预设面部曲线。

可选地，所述若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配的步骤包括：

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则以主摄像头获取到的二维图像为基准面，以最接近摄像头的物点为坐标原点；

基于所述基准面及所述坐标原点利用预设的距离计算公式获取所述面部特征点的深度信息；

将所述深度信息与所述预设面部曲线进行匹配，确定所述深度信息与所述预设面部曲线是否匹配。

可选地，所述基于所述基准面及所述坐标原点利用预设的距离计算公式获取所述面部特征点的深度信息的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则确定所述二维特征信息中与预设的基准特征信息匹配的基准特征点；

将所述基准特征点作为坐标原点，并以主摄像头获取到的二维图像为基准面。

可选地，所述移动终端还包括夜景摄像头，所述获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

检测当前环境模式是否为夜景模式；

若检测到所述当前环境模式为夜景模式，则调用夜景摄像头，并将所述夜景摄像头作为副摄像头。

可选地，所述移动终端还包括广角摄像头，所述获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

检测当前的副摄像头是否能够采集到人脸中的所有面部特征点；

若检测到当前的副摄像头不能采集到人脸中的所有面部特征点，则调用广角摄像头，并将所述广角摄像头作为副摄像头。

可选地，应用于多摄像头的双面屏移动终端，所述获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

若检测到人脸识别指令时，检测当前操作的屏幕是否为多摄像头屏幕；

若检测到当前操作的屏幕为多摄像头屏幕，则熄灭另一屏幕，进入人脸识别模式；

若检测到当前操作的屏幕为单摄像头屏幕，则熄灭当前操作的屏幕，点亮另一屏幕，以在另一屏幕进行人脸识别。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种面部识别装置，所述面部识别装置包括：

第一判断模块，用于获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；

第二判断模块，用于若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；

识别模块，用于若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的面部识别程序，所述面部识别程序被所述处理器执行时实现上述任一项面部识别方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有面部识别程序，所述面部识别程序被处理器执行时实现上述任一项面部识别方法的步骤。

本发明提出一种面部识别方法、装置、移动终端及存储介质，通过获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配，然后若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配，最后若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过；实现了在二维面部识别的基础上增加了对面部特征点的深度信息的判断，从而能够准确识别对象的真实性，提高了人脸识别的准确性。

附图说明

图1是一种移动终端的硬件结构示意图；

图2为一种通信网络系统架构图；

图3为本发明面部识别方法第一实施例的流程示意图；

图4为本发明面部识别方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明面部识别装置第一实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：

射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。

WiFi属于短距离无线传输技术，移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。

移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1061。

用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。

存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109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(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109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、或其他易失性固态存储器件。

处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。

移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。

请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。

具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。

E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。

EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。

IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。

虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。

基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示的终端结构中，处理器110可以调用存储器109中存储的面部识别程序，执行本发明实施例提供的面部识别方法，

本发明进一步提供一种面部识别方法，应用于多摄像头的移动终端。参照图3，图3为本发明面部识别方法第一实施例的方法示意图。

本发明的移动终端具有多摄像头，通过多摄像进行人脸的面部识别，利用多摄像头获取人脸中面部特征点的深度信息，从而对深度信息进行判断，进而准确进行人脸识别，相比传统的人脸识别，本发明能够确定识别对象的真实性，从而提高了人脸识别的准确率。该移动终端可以是普通手机，也可以是双面屏手机。

在本实施例中，该面部识别方法包括：

步骤S10，获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；

在本实施例中，主摄像头用于采集面部特征点的二维特征信息，该面部特征点包括面部的眼睛、眉毛、耳朵、鼻梁内侧、脸颊等特征点，并将这些面部特征点的二维特征信息与预设的预设特征信息进行匹配，该预设特征信息由用户进行录入，并存储至数据库中。

步骤S20，若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；

在本实施例中，将面部特征点的二维特征信息与预设特征信息进行匹配，若获取到的二维特征信息与预设特征信息匹配，则进行深度信息的判断，若二维特征信息与预设特征信息不匹配，则不需要进行深度信息的判断，直接确定面部识别不通过。

