CN113128254A - 人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质 - Google Patents

人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113128254A
CN113128254A CN201911392529.1A CN201911392529A CN113128254A CN 113128254 A CN113128254 A CN 113128254A CN 201911392529 A CN201911392529 A CN 201911392529A CN 113128254 A CN113128254 A CN 113128254A
Authority
CN
China
Prior art keywords
face
visible light
image
light image
brightness
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
CN201911392529.1A
Other languages
English (en)
Inventor
方凌锐
何�轩
张异凡
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.)
Shanghai Yitu Network Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Yitu Network Science and 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 Shanghai Yitu Network Science and Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Yitu Network Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201911392529.1A priority Critical patent/CN113128254A/zh
Publication of CN113128254A publication Critical patent/CN113128254A/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
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/141—Control of illumination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/96—Management of image or video recognition tasks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (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)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供一种人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质，一种人脸捕获方法，包括：红外摄像单元获取红外光图像；获取所述红外光图像的像素点亮度；当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；当红外光图像检测到人脸时，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；当可见光图像检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。本发明实施例只在特定条件下才开启可见光图像人脸检测捕获人脸，可以减少内存消耗，降低CPU的使用率，降低功耗。

Description

人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质。
背景技术
无论是人脸识别或是人脸图像处理等，都以人脸捕获技术作为其基础。人脸捕获作为人脸相关应用的基础环节，其应用背景广泛，可应用于智能门禁、考勤、手机解锁等，给我们工作、生活带来很大的便利。
传统的人脸捕获使用可见光人脸部分信息，由于终端场景光照条件不可控，容易收到干扰，且由于可见光得到的数据为RGB彩色图像数据，因此在视频采集的过程中若存在彩色视频、照片等攻击的情形，会减少正确捕获人脸图像的概率，增加的误判会导致不安全隐患。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题，本发明的至少一个实施例提供了一种人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质。
第一方面，本发明实施例提出一种人脸捕获方法，包括：红外摄像单元获取红外光图像；获取所述红外光图像的像素点亮度；当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；当在红外光图像中检测到人脸时，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；当在可见光图像中检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。
在一些实施例中，所述人脸捕获方法还包括：当在可见光图像中检测不到人脸时，对预设区域进行可见光补光，对可见光补光后可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测。
