CN1841405A - 三维人像仪及三维人脸的判别方法 - Google Patents

三维人像仪及三维人脸的判别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN1841405A
CN1841405A CN 200510024828 CN200510024828A CN1841405A CN 1841405 A CN1841405 A CN 1841405A CN 200510024828 CN200510024828 CN 200510024828 CN 200510024828 A CN200510024828 A CN 200510024828A CN 1841405 A CN1841405 A CN 1841405A
Authority
CN
China
Prior art keywords
face
dimensional
image
reflective mirror
people
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.)
Granted
Application number
CN 200510024828
Other languages
English (en)
Other versions
CN100375977C (zh
Inventor
曾文斌
王国田
黄全会
赵文忠
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.)
Yinchen Intelligent Identfiying Science & Technology Co Ltd Shanghai
Original Assignee
Yinchen Intelligent Identfiying Science & Technology Co Ltd Shanghai
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 Yinchen Intelligent Identfiying Science & Technology Co Ltd Shanghai filed Critical Yinchen Intelligent Identfiying Science & Technology Co Ltd Shanghai
Priority to CNB2005100248281A priority Critical patent/CN100375977C/zh
Publication of CN1841405A publication Critical patent/CN1841405A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN100375977C publication Critical patent/CN100375977C/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明是一种三维人脸判别方法,用以判断通过摄像装置获取的人脸图像是否为三维图像,首先通过摄像装置同时获取人脸的左右两侧的图像;然后裁剪出左右人脸的图像FL及FR;接着将两侧的人脸图像进行归一化处理并掩模形成具有一定分辨率的图像;再接着将FL及FR图像对应切分成若干片;再接着求出FL和FR中对应位置的切片的像素差值的均方差D1、D2、D3;最后根据均方差的数值判断是否为三维图像。利用上述方法可以方便地判别一张人脸的图像是否为三维图像,防止在一些场合利用照片或图形冒充人脸。