进一步地，若主摄像头采集到的二维特征信息与预设特征信息匹配，则通过主摄像头及副摄像头获取到画面特征信息分析得到面部特征点的深度信息，并确定深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配，该预设面部曲线为用户在进行人脸信息录入时生成的面部曲线。其中，可以对一个面部特征点进行深度信息的判断，确定该特征点的深度信息与预设面部曲线是否匹配，若匹配，则人脸识别通过，还可以对多个面部特征点进行深度信息的判断，当这些面部特征点都匹配时，人脸识别才通过，若存在一个面部特征点不匹配，则人脸识别不通过。对一个面部特征点进行深度信息的判断，优点在于，简化了流程，加快了人脸识别的速度，而对多个面部特征点进行深度信息的判断，优点在于更能够提高了人脸识别的准确性。

具体地，所述若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配的步骤包括：

步骤S21，若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则以主摄像头获取到的二维图像为基准面，以最接近主摄像头的物点为坐标原点；

在本实施例中，若二维特征信息与预设特征信息匹配，则获取主摄像头采集到的二维图像，以主摄像头获取到的二维图像为基准面，以最接近摄像头的物点为坐标原点，其中，一般来说最接近摄像头的物点为鼻子的特征点，或者，通过距离计算公式对人脸中各面部特征点的深度信息进行检测，根据各面部特征点的深度信息确定最接近主摄像头的特征点，并将该特征点作为面部曲线的坐标原点。

步骤S22，基于所述基准面及所述坐标原点利用预设的距离计算公式获取所述面部特征点的深度信息；

在本实施例中，对人脸中的各面部特征点分别进行相位对焦，以主摄像头与副摄像头之间距离为基线，利用距离计算公式F[Y(x,y)]，其中，Y(x,y)是代表主摄像头与副摄像头拍摄的画面差异数据，F函数是最终的深度距离表达式，通过获取主摄像头与副摄像头设计距离及旋转角度等参数信息计算特征点的深度距离，并将深度距离进行存储。

步骤S23，将所述深度信息与所述预设面部曲线进行匹配，确定所述深度信息与所述预设面部曲线是否匹配。

在本实施例中，在预设面部曲线获取待验证特征的面部特征点的深度距离，计算检测到的深度距离与预设面部曲线中的深度距离的差值，并确定该差值是否在预设范围之内，若在，则说明匹配通过，如不在，则匹配不通过。

步骤S20之后，还包括：

步骤S30，若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。

在本实施例中，若当前检测到的深度距离与预设面部曲线中的深度距离的差值在预设范围之内，则说明面部特征点的深度信息与预设面部曲线匹配，若当前检测到的深度距离与预设面部曲线中的深度距离的差值不在预设范围之内，则说明面部特征点的深度信息与预设曲线不匹配。若深度信息与预设面部曲线匹配，则面部识别通过，则可以进行解锁等操作。

本实施例提出的面部识别方法，通过获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配，然后若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配，最后若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过；实现了在二维面部识别的基础上增加了对面部特征点的深度信息的判断，从而能够准确识别对象的真实性，提高了人脸识别的准确性。

基于第一实施例，提出本发明面部识别方法的第二实施例，参照图4，本实施例中，步骤S10之前还包括：

步骤S40，接收面部信息录入指令，根据所述面部信息录入指令确定待录入用户人脸中最接近主摄像头的物点，并将所述最接近主摄像头的物点作为面部曲线的坐标原点；

在本实施例中，用户可以通过移动终端进行人脸信息录入，例如，在解锁设置时，用户选择人脸解锁设置，触发面部信息录入指令，移动终端解锁到面部信息录入指令，根据面部识别指令打开主摄像头及副摄像头，确定最接近主摄像头的物点，确定方式可以通过利用预设公式计算人脸中所有面部特征点的深度距离，选择深度距离值最小的特征点作为最接近主摄像头的物点，或者，一般来说，最接近主摄像头的物点为鼻子，所以，可以通过获取人脸中所有面部特征点的二维特征信息，将二维特征信息与预设的二维特征信息进行比较，根据比较结果确定人脸中鼻子的特征点的位置，从而将鼻子的特征点作为坐标原点。

