CN111209870A - 一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置 - Google Patents

一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111209870A
CN111209870A CN202010020005.6A CN202010020005A CN111209870A CN 111209870 A CN111209870 A CN 111209870A CN 202010020005 A CN202010020005 A CN 202010020005A CN 111209870 A CN111209870 A CN 111209870A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
key points
rgb image
position difference
average
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
CN202010020005.6A
Other languages
English (en)
Inventor
王震
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.)
Hangzhou Tuya Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Tuya Information Technology Co 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 Hangzhou Tuya Information Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Tuya Information Technology Co Ltd
Priority to CN202010020005.6A priority Critical patent/CN111209870A/zh
Publication of CN111209870A publication Critical patent/CN111209870A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

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
    • G06V40/16—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
    • G06V40/16—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
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection
    • G06V40/45—Detection of the body part being alive

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及人脸识别防伪技术领域，尤其涉及一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置。该方法包括以下步骤：双目摄像头在RGB图像中检测人脸得到位置框；获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到关键点之间的平均距离；根据关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；位置框根据平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域。本发明通过采集不同距离下人脸在RGB图像和红外图像中的位置差，进而利用最小二乘法拟合距离与位置差的对应关系，解决了固定差值配准法存在的不准确的问题，同时也没有复杂的几何坐标转换，在精确性和效率方面能够大大提升活体识别性能。

