CN109948586B - 人脸验证的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种人脸验证的方法、装置、设备及存储介质，属于计算机应用技术领域。方法包括：获取图像采集装置所采集的包括多个人脸的人脸图像；检测每个人脸与所述图像采集装置的距离；检测每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积；根据每个人脸与所述图像采集装置的距离和每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸，基于所述目标人脸的图像进行人脸验证。根据人脸与图像采集装置的距离和人脸在人脸图像中的人脸框面积来判断哪个人脸更可能是待验证用户的人脸，可以降低因旁观用户干扰而造成的人脸不匹配问题发生的几率，缩短人脸验证的耗时，提升待验证用户人脸验证的通过率，提升用户体验。

Description

人脸验证的方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种人脸验证的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

人脸验证越来越多地应用于金融支付、安防等领域，如银行远程开户、自助机刷脸支付、出入安全检查、人脸登录验证等。人脸验证的基本原理为：在图像采集区域采集待验证用户的人脸图像，将该人脸图像与系统预存的人脸图像进行对比，从而实现身份验证判断。但是，在图像采集区域，除待验证用户外，还有旁观用户，因此，在人脸验证过程中，能否准确判断哪个是待验证用户的人脸，哪些是旁观用户的人脸，是影响人脸验证通过率的关键。

相关技术中，当图像采集区域存在多个用户时，人脸验证系统对采集到的人脸图像中的人脸按照人脸框面积大小进行排序，默认人脸图像中人脸框面积最大的人脸为待验证用户的人脸，并直接采用该人脸框面积最大的人脸的图像进行人脸验证。

在实现本申请的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：

相关技术中，将人脸图像中人脸框面积最大的人脸作为待验证用户的人脸，这可能会将图像采集区域内距离摄像头很近的旁观用户的人脸当作待验证用户的人脸，从而发生人脸不匹配的问题，导致验证失败率较高，用户体验感较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸验证的方法、装置、设备及存储介质，可用于解决相关技术中的问题。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种人脸验证的方法，所述方法包括：

获取图像采集装置所采集的包括多个人脸的人脸图像；

检测每个人脸与所述图像采集装置的距离；

检测每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积；

根据每个人脸与所述图像采集装置的距离和每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸，基于所述目标人脸的图像进行人脸验证。

可选地，所述根据每个人脸与所述图像采集装置的距离和每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸，包括：

根据每个人脸与所述图像采集装置的距离确定每个人脸的第一分值，根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值；

对于任一人脸，基于所述任一人脸的第一分值和第二分值确定所述任一人脸的综合分值；

从所述人脸图像包括的多个人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸。

可选地，所述根据每个人脸与所述图像采集装置的距离和每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸，包括：

在所述人脸图像包括的多个人脸中，将与所述图像采集装置的距离超过距离阈值范围的人脸进行剔除，将在所述人脸图像中的人脸框面积未达到面积阈值范围的人脸进行剔除；根据剩余的每个人脸与所述图像采集装置的距离和剩余的每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸。

可选地，所述根据每个人脸与所述图像采集装置的距离确定每个人脸的第一分值，包括：

根据每个人脸与所述图像采集装置的距离，基于以下公式确定每个人脸的第一分值：

其中，L₀为人脸与图像采集装置的理想距离，L_i为第i个人脸与图像采集装置的距离，n为图像采集装置采集的人脸图像所包括的人脸的数量，1为与图像采集装置的距离为理想距离的人脸的第一分值，x_i为第i个人脸的第一分值。

可选地，所述根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值，包括：

根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积与图像采集框面积的比值确定每个人脸的第二分值。

可选地，所述对于任一人脸，基于所述任一人脸的第一分值和第二分值确定所述任一人脸的综合分值，包括：

对于任一人脸，人脸的第一分值和第二分值设置有不同权重，基于任一人脸的第一分值和第二分值及其对应的权重确定所述任一人脸的综合分值。

可选地，所述选择目标人脸之后，还包括：

展示所述目标人脸的图像；

若接收到确认指令，执行所述基于所述目标人脸的图像进行人脸验证；

若未接收到确认指令，重新采集人脸图像，基于重新采集的人脸图像进行人脸验证。

另一方面，提供了一种人脸验证的装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取图像采集装置所采集的包括多个人脸的人脸图像；