步骤S50，获取主摄像头采集到的第一画面数据及副摄像头采集到的第二画面数据，利用预设公式计算所述第一画面数据及所述第二画面数据的画面差异数据；

步骤S60，获取主摄像头及副摄像头的参数信息，基于所述参数信息及所述画面差异数据利用预设的距离计算公式计算面部特征点的深度距离；

步骤S70，基于所述坐标原点及所述深度距离构建面部曲线，并将所述面部曲线作为预设面部曲线。

在本实施例中，对于同一面部特征点，由于主摄像头与副摄像头的位置不同，所以，以鼻子的特征点为坐标原点，主摄像头与副摄像头获取到其它面部特征点的画面数据不同，例如，主摄像头获取到耳朵的特征点的坐标为(a，b)，副摄像头获取到的耳朵的特征点的坐标为(c，d)，a≠c，b≠d，主摄像头与摄像头获取到耳朵的差异数据的坐标为(a-b，c-d)。当然，主摄像头与副摄像头差异数据的计算可以是其它计算方法，包括差异数据的加权平均值算法等，本实施例对差异数据的算法不作具体限制。

进一步地，获取主摄像头与副摄像头的参数信息，该参数信息包括主摄像头与副摄像头的距离及旋转角，该距离是指主摄像头与副摄像头的两个光轴之间的距离，当然，由于移动终端出厂时主摄像与副摄像头光轴之间的距离可能不会完全相等，所以，该参数信息还包括主摄像头与副摄像光轴距离的误差值，

构建距离计算公式F[Y(x,y)]，其中，Y(x,y)是代表主摄像头与副摄像头拍摄到的画面差异数据，F函数是最终的深度距离表达式，根据主摄像头与副摄像头之间的距离、误差值、旋转角等参数信息利用距离计算公式计算面部特征点的深度距离。

进一步地，以最接近主摄像头的物点作为坐标原点，根据各面部特征点构建面部曲线，并将所述面部曲线作为预设的预设面部曲线，即作为用户录入的面部曲线，用于在人脸识别时对于深度信息的判断。

本实施例提出的面部识别方法，通过获取主摄像头采集到的第一画面数据及副摄像头采集到的第二画面数据，利用预设公式计算所述第一画面数据及所述第二画面数据的画面差异数据，然后获取主摄像头及副摄像头的参数信息，基于所述参数信息及所述画面差异数据利用预设的距离计算公式计算面部特征点的深度距离，最后基于所述坐标原点及所述深度距离构建面部曲线，并将所述面部曲线作为预设面部曲线；实现了对人脸面部曲线的录入，从而能够在进行人脸识别时提高了识别的准确性。

基于第二实施例，提出本发明面部识别方法的第三实施例，本实施例中，步骤S22之前还包括：

步骤S24，若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则确定所述二维特征信息中与预设的基准特征信息匹配的基准特征点；

步骤S25，将所述基准特征点作为坐标原点，并以主摄像头获取到的二维坐标为基准面。

在本实施例中，一般来说，最接近主摄像头的物点为鼻子，所以，可以将人脸中鼻子作为预设的基准特征点，将鼻子的特征信息作为预设的基准特征信息，通过获取人脸中所有面部特征点的二维特征信息，将该二维特征信息与预设的基准特征信息进行比较，根据比较结果确定人脸中基准特征点的位置，从而将基准特征点作为坐标原点以主摄像头的二维图形作为基准面，对人脸中的各面部特征点分别进行相位对焦，以主摄像头与副摄像头之间距离为基线，利用距离计算公式F[Y(x,y)]计算各面部特征点的深度信息，从而对各面部特征点的深度信息进行判断，根据判断结果确定人脸识别是否通过。