Description

一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置
技术领域
本发明涉及人脸识别防伪技术领域，尤其涉及一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置。
背景技术
人脸识别，是通过人的脸部特征进行身份识别的一种生物识别技术。通过摄像头采集含有人脸的图像或视频，然后自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。人脸识别防伪，是指为了应对打印照片、电子屏幕等非活体攻击而发展出来的一种防伪技术。一般分为两类，一种是强迫人员眨眼、张嘴或点头等配合的方式防伪，另一种是采用双目摄像头，包括一个RGB摄像头和一个红外摄像头，红外摄像头采集的活体人脸与打印照片以及电子屏幕人脸特征差异较大，便于区分防伪，RGB摄像头采集彩色人脸图像，细节更加丰富，用于人脸身份识别。
双目摄像头防伪，是利用RGB和红外摄像头同时对人脸进行拍照，然后在RGB图像中检测人脸，并根据检测到的人脸位置矩形框在红外图像中抠取对应人脸区域，最后进行特征提取判断是否为活体人脸。双目摄像头一般并行排列，它们之间存在水平和竖直两个方向的位置差，导致人脸在RGB图像和红外图像中的位置不同，因此需要对两个摄像头进行配准。
目前配准方法有两种，一种是固定差值配准法，就是将从RGB图像检测到的人脸框偏移一个固定的值，以得到红外图像中人脸位置。另一种是传统的双目摄像头标定法，利用棋盘格标定板对两个摄像头的内部和外部参数进行标定，得到两个摄像头的空间坐标关系，进而计算目标在RGB图像和红外图像中的位置关系。
发明内容
固定差值配准法存在一个严重问题，就是当人脸距离摄像头远近不同，人脸在RGB图像和红外图像中的位置差也不同，这会造成在红外图像中抠取的人脸位置不准确，影响活体识别效果。
传统双目摄像头标定法较为精确，但需要逐像素计算RGB图像中的目标在红外图像中的位置，涉及到较复杂的几何坐标转换，影响活体识别效率。
本发明提出的方法，通过采集不同距离下人脸在RGB图像和红外图像中的位置差，进而利用最小二乘法拟合距离与位置差的对应关系，解决了固定差值配准法存在的不准确的问题，同时也没有复杂的几何坐标转换，在精确性和效率方面能够大大提升活体识别性能。
为实现上述目的，本发明第一方面的技术方案提供了一种双目活体摄像头配准方法，包括以下步骤：
双目摄像头在RGB图像中检测人脸得到位置框；
获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到所述关键点之间的平均距离；
根据所述关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
所述位置框根据所述平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域；
其中，所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系通过以下方法得到：
双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；
计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系。
在一些可能的实施方式中，所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系通过函数逼近方法拟合。
在一些可能的实施方式中，所述函数逼近方法包括最小二乘法、解析表达式法。
在一些可能的实施方式中，所述函数逼近方法所用的函数为一元函数、二次多项式、三次多项式、四次多项式中的任一种。
在一些可能的实施方式中，所述关键点包括嘴角、耳朵、眼睛、鼻尖。
本发明第二方面的技术方案提供了一种双目活体摄像头配准系统，包括：
检测单元，用于双目摄像头在RGB图像中检测人脸得到位置框；
获取单元，用于获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到所述关键点之间的平均距离；
存储单元，用于存储所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系方程，所述关系方程通过以下方法得到：
双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；
计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系；
计算单元，用于根据所述关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
偏移单元，用于将RGB图像中检测到的人脸框根据所述平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域。
在一些可能的实施方式中，利用最小二乘法拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系。
在一些可能的实施方式中，所述关键点包括嘴角、耳朵、眼睛、鼻尖。
本发明第三方面的技术方案提供了一种存储介质，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现上述的双目活体摄像头配准方法的步骤。
本发明第四方面的技术方案提供了一种人脸识别终端，含有上述的存储介质。
本发明与现有技术相比所具有的有益效果：
通过采集不同距离下人脸在RGB图像和红外图像中的位置差，进而利用最小二乘法拟合距离与位置差的对应关系，解决了固定差值配准法存在的不准确的问题，同时也没有复杂的几何坐标转换，在精确性和效率方面能够大大提升活体识别性能。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了本发明具体实施方式中所涉及的双目活体摄像头快速配准方法的流程图；
图2示出了本发明具体实施方式中所涉及的双目活体摄像头快速配准系统各单元的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示，本发明的实施例提供了一种双目活体摄像头配准方法，包括以下步骤：
双目摄像头在RGB图像中检测人脸得到位置框；
获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到所述关键点之间的平均距离；
根据所述关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
所述位置框根据所述平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域；
其中，所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系通过以下方法得到：
双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；
计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系。
双目活体摄像头是指RGB摄像头和红外(IR)摄像头并行排列，RGB摄像头主要用作人脸检测与人脸身份识别，红外摄像头用作人脸活体识别。
关键点指人脸部的一些特征性点，比如眼睛、耳朵、嘴角、鼻尖等，眼睛包括左眼和右眼，耳朵包括左耳和右耳，嘴角包括左嘴角和右嘴角。本发明中的关键点至少为两个，如关键点为眼睛，关键点之间的平均距离即为两个眼睛之间的距离，两个眼睛之间的距离一般为两个眼睛中心点的连线；又如，关键点为耳朵，关键点之间的平均距离即为两个耳朵之间的距离，两个耳朵之间的距离一般为两个耳朵中心点的连线；又如，关键点为嘴角，关键点之间的平均距离即为两个嘴角之间的距离；又如，关键点为嘴角和鼻尖，关键点之间的平均距离即为嘴角和鼻尖之间的距离；又如，关键点为三个-眼睛和鼻尖，则关键点之间的平均距离即为两个眼睛之间的距离以及两个眼睛分别与鼻尖之间的距离的平均，等等。
步骤：获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到所述关键点之间的平均距离；
其中，获取RGB图像中两个以上关键点的信息主要是指识别并定位关键点或者抓取关键点并定位等，然后根据得到的关键点的位置坐标计算关键点之间的平均距离。
步骤：根据所述关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
该步骤中，关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系是经过预先测定有相应的关系方程，该关系方程测定方法如下：
双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；
计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系；
获得关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系的拟合方程。
即本发明先通过让人在双目摄像头前走动，并录取一段视频，建立关键点的间距与关键点在RGB和红外图像中水平和竖直方向位置差之间的函数关系，完成配准的基础信息。
根据拟合方程和已获得的关键点之间的平均距离，分别计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平方向的平均位置差以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的竖直方向的平均位置差。
具体地，步骤：双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；该步骤中，双目摄像头固定在合适的高度，人一般立于摄像头正前方250cm左右，使得人脸近似处于RGB图像的中心位置；然后开启双目摄像头录像，同时人缓慢走向摄像头，在接近摄像头时停止录像，即获得预设距离内移动的人脸的影像信息。
步骤：计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