第一检测模块，用于检测每个人脸与所述图像采集装置的距离；

第二检测模块，用于检测每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积；

选择模块，用于根据每个人脸与所述图像采集装置的距离和每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸；

验证模块，用于基于所述目标人脸的图像进行人脸验证。

可选地，所述装置，还包括：

第一确定模块，用于根据每个人脸与所述图像采集装置的距离确定每个人脸的第一分值；

第二确定模块，用于根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值；

第三确定模块，用于对于任一人脸，基于所述任一人脸的第一分值和第二分值确定所述任一人脸的综合分值；

所述选择模块，用于从所述人脸图像包括的多个人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸。

可选地，所述选择模块，用于在所述人脸图像包括的多个人脸中，将与所述图像采集装置的距离超过距离阈值范围的人脸进行剔除，将在所述人脸图像中的人脸框面积未达到面积阈值范围的人脸进行剔除；根据剩余的每个人脸与所述图像采集装置的距离和剩余的每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸。

可选地，所述第一确定模块，用于根据每个人脸与所述图像采集装置的距离，基于以下公式确定每个人脸的第一分值：

其中，L₀为人脸与图像采集装置的理想距离，L_i为第i个人脸与图像采集装置的距离，n为图像采集装置采集的人脸图像所包括的人脸的数量，1为与图像采集装置的距离为理想距离的人脸的第一分值，x_i为第i个人脸的第一分值。

可选地，所述第二确定模块，用于根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积与图像采集框面积的比值确定每个人脸的第二分值。

可选地，所述第三确定模块，用于对于任一人脸，人脸的第一分值和第二分值设置有不同权重，基于任一人脸的第一分值和第二分值及其对应的权重确定所述任一人脸的综合分值。

可选地，所述装置，还包括：

展示模块，用于展示所述目标人脸的图像；

所述验证模块，用于若接收到确认指令，执行所述基于所述目标人脸的图像进行人脸验证；若未接收到确认指令，重新采集人脸图像，基于重新采集的人脸图像进行人脸验证。

另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令在被所述处理器执行时实现上述任一所述的人脸验证的方法。

另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令在被执行时实现上述任一所述的人脸验证的方法。

本申请实施例提供的技术方案至少带来如下有益效果：

根据人脸与图像采集装置的距离和人脸在人脸图像中的人脸框面积来判断哪个人脸更可能是待验证用户的人脸，可以降低因旁观用户干扰而造成的人脸不匹配问题发生的几率，缩短人脸验证的耗时，提升待验证用户人脸验证的通过率，提升用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种实施环境的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种人脸验证的方法流程图；

图3是本申请实施例提供的一种人脸验证过程的示意图；

图4是本申请实施例提供的一种人脸验证的装置示意图；

图5是本申请实施例提供的一种人脸验证的装置示意图；

图6是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

人脸验证越来越多地应用于金融支付、安防等领域，如银行远程开户、自助机刷脸支付、出入安全检查、人脸登录验证等。人脸验证的基本原理为：在图像采集区域采集待验证用户的人脸图像，将该人脸图像与系统预存的人脸图像进行对比，从而实现身份验证判断。但是，在图像采集区域，除待验证用户外，还有旁观用户，因此，在人脸验证过程中，能否准确判断哪个是待验证用户的人脸，哪些是旁观用户的人脸，是影响人脸验证通过率的关键。

对此，本申请实施例提供了一种人脸验证的方法，请参考图1，其示出了本申请实施例提供的方法实施环境的示意图。该实施环境可以包括：终端11和服务器12。

其中，终端11安装有人脸验证系统，当该人脸验证系统启动后，可应用本申请实施例提供的方法进行人脸验证。例如，人脸验证系统包括图像采集装置、人脸检测装置、屏幕等装置。终端11也可以采集用户注册信息。例如，终端11可通过采集用户在注册时的账号信息和人脸图像信息，将该账号信息和人脸图像信息发送至服务器12上进行存储。当然，终端11上也可以对该账号信息和人脸图像信息进行存储。从而在需要对待验证用户进行人脸验证时，采用本申请实施例提供的方法实现人脸验证。