在一些实施例中，所述人脸捕获方法还包括：获取可见光人脸图像的亮度，当可见光人脸图像的亮度小于预设值时，进行可见光补光；或者，获取可见光人脸图像的亮度，当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整所述可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度。
在一些实施例中，所述人脸捕获方法还包括：进行红外光补光，以便所述红外摄像单元获取所述红外光图像。
在一些实施例中，所述人脸捕获方法还包括：在根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像之后，确定所述获取到的人脸图像的个数；当获取的人脸图像为多个时，根据预设条件对所述多个人脸图像进行选择，得到一个人脸图像。
在一些实施例中，所述人脸捕获方法还包括：对得到的所述一个人脸图像进行仿射变换，得到正位人脸图像；获取所述正位人脸图像的特征数据，并将所述正位人脸图像的特征数据，与数据库中人脸图像的特征数据进行比对，根据所述比对结果识别所述人脸。
在一些实施例中，所述对人脸图像进行仿射变换得到正位人脸图像，还包括：提取人脸图像中多个表情关键点；对人脸图像进行仿射变化得到去表情的正位人脸图像。
第二方面，本发明实施例还提供一种人脸捕获装置，包括：红外摄像单元，用于获取红外光图像；第一获取单元，用于获取所述红外光图像的像素点亮度；红外光图像人脸检测单元，用于当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；可见光图像人脸检测单元，用于当在红外光图像检测到人脸后，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；人脸图像获取单元，用于当在可见光图像中检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。
在一些实施例中，所述人脸捕获装置，还包括可见光补光单元，用于当可见光图像人脸检测单元检测不到人脸时，对预设区域进行可见光补光。
在一些实施例中，所述人脸捕获装置，所述可见光补光单元，还用于当可见光人脸图像的亮度小于预设值时，进行可见光补光。
在一些实施例中，所述人脸捕获装置，还包括曝光调整单元，用于当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整所述可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度。
在一些实施例中，所述人脸捕获装置，还包括，红外光补光单元，进行红外光补光。
在一些实施例中，所述人脸捕获装置，还包括，过滤单元，用于在确定所述人脸图像获取单元获取的人脸图像为多个时，根据预设条件对所述多个人脸图像进行选择，得到一个人脸图像。
在一些实施例中，所述人脸捕获装置，还包括，仿射变换单元、人脸识别单元，其中，所述仿射变换单元，用于对得到的所述一个人脸图像进行仿射变换，得到正位人脸图像；所述人脸识别单元，用于获取所述正位人脸图像的特征数据，并将所述正位人脸图像的特征数据，与数据库中人脸图像的特征数据进行比对，根据所述比对结果识别所述人脸。
在一些实施例中，所述人脸捕获装置其中的仿射变换单元，用于提取人脸图像中多个表情关键点，对人脸图像进行仿射变化得到去表情的正位人脸图像。
第三方面，本发明实施例还提供一种人脸捕获装置，包括：至少一个处理器；与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储有可执行指令，其中，所述可执行指令在被所述至少一个处理器执行时使得实现如上第一方面的任一项所述的方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种芯片，用于执行上述第一方面中的方法。具体地，该芯片包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有该芯片的设备用于执行上述第一方面中的方法。
第五方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的任一项所述的方法。
第六方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面中的方法。
可见，本发明实施例的人脸捕获方法，在获取的红外光图像的像素点中，亮度超过一定阈值的像素点的个数多于一定值时，再对可见光图像进行人脸检测，确保了可见光摄像头所获取的人脸为真实人脸，防止只基于可见光摄像单元采集的图像引起的误报，而且，只在特定条件下才开启可见光图像人脸检测捕获人脸，可以减少内存消耗，降低CPU的使用率，从而降低功耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明人脸捕获方法一实施例的流程图；
图2为本发明人脸捕获方法另一实施例的流程图；
图3为本发明人脸捕获装置一实施例的示意图；
图4为本发明人脸捕获装置一实施例的示意图。
具体实施方案
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
本方案发明人发现，在现有技术中，对视频进行人脸识别去隐私同时，不能保留人脸的姿态特征，如面部表情的喜怒哀乐，抬头或低头等。导致失去许多商业应用价值。本发明实施例提供如下方案：
图1为本发明人脸捕获方法一实施例的流程图，如图1所示，第一方面，本发明实施例一种人脸捕获方法，包括：
步骤101，红外摄像单元获取红外光图像，红外摄像单元获取红外光图像，得到IR(infrared)红外光图像数据。该红外光图像可以是通过检测目标物体向外辐射的热量获得的。
