CN112507767A

CN112507767A - 脸部辨识方法及其相关电脑系统

Info

Publication number: CN112507767A
Application number: CN201910934582.3A
Authority: CN
Inventors: 陈彦宇
Original assignee: Wistron Corp
Current assignee: Wistron Corp
Priority date: 2019-09-16
Filing date: 2019-09-29
Publication date: 2021-03-16
Anticipated expiration: 2039-09-29
Also published as: TW202113675A; US11170252B2; CN112507767B; US20210081703A1; TWI749370B

Abstract

一种脸部辨识方法及其相关电脑系统，该脸部辨识方法包含撷取一影像的一背景；于确定该影像具有一人脸后，决定该人脸的一脸部感兴趣区域；撷取具有该人脸的该影像的一前景；以及比对该影像的该脸部感兴趣区域与该前景，以决定该人脸是否为一真实人脸。

Description

脸部辨识方法及其相关电脑系统

技术领域

本发明系指一种脸部辨识方法及其相关电脑系统，尤指一种可有效辨识真实人脸的脸部辨识方法及其相关电脑系统。

背景技术

由于科技的进步与发展，利用脸部的视觉特征资讯以进行身分辨识的脸部辨识系统已广泛地应用于各种环境，例如，智慧型行动装置或大楼管理系统。现有的脸部辨识系统在不增加感应器的前提下，通常以三原色(Red Green Blue，RGB)镜头对一使用者的人脸进行脸部辨识。然而，当一使用者以一照片上的一人脸，尝试通过脸部辨识系统的验证时，已知的是脸部辨识系统可能被照片上的人脸欺骗。为了解决上述的问题，现有的技术进一步于脸部辨识系统所撷取到的影像中，判断所撷取的影像的反光效果以辨识人脸，或者判断所撷取的影像中的亮度影像特征，以辨别影像中的人脸是否为一真实人脸。然而，影像的反光辨识的效果不稳定，并且反光辨识对于光源变化过于敏感，容易影响辨识效能。因此，现有技术确实有改进的必要。

发明内容

因此，本发明提供一种脸部辨识方法及其相关电脑系统，以于现有脸部辨识系统所具备的RGB镜头的环境下，有效的辨识真实人脸，进而提高脸部辨识的安全性。

本发明实施例公开一种脸部辨识方法，包含撷取一影像的一背景；于确定该影像具有一人脸后，决定该人脸的一脸部感兴趣区域；撷取具有该人脸的该影像的一前景；以及比对该影像的该脸部感兴趣区域与该前景，以决定该人脸是否为一真实人脸。

本发明实施例另公开一种电脑系统，用来执行一脸部辨识方法，其包含有一影像撷取装置，用来撷取一影像；以及一处理装置，耦接至该影像撷取装置，用来撷取该影像的一背景，于确定该影像具有一人脸后，决定该人脸的一脸部感兴趣区域(region ofinterest，ROI)，撷取具有该人脸的该影像的一前景，以及比对该影像的该脸部感兴趣区域与该前景，以决定该人脸是否为一真实人脸。

附图说明

图1为本发明实施例的一电脑系统的示意图。

图2为本发明实施例的一脸部感兴趣区域的示意图。

图3为本发明实施例的一真实人脸经一处理装置处理后的示意图。

图4为一照片人脸经处理装置处理后的示意图

图5为本发明实施例的具有真实人脸的一前景经过像素投影后的示意图。

图6为具有照片人脸的前景经过像素投影后的示意图。

图7为本发明实施例的一脸部辨识流程的示意图。

其中，附图标记说明如下：

10 电脑系统

102 影像撷取装置

104 处理装置

70 脸部辨识流程

702、704、706、708、710、712 步骤

B 边界

D1 宽度

ROI 脸部感兴趣区域

具体实施方式

请参考图1，图1为本发明实施例的一电脑系统10的示意图。电脑系统10包含一影像撷取装置102及一处理装置104。电脑系统10可以是一脸部辨识系统。影像撷取装置102用来撷取一影像，影像撷取装置102可以是三原色(Red Green Blue，RGB)镜头或者红外线(Infrared，IR)镜头，以固定的方式安装于一环境中。换句话说，电脑系统10的影像撷取装置102所撷取的影像背景，不会任意改变。处理装置104可以是电脑系统10的一中央处理器、一控制器或者一运算装置，用来对影像撷取装置102所撷取的影像进行脸部辨识。更详细而言，处理装置104可用来撷取影像撷取装置102所撷取的影像的一背景，于确定影像具有一人脸后，决定人脸的一脸部感兴趣区域(region of interest，ROI)，并且撷取具有人脸的影像的一前景，以比对影像的脸部感兴趣区域与前景，进而决定人脸是否为一真实人脸。如此一来，本发明实施例的电脑系统10不需增设感应器，而可透过影像的背景以及前景，判断影像撷取装置102所撷取的影像中的人脸是否为真实人脸。