可选地，图1所示的终端11可以是诸如手机、平板电脑、个人计算机等电子设备。服务器12可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。终端11与服务器12通过有线或无线网络建立通信连接。

本申请实施例提供的人脸验证的方法可如图2所示，以该方法应用于人脸验证登录场景，通过终端来进行人脸验证为例。如图2所示，本申请实施例提供的方法可以包括如下几个步骤：

在步骤201中，获取图像采集装置所采集的包括多个人脸的人脸图像。

在人脸验证的场景下，终端上的人脸验证系统启动，通过人脸验证系统的图像采集装置采集图像采集区域内的所有人脸图像，由此获取到图像采集装置采集的人脸图像。可选地，图像采集装置可以是能够采集图像的摄像机，例如，可以是3D摄像机。

在图像采集装置采集的图像中，除人脸图像外，难以避免的还会有非人脸图像，例如植物图像、动物图像等。因此，本申请实施例提供的方法可以通过利用人脸验证系统中的人脸检测装置检测出图像中的人脸图像，将非人脸图像剔除，从而实现在图像采集装置采集的图像中，只留下人脸图像。本申请实施例对检测人脸图像的方式不加以限定，所有可以检测出人脸图像的技术均可在本申请的保护范围内。

进一步地，在采集的人脸图像中，除待验证用户的人脸外，还可能有旁观用户的人脸，因此，图像采集装置所采集的人脸图像有包括多个人脸的情况，对此，本申请实施例提供了针对包括多个人脸的人脸图像进行人脸验证的方式，该步骤在获取到包括多个人脸的人脸图像后，后续的人脸验证方式详见下面的步骤。

在步骤202中，检测每个人脸与图像采集装置的距离。

由于在人脸验证的图像采集区域内，除待验证用户外，难以避免的还会有旁观用户，而不同用户的人脸与图像采集装置的距离不同。对此，考虑到具有人脸验证意图的用户通常处在距离图像采集装置合适的区域，本申请实施例采取了检测每个用户的人脸与图像采集装置的距离的方式。通过该方式筛选出与图像采集装置距离远近合适的人脸，由于该人脸是待验证用户的人脸的可能性比较高，因而将其作为人脸验证的对象的可能性也较高。

可选地，由于图像采集装置可以是双目摄像头，也可以是单目摄像头，因而针对不同类型的图像采集装置，可采用不同的距离确定方式。对于双目摄像头来说，人脸与图像采集装置的距离可以是人脸到双目摄像头水平连线的垂直距离；对于单目摄像头来说，人脸与图像采集装置的距离可以是人脸到单目摄像头的直线距离。无论是哪种类型的图像采集装置，人脸与图像采集装置的距离可以为人脸的各像素点到图像采集装置的距离的平均值；人脸与图像采集装置的距离还可以为人脸的某一特定部位与图像采集装置的距离。例如，人脸的鼻子尖部与图像采集装置的距离、人脸的两眼睛连线的中点部与图像采集装置的距离等。

本申请实施例对人脸与图像采集装置的距离的确定方式不加以限定，但是对于同一人脸图像中的多个人脸，为了控制变量进行对比，要以相同的确定方式测量人脸与图像采集装置的距离。例如，检测同一人脸图像中的每个人脸的各像素点到单目摄像头的直线距离的平均值，或者检测同一人脸图像中的每个人脸的鼻子尖部到双目摄像头水平连线的垂直距离等。

可选地，检测人脸与图像采集装置的距离的方式可以采用非接触式的三维测量技术。非接触式的三维测量技术一般通过利用磁学、光学、声学等学科中的物理量测量物体表面点坐标位置，其中运用较多的是光学技术。而在光学技术中运用较多的是基于三角法的光学三维测量技术。基于三角法的光学三维测量技术以三角测量为基础，通过待测点相对于光学基准线偏移产生的角度变化计算该点的深度信息，即可以计算出人脸到图像采集装置的距离。根据是否采用特定光源对被测物体进行照明，基于三角法的光学三维测量技术可以分为两大类：被动三角法和主动三角法。