可以理解的是，红外光图像中出现人脸，由于人脸几何结构和物理特性，决定了人脸的不同区域对光线反射效果不同。例如，不同区域的皮肤粗糙程度、突出面部的高度等决定了它们对红外光先的反射情况，即IR信息的表现不同。例如，人脸整体呈现左右对称、面部不同高度区域的过渡光线变化明显等特征，这些信息呈现的特点可以较好的应用于活体区分。
或者，可选的，也可以进行红外补光，提高所获取的红外光图像的质量。具体的，该红外补光可以是一直进行红外补光，也可以设置在预先设置的时间进行红外补光。在红外补光条件下IR信息呈现的特点可以使得所获取的图像在后续流程中更好的区分活体。
步骤102，获取所述红外光图像的像素点亮度；
在此步骤中，获取IR红外光图像数据的各像素点的亮度。可以理解的是，在进行红外补光的黑暗环境和未进行红外补光的黑暗环境下，IR红外光图像数据的平均亮度是不同的。
步骤103，当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；
当红外光图像像素点中，亮度超过一定值的像素点多于一定数目时，可以推测有人脸图像，此时对红外光图像进行人脸检测。此处的检测可以采用任一已知的技术和方法进行。
此步骤中亮度的第一预设值可以根据季节、环境等进行调整，关于数目的第二预设值，可能和摄像头采集到的人脸图像时距离远近等相关，或者依据其他参数确定。
步骤104，当在红外光图像中检测到人脸时，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；
当在红外光图像中检测到人脸时，即可以确认有活体的人脸经过，此时对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测。通过采集可见光图像的RGB（Red,Green,Blue）图像，获得更多更具体的人脸信息。
步骤105，当可见光图像检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。
当可见光摄像头和红外摄像头，都在同一区域捕获到人脸，则认为成功捕获人脸。可以将同时获得的RGB彩色图像和IR红外光图像的图像阵列叠加，获取人脸图像。具体的叠加方法，例如，将RGB通道和IR通道的像素值将每个像素位上进行叠加，也可以采用现有技术的任一种，本申请不对此进行限定。
本实施人脸捕获方法，在获取的红外光图像的像素点中，亮度超过一定阈值的像素点的个数多于一定值时，再对可见光图像进行人脸检测，由于红外光图像采集过程不受强光、弱光、逆光等环境光影响，从红外光图像中提取到的红外特征也更为准确，从而确保了可见光摄像头所获取的人脸为真实人脸，防止只基于可见光摄像单元采集的图像引起的误报，此外，由于红外光为单色光，通过红外线而成像的图像红外光图像为单色图像，在红外光图像信息上叠加可见光人脸信息，使得捕获的人脸信息更丰富，获得更多更细节的特征数据。而且，本实施例只在特定条件下才开启可见光图像人脸检测捕获人脸，可以减少内存消耗，降低CPU的使用率，从而能进一步降低功耗。
可选的，在步骤104进行可见光人脸检测之后，当在可见光图像中检测不到人脸时，对预设区域进行可见光补光；对可见光补光后，后再对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测。具体的，在进行可见光补光时，可以通过对调整可见光补光单元的高度、倾斜角度、以及可见光补光单元和可见光摄像单元之间的位置关系等使得对预先设置的区域进行可见光补光。并且，在进行可见光补光时，需要注意尽量避免直射人员的眼睛，光强不可太强，一面人员一手遮挡脸部，影响可见光图像的采集。
可以知道，在暗光条件，人眼对可见光时分敏感，在黑暗的环境里进行可见光补光，人眼对较强的亮度变化会有不适，本实施例在红外光图像确定有人经过且可见光检测不到人脸时再进行可见光补光，减少了用户的不适感，提升用户体验。
可选的，获取可见光人脸图像的亮度，当可见光人脸图像的亮度小于预设值时，进行可见光补光；或者，获取可见光人脸图像的亮度，当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整所述可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度。
具体的，当红外光部分检测到人脸后，可见光影像可以只在红外光检测到人脸部分进行人脸检测，在检测到人脸之后，同时检测此部分区域像素亮度分布，根据亮度动态调整可见光图像的亮度。例如，如果区域亮度在一定时间内过低，则自动打开可见光补光灯进行补光，而如果区域亮度在一定时间内过高，将可见光摄像头曝光到最合适的曝光区间，降低此区域的亮度，从而对应不同明暗条件。
可选的，本发明实施例还可以包括，在根据红外光图像和可见光图像获取人脸图像之后，确定所获取到的人脸图像的个数，当获取的人脸图像为多个时，根据预设条件对所述多个人脸图像进行选择，得到一个人脸图像。例如，在有多个人脸图像时，选择其中最大的、或者最清晰的，或像素最多的人脸图像作为检测对象。
可选的，在捕获到合适的人脸之后，本发明实施例还可以包括对得到的所述一个人脸图像进行仿射变换，得到正位人脸图像；获取该正位人脸图像的特征数据，并将所述正位人脸图像的特征数据，与数据库中人脸图像的特征数据进行比对，根据所述比对结果识别所述人脸。可以进一步根据识别结果进行门禁或手机解锁。
具体而言，对人脸图像进行仿射变换得到正位人脸图像，还包括：
提取人脸图像中多个表情关键点，例如，额外提取更多的和表情相关的部分的关键点，例如嘴唇、眼睛等位置的关键点，进行仿射变化得到去表情的正位人脸图像。
利用本发明具体实施方式捕获人脸之后进行人脸识别，既可以防止屏幕、照片或面具等攻击，保证真正的人脸，又可以降低系统的功耗，同时还提高用户体验。
图2为本发明人脸捕获方法另一实施例的流程图，如图2所示，人脸捕获方法包括：
步骤201，进行红外光补光，以便红外摄像单元获取红外光图像；