详细来说，当电脑系统10架设完成后，在影像撷取装置102所在的环境没有任何移动物体的情形下，取得背景影像。接着，请同时参考图2，图2为本发明实施例的脸部感兴趣区域的示意图。当处理装置104侦测到影像撷取装置102所撷取的影像存在人脸时，先取得影像中的人脸的一尺寸(单位为像素)，以决定人脸的一标记(landmark)，再根据人脸的一宽度D1，缩小或放大人脸。由于人脸周围的影像可以用于后续判断是否为真实人脸，因此，处理装置104进而以标记向周围扩张，以决定影像中人脸的脸部感兴趣区域ROI。在一实施例中，处理装置104将影像中的人脸的宽度D1缩小或放大至100像素(例如，原始影像为600*300像素、原始人脸的宽度为80像素)。因此，处理装置104以原始人脸的脸宽放大至100像素的一比例作为一基准，将影像放大为750*375像素，再将缩放后的影像中，以标记为基准，决定一固定尺寸的脸部感兴趣区域ROI。在一实施例中，脸部感兴趣区域ROI的尺寸为224*224像素、标记的下巴到脸部感兴趣区域ROI底部为20像素、标记的两侧至脸部感兴趣区域ROI的边界距离分别为62像素。如此一来，本发明实施例的处理装置104即可于侦测到影像中的人脸后，使得人脸于脸部感兴趣区域ROI为置中，并且脸部感兴趣区域ROI保留有人脸周围的影像。

值得注意的是，宽度D1及脸部感兴趣区域ROI的尺寸并不限于上述范例，此外，本发明可透过一Dilb脸部侦测演算法侦测影像中是否具有一人脸，并取得人脸的标记，但不以此为限制，其他脸部侦测演算法也适用于本发明。

当处理装置104确定有人脸存在，并且决定影像的脸部感兴趣区域ROI之后，处理装置104撷取具有人脸的影像的前景。在一实施例中，本案可以一差异绝对值演算法将影像二值化，以撷取影像的前景，但不限于此，其他演算法分离影像的前景与后景也适用于本发明。

在处理装置104取得脸部感兴趣区域ROI以及影像的前景之后，结合脸部感兴趣区域ROI以及影像的前景，以取得前景中的人脸。在一实施例中，请参考图3，图3为本发明实施例的一真实人脸经一处理装置104处理后的示意图。当影像撷取装置102所撷取到的人脸为真实人脸时，并且经由处理装置104结合脸部感兴趣区域ROI以及影像的前景后，可得到如图3中的影像，其中真实人脸部分为一白色区块，而背景部分为一黑色区块。

另一方面，请参考图4，图4为一照片人脸经处理装置104处理后的示意图。值得注意的是，图3的人脸以外的背景部分几乎为黑色区块，而图4的人脸以外的背景部分几乎为白色区块。也就是说，真实人脸的周围为整张照片的背景的一部分，而照片人脸的周围为照片中的背景，非整张照片的背景的一部分。因此，当处理装置104于前景撷取一前景人脸后，可根据前景人脸周围判断前景人脸是否为真实人脸。当前景人脸的周围为影像的背景时，处理装置104判断人脸为真实人脸；相反地，当前景人脸的周围非影像的背景时，处理装置104判断人脸不为真实人脸。

关于处理装置104判断人脸是否为真实人脸的方法，在一实施例中，可以一深度学习演算法或一支撑向量机(support vector machine，SVM)演算法，以决定人脸是否为真实人脸。或者，在另一实施例中，处理装置104可对前景进行一像素投影，以决定人脸是否为真实人脸。请同时参考图5及图6，图5为本发明实施例的具有真实人脸的前景经过像素投影后的示意图，图6为具有照片人脸的前景经过像素投影后的示意图。在图5及图6的范例中，当处理装置104对前景像素进行垂直投影到一X轴方向，前景中具有真实人脸的图5的中间具有较多杂讯，人脸的两侧具有较少杂讯。相较之下，前景中具有照片人脸的图6的中间及人脸的两侧具有较多杂讯，并且呈现均匀分布的结果。因此，本发明的处理装置104即可以上述方法区别影像中的人脸是否为真实人脸。