例如，采用属于被动三角法的双目立体视觉法检测人脸与图像采集装置的距离。其基本原理在于：图像采集装置的双目摄像头从不同角度同时拍摄同一区域的场景，得到两幅包含图像采集区域内的所有人脸的人脸图像，然后检测和匹配同一人脸的某一物点于两幅图像上的对应点，基于视差原理计算视差，然后基于视差数据计算出该人脸物点到双目摄像头水平连线的垂直距离，将该人脸物点到双目摄像头水平连线的垂直距离作为该人脸与图像采集装置的距离。该方法原理简单，适应性强，不需要单独的传感器，硬件成本很低，可以在多种条件下灵活测量物体的三维信息。

再例如，采用属于主动三角法的编码结构光法检测人脸与图像采集装置的距离。其基本原理在于：通过向被测人脸投射编码结构光，使得该被测人脸在编码结构光的照射下生成特殊图像，该图像包含了光源在被测人脸上的畸变信息。然后根据三角法和摄像头与投影仪之间的参数进行计算，即可得到被测人脸与图像采集装置的距离。编码结构光技术可以对获得的编码图案进行解码，与双目立体视觉法相比，编码结构光法可以解决特征点搜索困难的难题。

在步骤203中，检测每个人脸在人脸图像中的人脸框面积。

除了考虑距离之外，由于不同用户的人脸在人脸图像中的人脸框面积不同，考虑到具有人脸验证意图的用户人脸通常是人脸图像中人脸框面积较大的，因此，本申请实施例还采取了检测每个用户的人脸在人脸图像中的人脸框面积的方式。通过该方式筛选出在人脸图像中的人脸框面积较大的人脸，由于该人脸是待验证用户的人脸的可能性比较高，因而将其作为人脸验证的对象的可能性也较高。

可选地，检测每个人脸图像的人脸框面积的方式可以是通过人脸检测算法根据人脸在人脸图像中的位置输出人脸坐标，根据人脸坐标计算人脸框面积。

在步骤204中，根据每个人脸与图像采集装置的距离和每个人脸在人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸，基于目标人脸的图像进行人脸验证。

确定每个人脸与图像采集装置的距离和每个人脸在人脸图像中的人脸框面积后，本申请实施例将二者综合起来确定要进行人脸验证的目标人脸，可选地，基于距离和人脸框面积选择目标人脸的方式包括但不限于：根据每个人脸与图像采集装置的距离确定每个人脸的第一分值，根据每个人脸在人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值；对于任一人脸，基于任一人脸的第一分值和第二分值确定任一人脸的综合分值；从人脸图像包括的多个人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸。其中，综合分值的参考阈值可以根据经验设置，也可以根据应用场景来设置，还可以针对不同应用场景进行更新。

可选地，根据每个人脸与图像采集装置的距离确定每个人脸的第一分值的方式包括：根据每个人脸与图像采集装置的距离，基于以下公式确定每个人脸的第一分值：

其中，L₀为人脸与图像采集装置的理想距离，L_i为第i个人脸与图像采集装置的距离，n为图像采集装置采集的人脸图像所包括的人脸的数量，1为与图像采集装置的距离为理想距离的人脸的第一分值，x_i为第i个人脸的第一分值。

max[L₀-min_1≤i≤n(L_i),max_1≤i≤n(L_i)-L₀]为理想距离与最远离理想距离的距离之差，代表距离数据的最大波动。上述第一分值计算公式的意义为：第i个人脸与图像采集装置的距离L_i与理想距离L₀之间的偏差和最大波动的比值，再计算该比值与最高第一分值1的差值，该差值即为第i个人脸的第一分值。第一分值越接近1，说明该人脸与图像采集装置的距离越接近理想距离。

例如，假设图像采集装置采集的人脸图像中包括5个人脸，每个人脸与图像采集装置的距离分别为10cm，15cm，30cm，50cm和55cm，假设理想距离为35cm，则根据上述公式计算的每个人脸对应的第一分值如下表：

可选地，根据每个人脸在人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值的方式可以是，根据每个人脸在人脸图像中的人脸框面积，基于以下公式确定每个人脸的第二分值：

其中，S为图像采集框面积，S_i为第i个人脸在人脸图像中的人脸框面积，y_i为第i个人脸的第二分值，此处假设图像采集框面积对应的第二分值为1。

上述第二分值计算公式的意义为：第i个人脸在人脸图像中的人脸框面积与图像采集框面积的比值，由于假设图像采集框面积对应的第二分值为1，则该比值即为第i个人脸的第二分值。第二分值越接近1，说明该人脸图像中的人脸框面积越大。