本实施例提出的面部识别方法，通过若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则确定所述二维特征信息中与预设的基准特征信息匹配的基准特征点，然后又将所述基准特征点作为坐标原点，并以主摄像头获取到的二维图像为基准面；从而不需要根据各面部特征点的深度信息来确定最接近主摄像头的物点，直接通过二维特征信息的匹配确定坐标原点，进而减少的处理流程，提高了面部识别的速度。

基于第一实施例，提出本发明面部识别方法的第四实施例，本实施例中，步骤S10之前，还包括：

步骤S80，检测当前环境模式是否为夜景模式；

步骤S90，若检测到所述当前环境模式为夜景模式，则调用夜景摄像头，并将所述夜景摄像头作为副摄像头。

在本实施例中，移动终端的摄像头包主摄像头及副摄像头，该副摄像头可以为移动终端的普通长焦摄像头、广角摄像头、夜景摄像头，其中，夜景摄像头能够在黑暗的场景中清晰拍摄图像，从而能够实现在黑暗场景下进行人脸识别。

具体地，可以通过移动终端的光线传感器获取当前环境的光照强度，确定该光照强度是否小于预设阈值，若小于预设阈值，则确定当前环境模式为夜景模式，并调用夜景摄像头，将夜景摄像头作为副摄像头，进而通过夜景摄像头及主摄像头获取面部特征点的深度信息，进而对深度信息进行判断，准确进行人脸识别。

本实施例提出的面部识别方法，通过检测当前环境模式是否为夜景模式，然后若检测到所述当前环境模式为夜景模式，则调用夜景摄像头，并将所述夜景摄像头作为副摄像头；实现了能够在夜景模式调用夜景摄像头，从而能够在夜景模式中对人脸进行准确识别。

基于第一实施例，提出本发明人脸识别方法的第五实施例，本实施例中，步骤S10之前，还包括：

步骤S100，检测当前的副摄像头是否能够采集到人脸中的所有面部特征点；

步骤S110，若检测到当前的副摄像头不能采集到人脸中的所有面部特征点，则调用广角摄像头，并将所述广角摄像头作为副摄像头。

在本实施例中，移动终端的摄像头包主摄像头及副摄像头，该副摄像头可以为移动终端的普通长焦摄像头、广角摄像头、夜景摄像头，其中，广角摄像头能够增大拍摄角度，进而在用户进行人脸识别时，由于操作不当或者操作不便造成普通的长焦摄像头不能采集到人脸中的所有面部特征点时，调用广角摄像头，将广角摄像头作为副摄像头，进而通过广角摄像头及主摄像头获取面部特征点的深度信息，进而对深度信息进行判断，准确进行人脸识别。

本实施例提出的面部识别方法，通过检测当前的副摄像头是否能够采集到人脸中的所有面部特征点，然后若检测到当前的副摄像头不能采集到人脸中的所有面部特征点，则调用广角摄像头，并将所述广角摄像头作为副摄像头；实现了在用户操作不当或者操作不便造成普通的长焦摄像头不能采集到人脸中的所有面部特征点时，通过广角摄像头及主摄像头获取面部特征点的深度信息，进而对深度信息进行判断，准确进行人脸识别，从而提高了用户体验。

基于第一实施例，提出本发明面部识别方法的第六实施例，本实施例中，步骤S10之前，还包括：

步骤S120，若检测到人脸识别指令时，检测当前操作的屏幕是否为多摄像头屏幕；

步骤S130，若检测到当前操作的屏幕为多摄像头屏幕，则熄灭另一屏幕，进入人脸识别模式；

步骤S140，若检测到当前操作的屏幕为单摄像头屏幕，则熄灭当前操作的屏幕，点亮另一屏幕，以在另一屏幕进行人脸识别。

在本实施例中，本实施例限定该移动终端为双面屏移动终端，双面屏的主屏的一面设有多个摄像头，双面屏的副屏的一面设有一摄像头，在进行人脸识别时，需要调用主屏的摄像头，所以，在用户需要进行人脸识别时，检测用户当前操作的屏幕是否为多摄像屏幕(即主屏的一面)，若检测到用户当期操作的屏幕为主屏，则不需要切换屏幕，熄灭副屏，在主屏进入人脸识别模式，进行人脸识别操作。若检测到用户当前操作的屏幕为副屏(单摄像头屏幕)，则切换屏幕，熄灭副屏，点亮主屏，在主屏进行人脸识别。