该步骤中，对于RGB和红外摄像头录像文件的每一帧图像，采用手工或算法标出人脸部的关键点(比如左眼和右眼)的中心位置坐标，然后计算RGB图像中左眼和右眼之间的距离W，计算RGB图像中左眼和红外图像中左眼的位置差，包括水平方向和竖直方向，即lx和ly，计算RGB图像中右眼和红外图像中右眼的水平方向和竖直方向的位置差rx和ry。然后计算水平方向平均位置差dx＝(lx+rx)/2，竖直方向平均位置差dy＝(ly+ry)/2。记录W、dx和dy。
若是关键点为三个，比如左眼、右眼和鼻尖，对于RGB和红外摄像头录像文件的每一帧图像，采用手工或算法标出人脸部的左眼、右眼和鼻尖的中心位置坐标，然后计算RGB图像中左眼和右眼之间的距离W1、左眼和鼻尖之间的距离W2、右眼和鼻尖之间的距离W3，然后计算平均距离W＝(W1+W2+W3)/3；计算RGB图像中左眼和红外图像中左眼在水平方向和竖直方向的位置差，即lx和ly，计算RGB图像中右眼和红外图像中右眼的水平方向和竖直方向的位置差rx和ry，计算RGB图像中鼻尖和红外图像中鼻尖在水平方向和竖直方向的位置差，即bx和by，然后计算水平方向平均位置差dx＝(lx+rx+bx)/3，竖直方向平均位置差dy＝(ly+ry+by)/3。记录W、dx和dy。
当然，关键点还可以为四个、五个、六个等等，多个关键点依照上述方法计算平均距离以及水平和竖直方向上的平均位置差。
步骤：拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系；
该步骤中，拟合所用的方法为函数逼近方法，比如最小二乘法、解析表达式法等，拟合所用的公式不限于三次多项式，也可以采用二次、四次等多项式，或采用其他形式的一元函数。
如选定三次多项式y＝ax3+bx2+cx+d，利用最小二乘法拟合dx和W的函数关系，拟合dy和W的函数关系；如选定二次多项式y＝ax2+bx+c，利用最小二乘法拟合dx和W的函数关系，拟合dy和W的函数关系；等等。
拟合后，获得关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系的拟合方程。
即根据拟合方程和已获得的关键点之间的平均距离，分别计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平方向的平均位置差以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的竖直方向的平均位置差。
步骤：所述位置框根据所述平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域；
该步骤中，通过上述测定的水平方向的平均位置差和竖直方向的平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域。
以关键点眼睛为例，举例说明具体工作流程:
双目摄像头工作时，在RGB图像中检测人脸得到位置框，并用关键点定位技术得到RGB图像中左右眼位置坐标，然后计算左右眼距离W，代入预存的关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的两个函数关系计算出水平和竖直方向的位置差，将RGB图像中检测到的人脸框偏移该位置差后在红外图像中就能抠取准确的人脸区域。
如图2所示，本发明的实施例还提供了一种双目活体摄像头配准系统，包括：
检测单元，用于双目摄像头在RGB图像中检测人脸得到位置框；
获取单元，用于获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到所述关键点之间的平均距离；
存储单元，用于存储所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系方程，所述关系方程通过以下方法得到：
双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；
计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系；
计算单元，用于根据所述关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
偏移单元，用于将RGB图像中检测到的人脸框根据所述平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域。
在一些可能的实施方式中，利用最小二乘法拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系。
在一些可能的实施方式中，所述关键点包括嘴角、耳朵、眼睛、鼻尖。
基于上述如图1所示方法，相应的，本申请实施例还提供了一种存储介质，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现上述的双目活体摄像头配准方法的步骤。
基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在执行本申请各种实施场景的方法的电子设备上。
此外，存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理和保存计算机设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与该实体设备中其它硬件和软件之间通信。
相应的，本申请实施例还提供了一种人脸识别终端，含有上述的存储介质。
人脸识别终端可以为人脸识别门禁、人脸识别闸机以及其他涉及人脸识别的产品。
本领域技术人员可以理解，本实施例提供的人脸识别终端可以根据实际应用场景选择应用。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
本发明附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和装置的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种双目活体摄像头配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
双目摄像头在RGB图像中检测人脸得到位置框；
获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到所述关键点之间的平均距离；
根据所述关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
所述位置框根据所述平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域；
其中，所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系通过以下方法得到：
双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；
计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系。
2.根据权利要求1所述的双目活体摄像头配准方法，其特征在于，所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系通过函数逼近方法拟合。
3.根据权利要求2所述的双目活体摄像头配准方法，其特征在于，所述函数逼近方法包括最小二乘法、解析表达式法。
4.根据权利要求2所述的双目活体摄像头配准方法，其特征在于，所述函数逼近方法所用的函数为一元函数、二次多项式、三次多项式、四次多项式中的任一种。
5.根据权利要求1-4任一项所述的双目活体摄像头配准方法，其特征在于，所述关键点包括嘴角、耳朵、眼睛、鼻尖、鼻尖。
6.一种双目活体摄像头配准系统，其特征在于，包括：
检测单元，用于双目摄像头在RGB图像中检测人脸得到位置框；
获取单元，用于获取RGB图像中两个以上关键点的信息，并计算得到所述关键点之间的平均距离；
存储单元，用于存储所述关键点之间的平均距离与每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系方程，所述关系方程通过以下方法得到：
双目摄像头获取预设距离内移动的人脸的影像信息；
计算所述影像信息中每一帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系；
计算单元，用于根据所述关键点之间的平均距离计算每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差；
偏移单元，用于将RGB图像中检测到的人脸框根据所述平均位置差进行偏移，得到配准的人脸区域。
7.根据权利要求6所述的双目活体摄像头配准系统，其特征在于，利用最小二乘法拟合不同帧图像的关键点之间的平均距离以及每个关键点在RGB图像和红外图像中的水平和竖直方向的平均位置差的关系。
8.根据权利要求6或7所述的双目活体摄像头配准系统，其特征在于，所述关键点包括嘴角、耳朵、眼睛、鼻尖。
9.一种存储介质，其特征在于，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现权利要求1-5任一项所述的双目活体摄像头配准方法的步骤。
10.一种人脸识别终端，其特征在于，含有权利要求9所述的存储介质。
CN202010020005.6A 2020-01-09 2020-01-09 一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置 Pending CN111209870A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010020005.6A CN111209870A (zh) 2020-01-09 2020-01-09 一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010020005.6A CN111209870A (zh) 2020-01-09 2020-01-09 一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111209870A true CN111209870A (zh) 2020-05-29