可选地，对于任一人脸，基于任一人脸的第一分值和第二分值确定任一人脸的综合分值的方式可以是，对于任一人脸，人脸的第一分值和第二分值设置有不同权重，基于任一人脸的第一分值和第二分值及其对应的权重确定任一人脸的综合分值。其中，第一分值和第二分值的权重可根据经验设置，也可以根据应用场景设置，本申请实施例对此不加以限定。

例如，假设人脸的第一分值权重为60％，第二分值权重为40％，对于第i个人脸，其第一分值为x_i，第二分值为y_i，假设该人脸的综合分值为z_i，则该人脸的综合分值计算公式如下：

z_i＝x_i×60％+y_i×40％

根据上述公式即可得到任一人脸的综合分值，选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸。

可选地，本申请实施例还可以设置最近和最远的距离阈值以及最小的人脸框面积阈值，从而据此剔除部分明显是干扰项的人脸图像。例如，在采集的人脸图像包括的多个人脸中，将与图像采集装置的距离超过距离阈值范围的人脸进行剔除，将在人脸图像中的人脸框面积未达到面积阈值范围的人脸进行剔除。在此基础上，根据剩余的每个人脸与图像采集装置的距离确定每个人脸的第一分值，根据剩余的每个人脸在人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值，基于第一分值和第二分值确定剩余的每个人脸的综合分值，从剩余的人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸。其中，最近和最远的距离阈值以及最小的人脸框面积阈值可以根据经验设置，也可以根据应用场景自由调整。

例如，假设图像采集装置采集的人脸图像中包括5个人脸，每个人脸与图像采集装置的距离分别为10cm，15cm，30cm，50cm和55cm。若设置的最近距离阈值为12cm，最远距离阈值为53cm，则将与图像采集装置的距离为10cm和55cm的2个人脸剔除，剩余与图像采集装置的距离为15cm，30cm和50cm的3个人脸；假设剩余的3个人脸在人脸图像中的人脸框面积分别为80cm²，120cm²和150cm²，若设置的最小人脸框面积阈值为100cm²，则将在人脸图像中的人脸框面积为80cm²的人脸剔除。最终在人脸图像中剩余2个人脸，根据剩余的2个人脸与图像采集装置的距离确定这2个人脸的第一分值，根据剩余的2个人脸在人脸图像中的人脸框面积确定这2个人脸的第二分值。基于第一分值和第二分值确定剩余的2个人脸的综合分值，从剩余的2个人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸。

当存在至少两个综合分值达到参考阈值并且综合分值相同的人脸时，可选地，可以根据人脸与屏幕的角度选择目标人脸。例如，根据人脸的位置获取人眼与屏幕的视觉角度，设置人眼与屏幕的视觉角度阈值，将人眼与屏幕的视觉角度在阈值范围内的人脸作为目标人脸。

除上述方式外，当存在至少两个综合分值达到参考阈值并且综合分值和与屏幕的角度均相同的人脸时，还可以随机选取其中一个人脸作为目标人脸。

例如，以图3(1)所示的图像采集装置所采集的人脸图像为例，该人脸图像中包括人脸A、人脸B和人脸C，基于上述过程得出人脸A的综合分值为0.3，人脸B的综合分值为0.8，人脸C的综合分值为0.6，假设此场景中人脸的综合分值的参考阈值为0.7，则人脸B的综合分值高于参考阈值，将人脸B作为目标人脸。

进一步地，选择目标人脸之后，可以进行后续的人脸验证过程。在人脸验证过程中，可将目标人脸的图像与基准人脸图像进行比对，从而得到验证结果。其中，基准人脸图像可以在需要人脸验证的应用场景中通过注册的方式得到。例如，注册步骤包括：用户输入注册信息，注册信息包括但不限于登录账号和用户的基准人脸图像，上述基准人脸图像可以为系统采集的用户在注册时的人脸图像，也可以是用户注册时向系统提交的人脸图像，基准人脸图像与登录账号是一一对应的，基准人脸图像是人脸验证登录的图像密码。