在其它实施例中，副屏也可以设有多摄像头，摄像头可以是广角摄像头、长焦摄像头、夜景摄像头等，在不同屏幕设置不同的摄像头，从而根据不同场景调用不同屏幕的摄像头，只需切换屏幕即可，例如，若主屏设有长焦摄像头和夜景摄像头，则在夜景模式下调用主屏进行人脸识别操作，若用户当前操作屏幕为副屏，则可以将人脸识别操作切换至主屏中执行，通过主屏的长焦摄像头与夜景摄像头进行人脸识别。

本实施例提出的面部识别方法，通过若检测到人脸识别指令时，检测当前操作的屏幕是否为多摄像头屏幕，然后若检测到当前操作的屏幕为多摄像头屏幕，则熄灭另一屏幕，进入人脸识别模式，最后若检测到当前操作的屏幕为单摄像头屏幕，则熄灭当前操作的屏幕，点亮另一屏幕，以在另一屏幕进行人脸识别；实现了在不同场景下调用双面屏不同的屏幕的摄像头进行人脸识别，从而提高了用户体验。

进一步地，本发明实施例还提供一种基于租客信用评价的推荐装置。

参照图5，图5为本发明面部识别装置第一实施例的功能模块示意图。

本发明面部识别装置为虚拟装置，存储于图移动终端的存储器1005中，用于实现面部识别程序的所有功能：获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。

具体的，本实施例中，所述面部识别装置包括：

第一判断模块101，用于获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；

第二判断模块102，用于若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；

识别模块103，用于若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。

进一步地，该面部识别装置还包括录入模块，用于：

接收面部信息录入指令，根据所述面部信息录入指令确定待录入用户人脸中最接近主摄像头的物点，并将所述最接近主摄像头的物点作为面部曲线的坐标原点；

获取主摄像头采集到的第一画面数据及副摄像头采集到的第二画面数据，利用预设公式计算所述第一画面数据及所述第二画面数据的画面差异数据；

获取主摄像头及副摄像头的参数信息，基于所述参数信息及所述画面差异数据利用预设的距离计算公式计算面部特征点的深度距离；

基于所述坐标原点及所述深度距离构建面部曲线，并将所述面部曲线作为预设面部曲线。

进一步地，该第二判断模块102还用于：

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则以主摄像头获取到的二维图像为基准面，以最接近摄像头的物点为坐标原点；

基于所述基准面及所述坐标原点利用预设的距离计算公式获取所述面部特征点的深度信息；

将所述深度信息与所述预设面部曲线进行匹配，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配。

进一步地，该录入模块还用于：

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则确定所述二维特征信息中与预设的基准特征信息匹配的基准特征点；

将所述基准特征点作为坐标原点，并以主摄像头获取到的二维图像为基准面。

进一步地，该面部识别装置还包括：

第一检测模块，用于检测当前环境模式是否为夜景模式；

第二调用模块，用于若检测到所述当前环境模式为夜景模式，则调用夜景摄像头，并将所述夜景摄像头作为副摄像头。

进一步地，该面部识别装置还包括：

第二检测模块，用于检测当前的副摄像头是否能够采集到人脸中的所有面部特征点；

第二调用模块，用于若检测到当前的副摄像头不能采集到人脸中的所有面部特征点，则调用广角摄像头，并将所述广角摄像头作为副摄像头。

进一步地，该面部识别装置还包括：

第三检测模块，用于若检测到人脸识别指令时，检测当前操作的屏幕是否为多摄像头屏幕；

切换模块，用于若检测到当前操作的屏幕为多摄像头屏幕，则熄灭另一屏幕，进入人脸识别模式；

若检测到当前操作的屏幕为单摄像头屏幕，则熄灭当前操作的屏幕，点亮另一屏幕，以在另一屏幕进行人脸识别。

进一步地，本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的面部识别程序，所述面部识别程序被所述处理器执行时所被执行时所实现的方法可参照本发明面部识别方法的各个实施例，此处不再赘述。