Family

ID=70785037

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010020005.6A Pending CN111209870A (zh) 2020-01-09 2020-01-09 一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111209870A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111898553A (zh) * 2020-07-31 2020-11-06 成都新潮传媒集团有限公司 一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备
CN112184787A (zh) * 2020-10-27 2021-01-05 北京市商汤科技开发有限公司 图像配准方法及装置、电子设备和存储介质
CN112257635A (zh) * 2020-10-30 2021-01-22 杭州魔点科技有限公司 人脸误检过滤的方法、系统、电子装置和存储介质
CN112380965A (zh) * 2020-11-11 2021-02-19 浙江大华技术股份有限公司 进行人脸识别的方法及多目摄像机
CN113158877A (zh) * 2021-04-16 2021-07-23 上海云从企业发展有限公司 成像偏差分析及活体检测方法、装置及计算机存储介质
CN113408377A (zh) * 2021-06-03 2021-09-17 山东交通学院 基于温度信息的人脸活体检测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101261115A (zh) * 2008-04-24 2008-09-10 吉林大学 空间圆几何参数的双目立体视觉测量方法
CN105574518A (zh) * 2016-01-25 2016-05-11 北京天诚盛业科技有限公司 人脸活体检测的方法和装置
CN105740779A (zh) * 2016-01-25 2016-07-06 北京天诚盛业科技有限公司 人脸活体检测的方法和装置
CN105868733A (zh) * 2016-04-21 2016-08-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种人脸活体验证方法及装置
CN107169405A (zh) * 2017-03-17 2017-09-15 上海云从企业发展有限公司 基于双目摄像机活体识别的方法及装置
WO2018040307A1 (zh) * 2016-08-31 2018-03-08 上海依图网络科技有限公司 一种基于红外可见双目图像的活体检测方法及装置
CN110163078A (zh) * 2019-03-21 2019-08-23 腾讯科技（深圳）有限公司 活体检测方法、装置及应用活体检测方法的服务系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101261115A (zh) * 2008-04-24 2008-09-10 吉林大学 空间圆几何参数的双目立体视觉测量方法
CN105574518A (zh) * 2016-01-25 2016-05-11 北京天诚盛业科技有限公司 人脸活体检测的方法和装置
CN105740779A (zh) * 2016-01-25 2016-07-06 北京天诚盛业科技有限公司 人脸活体检测的方法和装置
CN105868733A (zh) * 2016-04-21 2016-08-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种人脸活体验证方法及装置
US20180307928A1 (en) * 2016-04-21 2018-10-25 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Living face verification method and device
WO2018040307A1 (zh) * 2016-08-31 2018-03-08 上海依图网络科技有限公司 一种基于红外可见双目图像的活体检测方法及装置
CN107169405A (zh) * 2017-03-17 2017-09-15 上海云从企业发展有限公司 基于双目摄像机活体识别的方法及装置
CN110163078A (zh) * 2019-03-21 2019-08-23 腾讯科技（深圳）有限公司 活体检测方法、装置及应用活体检测方法的服务系统