例如，以将上述人脸验证的方式应用于登录验证场景中为例，如果待验证用户输入登录账号后，人脸验证系统的图像采集装置对其人脸进行图像采集，若采集到的目标人脸的图像与数据库中的基准人脸图像相符合，则登录成功，否则，登录失败。

可选地，本发明实施例提供的方法在选择出目标人脸之后，还包括进一步的确认步骤。例如，选择目标人脸之后，还包括：展示目标人脸的图像；若接收到确认指令，则基于目标人脸的图像进行人脸验证；若未接收到确认指令，则重新采集人脸图像，基于重新采集的人脸图像进行人脸验证。

可选地，展示目标人脸的图像的方式可以是弹窗的方式，弹窗内容可以包括目标人脸的图像和与目标人脸相关的数据。其中，目标人脸的图像可以是从采集的人脸图像中截取出来的目标人脸的图像；目标人脸的相关数据可以包括人脸与图像采集装置的距离，人脸在人脸图像中的人脸框面积等，还可以包括询问用户是否使用该目标人脸的图像进行人脸验证的文字，比如“是否使用该人脸的图像进行人脸验证？”“是”“否”等，如图3(2)所示。

待验证用户根据展示的目标人脸的图像判断该目标人脸是否为本人的人脸，若待验证用户认为该目标人脸为本人人脸，则触发确认指令。例如，点击弹窗中的“是”，人脸验证系统接收到确认指令后，基于该目标人脸的图像进行人脸验证。将该目标人脸的图像与待验证用户的基准人脸图像进行对比，若该目标人脸的图像与基准人脸图像相符合，则验证结果为验证成功并且登录成功，如图3(3)所示。若该目标人脸的图像与基准人脸图像不符合，则验证结果为验证失败并且登录失败。

若待验证用户认为该目标人脸不是本人的人脸，而是旁观用户的人脸，则不触发确认指令或者触发否定指令。例如，在一定时间内不操作或者点击弹窗中的“否”，人脸验证系统未接收到确认指令，则重新采集图像采集区域内的人脸图像，基于重新采集的人脸图像重新选择目标人脸的图像，然后再进行人脸验证。

可选地，若人脸验证系统未接收到确认指令，可以语音提示旁观用户，让旁观用户离待验证用户远一些，然后再重新采集图像采集区域内的人脸图像。

在本申请实施例中，根据人脸与图像采集装置的距离和人脸在人脸图像中的人脸框面积来判断哪个人脸更可能是待验证用户的人脸，可以降低因旁观用户干扰而造成的人脸不匹配问题发生的几率，缩短人脸验证的耗时，提升待验证用户人脸验证的通过率，提升用户体验。

基于相同技术构思，参见图4，本申请实施例提供了一种人脸验证的装置，该装置包括：

获取模块401，用于获取图像采集装置所采集的包括多个人脸的人脸图像；

第一检测模块402，用于检测每个人脸与图像采集装置的距离；

第二检测模块403，用于检测每个人脸在人脸图像中的人脸框面积；

选择模块404，用于根据每个人脸与图像采集装置的距离和每个人脸在人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸；

验证模块405，用于基于目标人脸的图像进行人脸验证。

参见图5，该装置还包括：

第一确定模块406，用于根据每个人脸与图像采集装置的距离确定每个人脸的第一分值；

第二确定模块407，用于根据每个人脸在人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值；

第三确定模块408，用于对于任一人脸，基于任一人脸的第一分值和第二分值确定任一人脸的综合分值；

选择模块404，用于从人脸图像包括的多个人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸。

可选地，选择模块404，用于在人脸图像包括的多个人脸中，将与图像采集装置的距离超过距离阈值范围的人脸进行剔除，将在人脸图像中的人脸框面积未达到面积阈值范围的人脸进行剔除；根据剩余的每个人脸与图像采集装置的距离和剩余的每个人脸在人脸图像中的人脸框面积选择目标人脸。

可选地，第一确定模块406，用于根据每个人脸与图像采集装置的距离，基于以下公式确定每个人脸的第一分值：

其中，L₀为人脸与图像采集装置的理想距离，L_i为第i个人脸与图像采集装置的距离，n为图像采集装置采集的人脸图像所包括的人脸的数量，1为与图像采集装置的距离为理想距离的人脸的第一分值，x_i为第i个人脸的第一分值。