步骤202，获取红外光图像的像素点亮度；
步骤203，当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对红外光图像进行人脸检测；
步骤204，当在红外光图像中检测到人脸时，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；
步骤205，当在可见光图像中检测不到人脸时，对预设区域进行可见光补光，再对可见光图像进行人脸检测。
步骤206，当检测到可见光人脸图像时，获取该可见光人脸图像的亮度。还可以对可见光人脸图像的亮度调节进行，调节后获取可见光人脸；具体的，当可见光人脸图像的亮度小于预设值时，进行可见光补光；或者，当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度。将可见光人脸图像的亮度调整到合适的范围。该范围可以根据经验确定，本申请不对此进行限定。
步骤207，确定红外光图像和可见光图像获取到的人脸图像的个数；
具体的，可以将同时获得的RGB彩色图像和IR红外光图像的图像阵列叠加，获取人脸图像，确定所获取的人脸图像的个数，为一个或者多个。
步骤208，当获取的人脸图像为多个时，根据预设条件对多个人脸图像进行选择，得到一个人脸图像；
步骤209，对得到的一个人脸图像进行仿射变换，得到正位人脸图像；
步骤210，获取该正位人脸图像的特征数据，并将正位人脸图像的特征数据，与数据库中人脸图像的特征数据进行比对，根据比对结果识别人脸。
通过本实施例的方法进行人脸识别，在防止攻击的同时降低系统的功耗提高用户体验。
在第二方面，本发明还提供一种人脸捕获装置，图3为本发明人脸捕获装置一实施例的示意图，包括：
红外摄像单元301，用于获取红外光图像；
第一获取单元302，用于获取所述红外光图像的像素点亮度；
红外光图像人脸检测单元303，用于当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；
可见光图像人脸检测单元304，用于当在红外光图像中检测到人脸时，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；
人脸图像获取单元305，用于当在可见光图像中检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。
可选的，在一个实施例中，人脸捕获装置，还包括可见光补光单元，用于当可见光图像人脸检测单元检测不到人脸时，进行可见光补光。
可选的，在一个实施例中，可见光补光单元，还用于当可见光人脸图像的亮度小于预设值时，进行可见光补光。
可选的，在一个实施例中，人脸捕获装置，还包括曝光调整单元，用于当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整所述可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度。
可选的，在一个实施例中，人脸捕获装置，还包括，红外光补光单元，进行红外光补光。该红外补光单元可以是一直进行红外补光，也可以设置在预先设置的时间进行红外补光。
可选的，人脸捕获装置，还包括，过滤单元，用于确定在所述人脸图像获取单元获取的人脸图像为多个时，根据预设条件对所述多个人脸图像进行选择，得到一个人脸图像。
可选的，人脸捕获装置，还包括，所述人脸捕获装置，还包括，仿射变换单元、人脸识别单元，其中，所述仿射变换单元，用于对得到的所述一个人脸图像进行仿射变换，得到正位人脸图像；所述人脸识别单元，用于将所述正位人脸图像的特征数据，与数据库中人脸图像的特征数据进行比对，根据所述比对结果识别所述人脸。
图4为本发明人脸捕获装置另一实施例的示意图，包括：
401，红外光补光单元，进行红外光补光；该红外补光单元可以是一直进行红外补光，也可以设置在预先设置的时间进行红外补光。
301，红外摄像单元，用于获取红外光图像；
302，第一获取单元，用于获取所述红外光图像的像素点亮度；
303，红外光图像人脸检测单元，用于当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；
304，可见光图像人脸检测单元，用于当在红外光图像中检测到人脸时，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；
406，可见光补光单元，用于当可见光图像人脸检测单元检测不到人脸时，进行可见光补光；
407，曝光调整单元，用于当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整所述可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度；
305，人脸图像获取单元，用于当可见光图像检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。
409，过滤单元，用于在确定所述人脸图像获取单元获取的人脸图像为多个时，根据预设条件对所述多个人脸图像进行选择，得到一个人脸图像。
410，仿射变换单元，用于对得到的所述一个人脸图像进行仿射变换，得到正位人脸图像；
411，人脸识别单元，用于获取该正位人脸图像的特征数据，并将所述正位人脸图像的特征数据，与数据库中人脸图像的特征数据进行比对，根据所述比对结果识别所述人脸。
上述的涉及到的人脸捕获装置具体技术细节和人脸捕获装置方法中类似，在人脸捕获装置的实施方式中所能达到的技术效果在人脸捕获装置方法的实施方式中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，在人脸捕获方法实施方式中提到的相关技术细节也可应用在人脸捕获装置的实施方式中。