Description

三维人像仪及三维人脸的判别方法
技术领域
本发明涉及生物特征识别领域,尤其是有关一种判断人脸是三维人脸还是平面二维图像的三维人脸的判别方法及三维人像仪。
背景技术
人脸识别技术作为生物识别领域的一个热点问题,很多研究机构和公司都在积极的进行研究和相应的产品开发,并且已经研究出了多种人脸识别算法。但是目前产品都基于2维成像设备获取人像,没有人像的深度信息,不能区分二维的人脸画像与真实的三维人脸像,这样就会在有些场合不能准确地判定处于监控或其它设备中的图像是否为真实的人脸,限制了技术的应用。
通常情况下一台摄像机只能形成一个角度下的物体图像,我们无法知道物体的3维信息。现代航天遥感、医学成像等领域采用激光、射线等扫描技术实现3维信息采集,成本高昂,无法进入大规模的商业应用。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种可以方便地区别真实的三维人脸与二维的图像的三维人脸的判别方法及一种使用一个摄像头即可以对人像进行多角度取像的三维人像仪。
10.本发明的目的是这样实现的:一种三维人脸判别方法,用以判断通过摄像装置获取的人脸是否为三维图像,包括以下步骤:
第一步,通过摄像装置同时获取人脸的左右两侧的图像;
第二步,通过眼位定位算法确定左右两边成像的眼睛位置,裁剪出对应的左右人脸的图像FL及FR;
第三步,将两侧的人脸图像进行归一化处理并掩模形成具有一定分辨率的图像;
第四步,判断两侧人脸的一致性,当一致性处于一定数值范围时判别图像为三维人脸形成的图像。
本发明的特点还在于:所述摄像装置包括一个摄像头及三维人像仪,所述三维人像仪包括两个主动反光镜及两个被动反光镜,主动反光镜的镜面朝向需要取像的人脸,所述两被动反光镜相背且成一定夹角设置,且与主动反光镜平行,镜面相对,所述摄像头的取像范围为两个被动反光镜的镜面。
本发明也可以通过以下技术方案实现:一种三维人像仪,其特征在于:包括一个摄像头和多组主动反光镜及被动反光镜,主动反光镜的镜面朝向需要取像的人像,所述多个被动反光镜相背且成一定夹角设置,且与主动反光镜平行,镜面相对,所述摄像头的取像范围为多个被动反光镜的镜面。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:能够方便地区分真实的三维人脸与二维图像。
附图说明
图1是本发明三维人像仪的一个实施例的结构示意图。
图2是本发明三维人像仪的一个实施例的分光原理图。
图3是使用本发明的三维人像仪成像的成像效果图。
图4是本发明三维人脸判别方法的流程图。
图5(a)及图5(b)是本发明三维人脸判别方法的效果图,用以显示自图3所形成的真实人脸图像与一张二维图片在检测定位掩模后的对比效果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。
请参阅图1所示,本发明的一种三维人像仪的结构示意图,三维人像仪包括一个摄像头1及两组主动反光镜2及被动反光镜3,主动反光镜2的镜面朝向需要取像的人像,所述被动反光镜3相背且成一定直角设置,且与主动反光镜2平行,镜面相对,所述摄像头1的取像范围为多个被动反光镜3的镜面。
请参阅图2所示,其为本发明的一种三维人像仪的分光原理图,因为两组主动反光镜2及被动反光镜3左右对称,分别通过左右两边的一对主动反光镜2将实物影像反射至中间的一对被动反光镜3,然后被动反光镜3将左右两侧的实物影像反射至摄像头1。这样,摄像头1中就形成了同一个物体的两侧看过去的图像,其图像效果如图3所示。
请参阅图4及图5(a)及图5(b)所示,本发明一种三维人脸判别方法的流程图及成像效果图,用以判断通过摄像装置获取的人脸图像是否为三维图像,包括以下步骤:
第一步,通过摄像装置即三维人像仪同时获取人脸的左右两侧的图像;
第二步,通过眼位定位算法确定左右两边成像的眼睛位置,裁剪出对应的左右人脸的图像FL及FR;
第三步,将两侧的人脸图像进行归一化处理并掩模形成分辨率为64*64的图像;
第四步,将FL、FR图像横向切分成三片(宽度分别为18,28,18);
第五步,求出FL和FR中对应位置的切片的像素差值的均方差D1、D2、D3,即用FL的第一片的每个像素值减去FR的第一片的对应点的像素值,求出均方差D1;D2与D3类推;使用真实人脸的图像求得的均方差D1=19.8;D2=26.7;D3=25.3,而使用二维平面图像D1=8.0;D2=10.8;D3=12.2。
第六步根据均方差的数值判断是否为三维图像,当15<D1<30并且15<D2<30并且15<D3<30时,判断为三维,当5<D1<15或者5<D2<15或者5<D3<15时,判断为二维,其它情况则为错误图像。由此,判定图5(a)所示为三维人脸,而图5(b)所示为二维图像。
综上所述,本发明完成了发明人的发明目的,能够方便地实现三维人脸的判别,使用图片假冒人脸,且仅使用一个摄像头即可完成,成本低廉,无需其它价格高昂的扫描设备。

Claims (9)

1.一种三维人脸判别方法,用以判断通过摄像装置获取的人脸是否为三维图像,包括以下步骤:
第一步,通过摄像装置同时获取人脸的左右两侧的图像;
第二步,通过眼位定位算法确定左右两边成像的眼睛位置,裁剪出对应的左右人脸的图像FL及FR;
第三步,将两侧的人脸图像进行归一化处理并掩模形成具有一定分辨率的图像;
第四步,判断两侧人脸的一致性,当一致性处于一定数值范围时判别图像为三维人脸形成的图像。
2.如权利要求1所述的三维人脸的判别方法,其特征在于:所述第四步的判别人脸的一致性包括以下步骤,首先将FL及FR图像对应切分成若干片;接着求出FL和FR中对应位置的切片的像素差值的均方差D1、D2、D3;最后根据均方差的数值判断是否为三维图像。
3.如权利要求2所述的三维人脸的判别方法,其特征在于:所述第四步中的切分切成三片。
4.如权利要求3所述的三维人脸的判别方法,其特征在于:所述第六步中如果D1、D2、D3处于15与30之间则判别三维图像。
5.如权利要求1所述的三维人脸的判别方法,其特征在于:所述左右人脸可以为上下人脸。
6.如权利要求1所述的三维人脸的判别方法,其特征在于:所述第三步中分辨率为64*64。
7.如权利要求1所述的三维人脸的判别方法,其特征在于:所述摄像装置包括一个摄像头及三维人像仪,所述三维人像仪包括两个主动反光镜及两个被动反光镜,主动反光镜的镜面朝向需要取像的人脸,所述两被动反光镜相背且成一定夹角设置,且与主动反光镜平行,镜面相对,所述摄像头的取像范围为两个被动反光镜的镜面。
8.一种三维人像仪,其特征在于:包括一个摄像头和多组主动反光镜及被动反光镜,主动反光镜的镜面朝向需要取像的人像,所述多个被动反光镜相背且成一定夹角设置,且与主动反光镜平行,镜面相对,所述摄像头的取像范围为多个被动反光镜的镜面。
9.如权利要求8所述的三维人像仪,其特征在于:所述多组主动反光镜及被动反光镜为两组。
CNB2005100248281A 2005-04-01 2005-04-01 三维人脸的判别方法 Expired - Fee Related CN100375977C (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CNB2005100248281A CN100375977C (zh) 2005-04-01 2005-04-01 三维人脸的判别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CNB2005100248281A CN100375977C (zh) 2005-04-01 2005-04-01 三维人脸的判别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN1841405A true CN1841405A (zh) 2006-10-04
CN100375977C CN100375977C (zh) 2008-03-19