可选地，第二确定模块407，用于根据每个人脸在人脸图像中的人脸框面积与图像采集框面积的比值确定每个人脸的第二分值。

可选地，第三确定模块408，用于对于任一人脸，人脸的第一分值和第二分值设置有不同权重，基于任一人脸的第一分值和第二分值及其对应的权重确定任一人脸的综合分值。

可选地，参见图5，该装置，还包括：

展示模块409，用于展示目标人脸的图像；

验证模块405，用于若接收到确认指令，执行基于目标人脸的图像进行人脸验证；若未接收到确认指令，重新采集人脸图像，基于重新采集的人脸图像进行人脸验证。

在本申请实施例中，根据人脸与图像采集装置的距离和人脸在人脸图像中的人脸框面积来判断哪个人脸更可能是待验证用户的人脸，可以降低因旁观用户干扰而造成的人脸不匹配问题发生的几率，缩短人脸验证的耗时，提升待验证用户人脸验证的通过率，提升用户体验。

需要说明的是，上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图6是本申请实施例提供的一种人脸验证的设备的结构示意图。该设备可以为终端，例如可以是：智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving Picture Experts Group AudioLayer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts GroupAudio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。

通常，终端包括有：处理器601和存储器602。

处理器601可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器601可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器601可以集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器601还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器602可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器602还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器602中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器601所执行以实现本申请中方法实施例提供的人脸验证的方法。

在一些实施例中，终端还可选包括有：外围设备接口603和至少一个外围设备。处理器601、存储器602和外围设备接口603之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口603相连。具体地，外围设备包括：射频电路604、触摸显示屏605、摄像头组件605、音频电路607、定位组件608和电源609中的至少一种。

外围设备接口603可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器601和存储器602。在一些实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路604用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路604通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路604将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路604包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路604可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路604还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏605用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏605是触摸显示屏时，显示屏605还具有采集在显示屏605的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器601进行处理。此时，显示屏605还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏605可以为一个，设置在终端的前面板；在另一些实施例中，显示屏605可以为至少两个，分别设置在终端的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏605可以是柔性显示屏，设置在终端的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏605还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏605可以采用LCD(LiquidCrystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-EmittingDiode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件606用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件606包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件606还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路607可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器601进行处理，或者输入至射频电路604以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器601或射频电路604的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路607还可以包括耳机插孔。

定位组件608用于定位终端的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBasedService，基于位置的服务)。定位组件608可以是基于美国的GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。

电源609用于为终端中的各个组件进行供电。电源609可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源609包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，终端还包括有一个或多个传感器610。该一个或多个传感器610包括但不限于：加速度传感器611、陀螺仪传感器612、压力传感器613、指纹传感器614、光学传感器615以及接近传感器616。

加速度传感器611可以检测以终端建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器611可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器601可以根据加速度传感器611采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏605以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器611还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器612可以检测终端的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器612可以与加速度传感器611协同采集用户对终端的3D动作。处理器601根据陀螺仪传感器612采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器613可以设置在终端的侧边框和/或触摸显示屏605的下层。当压力传感器613设置在终端的侧边框时，可以检测用户对终端的握持信号，由处理器601根据压力传感器613采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器613设置在触摸显示屏605的下层时，由处理器601根据用户对触摸显示屏605的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器614用于采集用户的指纹，由处理器601根据指纹传感器614采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器614根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器601授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器614可以被设置在终端的正面、背面或侧面。当终端上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器614可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器615用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器601可以根据光学传感器615采集的环境光强度，控制触摸显示屏605的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏605的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏605的显示亮度。在另一个实施例中，处理器601还可以根据光学传感器615采集的环境光强度，动态调整摄像头组件606的拍摄参数。

接近传感器616，也称距离传感器，通常设置在终端的前面板。接近传感器616用于采集用户与终端的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器616检测到用户与终端的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器601控制触摸显示屏605从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器616检测到用户与终端的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器601控制触摸显示屏605从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集。所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集经配置以由一个或者一个以上处理器执行，以实现上述任一种人脸验证的方法。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集在被计算机设备的处理器执行时实现上述任一种人脸验证的方法。