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111898553A (zh) * 2020-07-31 2020-11-06 成都新潮传媒集团有限公司 一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备
CN111898553B (zh) * 2020-07-31 2022-08-09 成都新潮传媒集团有限公司 一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备
CN112184787A (zh) * 2020-10-27 2021-01-05 北京市商汤科技开发有限公司 图像配准方法及装置、电子设备和存储介质
CN112257635A (zh) * 2020-10-30 2021-01-22 杭州魔点科技有限公司 人脸误检过滤的方法、系统、电子装置和存储介质
CN112380965A (zh) * 2020-11-11 2021-02-19 浙江大华技术股份有限公司 进行人脸识别的方法及多目摄像机
CN112380965B (zh) * 2020-11-11 2024-04-09 浙江大华技术股份有限公司 进行人脸识别的方法及多目摄像机
CN113158877A (zh) * 2021-04-16 2021-07-23 上海云从企业发展有限公司 成像偏差分析及活体检测方法、装置及计算机存储介质
CN113408377A (zh) * 2021-06-03 2021-09-17 山东交通学院 基于温度信息的人脸活体检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111209870A (zh) 一种双目活体摄像头快速配准方法及其系统和装置
US7554575B2 (en) Fast imaging system calibration
WO2021017882A1 (zh) 图像坐标系的转换方法、装置、设备及存储介质
WO2018112788A1 (zh) 图像处理方法及设备
US10565461B2 (en) Live facial recognition method and system
US20160042515A1 (en) Method and device for camera calibration
US11315360B2 (en) Live facial recognition system and method
CN105989363B (zh) 多角度人脸图片库的建立方法
CN112926464B (zh) 一种人脸活体检测方法以及装置
CN110418124B (zh) 投影图像检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110909750A (zh) 图像差异检测方法及装置、存储介质、终端
CN113938674A (zh) 视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN110120012B (zh) 基于双目摄像头的同步关键帧提取的视频拼接方法
CN118351572A (zh) 人员检测方法及相关装置
CN108833874B (zh) 一种用于行车记录仪的全景图像色彩校正方法
CN112073640B (zh) 全景信息采集位姿获取方法及装置、系统
JP3802737B2 (ja) 情報識別用マーカ及びその検出方法及び情報識別用マーカを用いた関連情報取得システム及び情報識別用マーカを用いた関連情報取得方法
US9977992B2 (en) Identifying points of interest in an image
JP2019027882A (ja) 物体距離検出装置
KR20170133666A (ko) 영상 분석을 이용한 카메라 캘리브레이션 방법 및 그 장치
JP2003178304A (ja) 顔画像検索装置、顔画像検索方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム
JP6038489B2 (ja) 画像処理装置
RU2626551C1 (ru) Способ формирования панорамных изображений из видеопотока кадров в режиме реального времени
CN109145855A (zh) 一种人脸检测方法及装置
CN112017138B (zh) 一种基于场景三维结构的图像拼接方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200529

RJ01 Rejection of invention patent application after publication