Family

ID=37030417

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNB2005100248281A Expired - Fee Related CN100375977C (zh) 2005-04-01 2005-04-01 三维人脸的判别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN100375977C (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101393597B (zh) * 2007-09-19 2011-06-15 上海银晨智能识别科技有限公司 识别人脸是否为正面脸的方法
CN102103696A (zh) * 2009-12-21 2011-06-22 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 人脸辨识系统、方法及具有该系统的身份识别装置
CN101609500B (zh) * 2008-12-01 2012-07-25 公安部第一研究所 出入境数字人像相片质量评估方法
CN104573682A (zh) * 2015-02-15 2015-04-29 四川川大智胜软件股份有限公司 一种基于人脸相似度的人脸防伪方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5828913A (en) * 1995-06-06 1998-10-27 Zanen; Pieter O. Method for three dimensional measurement and imaging having focus-related convergence compensation
US7680299B2 (en) * 2003-02-13 2010-03-16 Nec Corporation Unauthorized person detection device and unauthorized person detection method

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101393597B (zh) * 2007-09-19 2011-06-15 上海银晨智能识别科技有限公司 识别人脸是否为正面脸的方法
CN101609500B (zh) * 2008-12-01 2012-07-25 公安部第一研究所 出入境数字人像相片质量评估方法
CN102103696A (zh) * 2009-12-21 2011-06-22 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 人脸辨识系统、方法及具有该系统的身份识别装置
CN104573682A (zh) * 2015-02-15 2015-04-29 四川川大智胜软件股份有限公司 一种基于人脸相似度的人脸防伪方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN100375977C (zh) 2008-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109598242B (zh) 一种活体检测方法
CN103578115B (zh) 移动体识别系统以及移动体识别方法
JP2005538278A (ja) ステレオドアセンサ
CN106128053A (zh) 一种智慧金睛识别人员逗留徘徊报警方法和装置
CN107909604A (zh) 基于双目视觉的动态物体运动轨迹识别方法
CN106485735A (zh) 基于立体视觉技术的人体目标识别与跟踪方法
CN1932841A (zh) 基于仿生复眼的运动目标检测装置及其方法
WO2005067424A2 (en) Method and apparatus for monitoring a passageway using 3d images
CN106778713A (zh) 一种动态人眼跟踪的虹膜识别装置及方法
CN106128022A (zh) 一种智慧金睛识别暴力动作报警方法和装置
CN105913013A (zh) 双目视觉人脸识别算法
CN102930334A (zh) 视频人体轮廓识别计数器
CN1841405A (zh) 三维人像仪及三维人脸的判别方法
Carletti et al. An efficient and effective method for people detection from top-view depth cameras
RU2004123248A (ru) Система и способ отслеживания объекта
CN112801038B (zh) 一种多视点的人脸活体检测方法及系统
CN105931429A (zh) 一种智慧金睛识别夜间接近报警方法和装置
CN109443319A (zh) 基于单目视觉的障碍物测距系统及其测距方法
CN100347721C (zh) 基于结构光的人脸定位的方法
Ernő et al. Model-based human ear localization and feature extraction
CN102142148A (zh) 视频空时特征提取方法
Tang et al. Face pose estimation based on integral slice features of single depth images
Jiménez et al. Face tracking and pose estimation with automatic three-dimensional model construction
Zúniga et al. Fast and reliable object classification in video based on a 3D generic model
Vankayalapati et al. Extraction of facial features for the real-time human gender classification

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C17 Cessation of patent right
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20080319

Termination date: 20140401