可选地，上述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种人脸验证的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图像采集装置所采集的包括多个人脸的人脸图像；

检测每个人脸与所述图像采集装置的距离；

检测每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积；

根据每个人脸与所述图像采集装置的距离，基于以下公式确定每个人脸的第一分值：

其中，L₀为人脸与图像采集装置的理想距离，L_i为第i个人脸与图像采集装置的距离，n为图像采集装置采集的人脸图像所包括的人脸的数量，1为与图像采集装置的距离为理想距离的人脸的第一分值，x_i为第i个人脸的第一分值；

根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值；

对于任一人脸，基于所述任一人脸的第一分值和第二分值确定所述任一人脸的综合分值，从所述人脸图像包括的多个人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸；或者，在所述人脸图像包括的多个人脸中，将与所述图像采集装置的距离超过距离阈值范围的人脸进行剔除，将在所述人脸图像中的人脸框面积未达到面积阈值范围的人脸进行剔除，根据剩余的每个人脸与所述图像采集装置的距离确定剩余的每个人脸的第一分值，根据剩余的每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定剩余的每个人脸的第二分值，基于第一分值和第二分值确定剩余的每个人脸的综合分值，从剩余的人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸；其中，当存在至少两个综合分值达到参考阈值并且综合分值相同的人脸时，根据人脸与屏幕的角度选择目标人脸，当存在至少两个综合分值达到参考阈值并且综合分值和与屏幕的角度均相同的人脸时，随机选取其中一个人脸作为目标人脸；

基于所述目标人脸的图像进行人脸验证。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值，包括：

根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积与图像采集框面积的比值确定每个人脸的第二分值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于任一人脸，基于所述任一人脸的第一分值和第二分值确定所述任一人脸的综合分值，包括：

对于任一人脸，人脸的第一分值和第二分值设置有不同权重，基于任一人脸的第一分值和第二分值及其对应的权重确定所述任一人脸的综合分值。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述选择目标人脸之后，还包括：

展示所述目标人脸的图像；

若接收到确认指令，执行所述基于所述目标人脸的图像进行人脸验证；

若未接收到确认指令，重新采集人脸图像，基于重新采集的人脸图像进行人脸验证。

5.一种人脸验证的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取图像采集装置所采集的包括多个人脸的人脸图像；

第一检测模块，用于检测每个人脸与所述图像采集装置的距离；

第二检测模块，用于检测每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积；

选择模块，用于根据每个人脸与所述图像采集装置的距离，确定每个人脸的第一分值：

其中，L₀为人脸与图像采集装置的理想距离，L_i为第i个人脸与图像采集装置的距离，n为图像采集装置采集的人脸图像所包括的人脸的数量，1为与图像采集装置的距离为理想距离的人脸的第一分值，x_i为第i个人脸的第一分值；

所述选择模块，还用于根据每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定每个人脸的第二分值；

所述选择模块，还用于对于任一人脸，基于所述任一人脸的第一分值和第二分值确定所述任一人脸的综合分值，从所述人脸图像包括的多个人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸；或者，在所述人脸图像包括的多个人脸中，将与所述图像采集装置的距离超过距离阈值范围的人脸进行剔除，将在所述人脸图像中的人脸框面积未达到面积阈值范围的人脸进行剔除，根据剩余的每个人脸与所述图像采集装置的距离确定剩余的每个人脸的第一分值，根据剩余的每个人脸在所述人脸图像中的人脸框面积确定剩余的每个人脸的第二分值，基于第一分值和第二分值确定剩余的每个人脸的综合分值，从剩余的人脸中选择综合分值达到参考阈值的人脸作为目标人脸；其中，当存在至少两个综合分值达到参考阈值并且综合分值相同的人脸时，根据人脸与屏幕的角度选择目标人脸，当存在至少两个综合分值达到参考阈值并且综合分值和与屏幕的角度均相同的人脸时，随机选取其中一个人脸作为目标人脸；

验证模块，用于基于所述目标人脸的图像进行人脸验证。

6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令在被所述处理器执行时实现如权利要求1至4任一所述的人脸验证的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令在被执行时实现如权利要求1至4任一所述的人脸验证的方法。

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