本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。
在第三方面，本发明还提供一种人脸捕获装置，包括：
至少一个处理器；与至少一个处理器耦合的存储器，存储器存储有可执行指令，其中，可执行指令在被至少一个处理器执行时使得实现本发明第一方面的方法。
本实施例提供一种人脸捕获装置，包括：至少一个处理器；与至少一个处理器耦合的存储器。处理器和存储器可以单独设置，也可以集成在一起。
例如，存储器可以包括随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、非易失性存储器或寄存器等。处理器可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）等。或者是图像处理器(Graphic Processing Unit,GPU)存储器可以存储可执行指令。处理器可以执行在存储器中存储的可执行指令，从而实现本文描述的各个过程。
可以理解，本实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是ROM (Read-OnlyMemory，只读存储器)、PROM (ProgrammableROM，可编程只读存储器)、EPROM (ErasablePROM，可擦除可编程只读存储器)、EEPROM (ElectricallyEPROM，电可擦除可编程只读存储器)或闪存。易失性存储器可以是RAM (RandomAccessMemory，随机存取存储器)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如SRAM (StaticRAM，静态随机存取存储器)、DRAM (DynamicRAM，动态随机存取存储器)、SDRAM (SynchronousDRAM，同步动态随机存取存储器)、DDRSDRAM (DoubleDataRate SDRAM，双倍数据速率同步动态随机存取存储器)、ESDRAM (Enhanced SDRAM，增强型同步动态随机存取存储器)、SLDRAM(SynchlinkDRAM，同步连接动态随机存取存储器)和DRRAM (DirectRambusRAM，直接内存总线随机存取存储器)。本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在一些实施方式中，存储器存储了如下的元素，升级包、可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统和应用程序。
其中，操作系统，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序中。
在本发明实施例中，处理器通过调用存储器存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器用于执行第二方面所提供的方法步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种芯片，用于执行上述第一方面中的方法。具体地，该芯片包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有该芯片的设备用于执行上述第一方面中的方法。
此外，在第五方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明第二方面的方法的步骤。
例如，机器可读存储介质可以包括但不限于各种已知和未知类型的非易失性存储器。
第六方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面中的方法。
本领域技术人员可以明白的是，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤能够以电子硬件、或者软件和电子硬件的结合来实现。这些功能是以硬件还是软件方式来实现，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以针对每个特定的应用，使用不同的方式来实现所描述的功能，但是这种实现并不应认为超出本申请的范围。
在本申请实施例中，所公开的系统、装置和方法可以通过其它方式来实现。例如，单元的划分仅仅为一种逻辑功能划分，在实际实现时还可以有另外的划分方式。例如，多个单元或组件可以进行组合或者可以集成到另一个系统中。另外，各个单元之间的耦合可以是直接耦合或间接耦合。另外，在本申请实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是单独的物理存在等等。
应理解，在本申请的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在机器可读存储介质中。因此，本申请的技术方案可以以软件产品的形式来体现，该软件产品可以存储在机器可读存储介质中，其可以包括若干指令用以使得电子设备执行本申请实施例所描述的技术方案的全部或部分过程。上述存储介质可以包括ROM、RAM、可移动盘、硬盘、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上内容仅为本申请的具体实施方式，本申请的保护范围并不局限于此。本领域技术人员在本申请所公开的技术范围内可以进行变化或替换，这些变化或替换都应当在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人脸捕获方法，其特征在于，包括：
红外摄像单元获取红外光图像；
获取所述红外光图像的像素点亮度；
当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；
当在红外光图像中检测到人脸后，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；