进一步地，此外，本发明实施例还提出一种存储介质。

本发明存储介质上存储有面部识别程序，所述面部识别程序执行时实现如上所述的身份认证方法的步骤。

其中，在所述处理器上运行的面部识别程序被执行时所实现的方法可参照本发明面部识别方法各个实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，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，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种面部识别方法，应用于多摄像头的移动终端，所述多摄像头包括主摄像头及副摄像头，其特征在于，所述面部识别方法包括以下步骤：

获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；

若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。

2.如权利要求1所述的面部识别方法，其特征在于，所述获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

接收面部信息录入指令，根据所述面部信息录入指令确定待录入用户人脸中最接近主摄像头的物点，并将所述最接近主摄像头的物点作为面部曲线的坐标原点；

获取主摄像头采集到的第一画面数据及副摄像头采集到的第二画面数据，利用预设公式计算所述第一画面数据及所述第二画面数据的画面差异数据；

获取主摄像头及副摄像头的参数信息，基于所述参数信息及所述画面差异数据利用预设的距离计算公式计算面部特征点的深度距离；

基于所述坐标原点及所述深度距离构建面部曲线，并将所述面部曲线作为预设面部曲线。

3.如权利要求1所述的面部识别方法，其特征在于，所述若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配的步骤包括：

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则以主摄像头获取到的二维图像为基准面，以最接近摄像头的物点为坐标原点；

基于所述基准面及所述坐标原点利用预设的距离计算公式获取所述面部特征点的深度信息；

将所述深度信息与所述预设面部曲线进行匹配，确定所述深度信息与所述预设面部曲线是否匹配。

4.如权利要求3所述的面部识别方法，其特征在于，所述基于所述基准面及所述坐标原点利用预设的距离计算公式获取所述面部特征点的深度信息的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则确定所述二维特征信息与预设的基准特征信息匹配的基准特征点；

将所述基准特征点作为坐标原点，并以主摄像头获取到的二维图像为基准面。

5.如权利要求1所述的面部识别方法，其特征在于，所述移动终端还包括夜景摄像头，所述获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

检测当前环境模式是否为夜景模式；

若检测到所述当前环境模式为夜景模式，则调用夜景摄像头，并将所述夜景摄像头作为副摄像头。

6.如权利要求1所述的面部识别方法，其特征在于，所述移动终端还包括广角摄像头，所述获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

检测当前的副摄像头是否能够采集到人脸中的所有面部特征点；

若检测到当前的副摄像头不能采集到人脸中的所有面部特征点，则调用广角摄像头，并将所述广角摄像头作为副摄像头。

7.如权利要求1所述的面部识别方法，应用于多摄像头的双面屏移动终端，其特征在于，所述获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配的步骤之前，所述面部识别方法还包括：

若检测到人脸识别指令时，检测当前操作的屏幕是否为多摄像头屏幕；

若检测到当前操作的屏幕为多摄像头屏幕，则熄灭另一屏幕，进入人脸识别模式；

若检测到当前操作的屏幕为单摄像头屏幕，则熄灭当前操作的屏幕，点亮另一屏幕，以在另一屏幕进行人脸识别。

8.一种面部识别装置，其特征在于，所述面部识别装置包括：

第一判断模块，用于获取主摄像头采集到的面部特征点的二维特征信息，确定所述二维特征信息与预设的预设特征信息是否匹配；

第二判断模块，用于若所述二维特征信息与所述预设特征信息匹配，则通过移动终端的主摄像头与副摄像头获取面部特征点的深度信息，确定所述深度信息与预设的预设面部曲线是否匹配；

识别模块，用于若所述深度信息与所述预设面部曲线匹配，则确定面部识别通过。

9.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的面部识别程序，所述面部识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有面部识别程序，所述面部识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的面部识别方法步骤。