在一实施例中，可于前景中的标记的脸宽决定一边界B，当边界B之外的范围的杂讯区域小于50％时，即可判断前景中的人脸为真实人脸；相反的，当边界B之外的范围的杂讯区域大于50％时，则判断前景中的人脸非真实人脸。因此，本发明的电脑系统10即可在现有脸部辨识系统所具备的RGB镜头的环境下，可有效辨识真实人脸，进而提高脸部辨识的安全性。值得注意的是，边界B的大小并不限于标记的脸宽，也可以标记的一部分，或其他尺寸。

进一步地，电脑系统10的运作方式可归纳为一脸部辨识流程70，如图7所示。脸部辨识流程70的步骤包含有：

步骤702：开始。

步骤704：撷取影像的背景。

步骤706：于确定影像具有人脸后，决定人脸的脸部感兴趣区域。

步骤708：撷取具有人脸的影像的前景。

步骤710：比对影像的脸部感兴趣区域与前景，以决定人脸是否为真实人脸。

步骤712：结束。

关于脸部辨识流程70的运作流程，可参考上述电脑系统10的实施例，在此不再赘述。

综上所述，本发明实施例提供一种脸部辨识方法及其相关电脑系统，利用影像背景的特征区别真实人脸与照片人脸，进而有效率地辨识镜头前的人脸是否为真实人脸。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims

1.一种脸部辨识方法，包含：

撷取一影像的一背景；

于确定该影像具有一人脸后，决定该人脸的一脸部感兴趣区域；

撷取具有该人脸的该影像的一前景；以及

比对该影像的该脸部感兴趣区域与该前景，以决定该人脸是否为一真实人脸。

2.如权利要求1所述的脸部辨识方法，其中于确定该影像具有该人脸后，决定该人脸的该脸部感兴趣区域的步骤包含：

取得该人脸的一尺寸，以决定该人脸的一标记；以及

根据该人脸的一宽度，缩小或放大该人脸，以根据该标记决定该脸部感兴趣区域。

3.如权利要求1所述的脸部辨识方法，其中比对该影像的该脸部感兴趣区域与该前景，以决定该人脸是否为该真实人脸的步骤包含：

于该前景撷取一前景人脸，以决定该前景人脸是否为真实人脸。

4.如权利要求3所述的脸部辨识方法，其另包含：

当该前景人脸的周围为该影像的背景时，判断该人脸为真实人脸；以及

当该前景人脸的周围非该影像的背景时，判断该人脸不为真实人脸。

5.如权利要求3所述的脸部辨识方法，其中于该前景撷取该前景人脸，以决定该前景人脸是否为真实人脸的步骤包含：

以一深度学习演算法或一支撑向量机演算法，决定该人脸是否为真实人脸。

6.如权利要求3所述的脸部辨识方法，其中于该前景撷取该前景人脸，以决定该前景人脸是否为真实人脸的步骤包含：

对该前景进行一像素投影，以决定该人脸是否为真实人脸。

7.一种电脑系统，用来执行一脸部辨识方法，其包含有：

一影像撷取装置，用来撷取一影像；以及

一处理装置，耦接至该影像撷取装置，用来撷取该影像的一背景，于确定该影像具有一人脸后，决定该人脸的一脸部感兴趣区域，撷取具有该人脸的该影像的一前景，以及比对该影像的该脸部感兴趣区域与该前景，以决定该人脸是否为一真实人脸。

8.如权利要求7所述的电脑系统，其中该处理装置取得该人脸的一尺寸，以决定该人脸的一标记；以及根据该人脸的一宽度，缩小或放大该人脸，以根据该标记决定该脸部感兴趣区域。

9.如权利要求7所述的电脑系统，其中该处理装置于该前景撷取一前景人脸，以决定该前景人脸是否为真实人脸。

10.如权利要求9所述的电脑系统，其中当该前景人脸的周围为该影像的背景时，该处理装置判断该人脸为真实人脸；以及当该前景人脸的周围非该影像的背景时，该处理装置判断该人脸不为真实人脸。

11.如权利要求9所述的电脑系统，其中该处理装置以一深度学习演算法或一支撑向量机演算法，决定该人脸是否为真实人脸。

12.如权利要求9所述的电脑系统，其中该处理装置对该前景进行一像素投影，以决定该人脸是否为真实人脸。