当在可见光图像中检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
当在可见光图像中检测不到人脸时，对预设区域进行可见光补光；
对可见光补光后所述可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取可见光人脸图像的亮度，当可见光人脸图像的亮度小于预设值时，进行可见光补光；或者
获取可见光人脸图像的亮度，当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整所述可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度。
4.一种人脸捕获装置，其特征在于，包括：
红外摄像单元，用于获取红外光图像；
第一获取单元，用于获取所述红外光图像的像素点亮度；
红外光图像人脸检测单元，用于当亮度高于第一预设值的像素点的数目多于第二预设值时，对所述红外光图像进行人脸检测；
可见光图像人脸检测单元，用于当在红外光图像中检测到人脸后，对可见光摄像单元采集的可见光图像进行人脸检测；
人脸图像获取单元，用于当在可见光图像中检测到人脸时，根据所述红外光图像和所述可见光图像获取人脸图像。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括可见光补光单元，用于当可见光图像人脸检测单元检测不到人脸时，对预设区域进行可见光补光。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述可见光补光单元，还用于当可见光人脸图像的亮度小于预设值时，进行可见光补光。
7.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括曝光调整单元，用于当可见光人脸图像的亮度大于预设值时，调整所述可见光摄像单元的曝光参数以降低所述可见光人脸图像的亮度。
8.一种人脸捕获装置，包括：
至少一个处理器；
与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储有可执行指令，其中，所述可执行指令在被所述至少一个处理器执行时使得实现根据权利要求1至3中任一项所述的方法。
9.一种芯片，其特征在于，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行：如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上权利要求1至3中任一项所述的方法的步骤。
CN201911392529.1A 2019-12-30 2019-12-30 人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质 Pending CN113128254A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911392529.1A CN113128254A (zh) 2019-12-30 2019-12-30 人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911392529.1A CN113128254A (zh) 2019-12-30 2019-12-30 人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113128254A true CN113128254A (zh) 2021-07-16

Family

ID=76767473

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911392529.1A Pending CN113128254A (zh) 2019-12-30 2019-12-30 人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113128254A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113674230A (zh) * 2021-08-10 2021-11-19 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种室内逆光人脸关键点的检测方法及装置
CN113808135A (zh) * 2021-11-19 2021-12-17 北京的卢深视科技有限公司 图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150157930A1 (en) * 2012-05-18 2015-06-11 Universal Entertainment Corporation Gaming device
CN106355169A (zh) * 2016-11-11 2017-01-25 成都优势互动科技有限公司 红外活体人脸图像采集装置、识别装置及其处理方法
CN108769504A (zh) * 2018-03-20 2018-11-06 北京德融汇科技有限公司 一种应用于atm的带活体检测激活功能的红外摄像头
CN109117725A (zh) * 2018-07-09 2019-01-01 深圳市科脉技术股份有限公司 人脸识别方法及装置
CN109389719A (zh) * 2018-09-29 2019-02-26 厦门狄耐克智能科技股份有限公司 一种小区单元门门禁系统及开门方法
CN110059644A (zh) * 2019-04-23 2019-07-26 杭州智趣智能信息技术有限公司 一种基于人脸图像的活体检测方法、系统及相关组件

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150157930A1 (en) * 2012-05-18 2015-06-11 Universal Entertainment Corporation Gaming device
CN106355169A (zh) * 2016-11-11 2017-01-25 成都优势互动科技有限公司 红外活体人脸图像采集装置、识别装置及其处理方法
CN108769504A (zh) * 2018-03-20 2018-11-06 北京德融汇科技有限公司 一种应用于atm的带活体检测激活功能的红外摄像头
CN109117725A (zh) * 2018-07-09 2019-01-01 深圳市科脉技术股份有限公司 人脸识别方法及装置
CN109389719A (zh) * 2018-09-29 2019-02-26 厦门狄耐克智能科技股份有限公司 一种小区单元门门禁系统及开门方法
CN110059644A (zh) * 2019-04-23 2019-07-26 杭州智趣智能信息技术有限公司 一种基于人脸图像的活体检测方法、系统及相关组件

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113674230A (zh) * 2021-08-10 2021-11-19 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种室内逆光人脸关键点的检测方法及装置
CN113674230B (zh) * 2021-08-10 2023-12-19 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种室内逆光人脸关键点的检测方法及装置
CN113808135A (zh) * 2021-11-19 2021-12-17 北京的卢深视科技有限公司 图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质
CN113808135B (zh) * 2021-11-19 2022-03-25 北京的卢深视科技有限公司 图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11321963B2 (en) Face liveness detection based on neural network model
US9922238B2 (en) Apparatuses, systems, and methods for confirming identity
US10445574B2 (en) Method and apparatus for iris recognition
CN107077602B (zh) 用于活性分析的系统及方法
JP6312714B2 (ja) 陰影検出および減衰のためのマルチスペクトル撮像システム
EP2680192B1 (en) Facial recognition
US7801335B2 (en) Apparatus and methods for detecting the presence of a human eye
US8798336B2 (en) Facial recognition
US9864756B2 (en) Method, apparatus for providing a notification on a face recognition environment, and computer-readable recording medium for executing the method
US8295593B2 (en) Method of detecting red-eye objects in digital images using color, structural, and geometric characteristics
EP3440593B1 (en) Method and apparatus for iris recognition
EP2864931A1 (en) Systems and method for facial verification
US10891479B2 (en) Image processing method and system for iris recognition
JP2002269565A (ja) 回転画像の補正による非接触式アイリス認識方法
US20180336397A1 (en) Method for detecting a live face for access to an electronic device
JP2007280367A (ja) 顔照合装置
WO2018233637A1 (zh) 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN109255282B (zh) 一种生物识别方法、装置和系统
CN113128254A (zh) 人脸捕获方法、装置、芯片及计算机可读存储介质
CN111582118A (zh) 一种人脸识别方法及装置
CN111666869B (zh) 一种基于宽动态处理的人脸识别方法、装置及电子设备
JP7092616B2 (ja) 物体検出装置、物体検出方法、及び物体検出プログラム
JP2007025901A (ja) 画像処理装置、画像処理方法
JP2007140723A (ja) 顔認証装置
CN113128255A (zh) 活体检测装置方法、装置、芯片和计算机可读存储介质

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