專利名稱：一種身份認(rèn)證的方法及認(rèn)證裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，特別是一種身份認(rèn)證的方法及認(rèn)證裝置。
背景技術(shù)：
人臉認(rèn)證系統(tǒng)在安全監(jiān)控領(lǐng)域已經(jīng)取得了很多應(yīng)用，具有十分重要的價(jià)值。
現(xiàn)有的人臉認(rèn)證系統(tǒng)，通常是采用人臉認(rèn)證技術(shù)，確定兩張人臉或多張人臉的相 似程度；即通?；诓杉降膱D像，從該圖像中獲取到表征人臉特征的圖像信息，比對(duì)采集 到的人臉圖像信息與預(yù)先存儲(chǔ)的人臉特征信息，若比對(duì)結(jié)果表示所驗(yàn)證的人臉與預(yù)先存儲(chǔ) 的人臉特征信息相符合，則認(rèn)為用戶為合法用戶。或者采用表情識(shí)別方法認(rèn)證活體人臉，但 是這要求用戶做出各種表情的方式有局限性，用戶可能由于心情不佳無(wú)法做出笑的表情， 或者有些用戶存在疾患，根本無(wú)法笑，再加上表情識(shí)別方法一般要求用戶笑得程度比較夸 張，更降低了技術(shù)的實(shí)用性。 發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)存在至少以下技術(shù)問(wèn)題一些場(chǎng)景 下，若非法用戶獲取到合法用戶的照片，以現(xiàn)有技術(shù)難以甚至無(wú)法區(qū)分被驗(yàn)證的對(duì)象是否 為真實(shí)的合法用戶。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例提供一種身份認(rèn)證的方法及認(rèn)證裝置，以解決在現(xiàn)有技術(shù)中，若非 法用戶獲取到合法用戶的照片，以現(xiàn)有技術(shù)難以根據(jù)所述照片區(qū)分被驗(yàn)證的對(duì)象是否為真 實(shí)的合法用戶的缺陷。
—種對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證的方法，包括采集包含所述用戶人臉的圖像，對(duì)所述圖
像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到其中存在的人臉區(qū)域；采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?yīng)的
用戶身份；要求所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向，從而確認(rèn)為一活體；當(dāng)確定
所述用戶通過(guò)人臉認(rèn)證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為所述用戶為一合法用戶。 上述方法中，采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?yīng)的用戶身份進(jìn)一步包括
在所述人臉區(qū)域上定位臉部特征點(diǎn)，所述臉部特征點(diǎn)為左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，根據(jù)左
眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定人臉認(rèn)證所需的所述人臉區(qū)域的范圍，將割取的所述人臉區(qū)
域放縮到一預(yù)定大小并提取人臉特征；根據(jù)提取的所述人臉特征，確認(rèn)所述用戶身份。 上述方法中，要求所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向之后還包括在所
述圖像上定位至少一個(gè)臉部特征點(diǎn)；根據(jù)所述臉部特征點(diǎn)，得到眼睛區(qū)域圖像，根據(jù)預(yù)先設(shè)
置的視線方向分類器判定所述眼睛區(qū)域圖像的視線方向符合所述限定方向。 上述方法中，所述臉部特征點(diǎn)為眼睛的內(nèi)外眼角點(diǎn)；所述得到眼睛區(qū)域圖像進(jìn)一
步包括以所述內(nèi)外眼角點(diǎn)之間的距離的第一倍數(shù)為寬度，以所述距離的第二倍數(shù)為高度，
確定眼睛區(qū)域的范圍，并割取得到眼睛區(qū)域圖像并放縮到所述視線方向分類器所需的預(yù)定尺寸。 上述方法中，所述臉部特征點(diǎn)為左眼和右眼特征點(diǎn)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定左眼區(qū)域和右眼區(qū)域作為所述眼睛區(qū)域，并放縮到所述視線方向分類器所需的預(yù) 定尺寸。 上述方法中，還包括所述用戶需要調(diào)整視線到不少于兩個(gè)限定方向；并且，在視 線調(diào)整過(guò)程中，用戶姿態(tài)保持始終不變。 上述方法中，所述視線方向分類器對(duì)應(yīng)的各子方向分類器均采用連續(xù)型自適應(yīng)增 強(qiáng)算法訓(xùn)練得到。 上述方法中，還包括提取當(dāng)前的眼睛區(qū)域圖像并送入所述視線方向分類器之后； 將所述眼睛區(qū)域圖像送入各所述子方向分類器，找到分類器分類置信度最大的子方向作為 視線分類結(jié)果；如果所述視線分類結(jié)果對(duì)應(yīng)的分類置信度大于該方向的閾值，并且該方向 為所述限定方向之一，則認(rèn)為用戶當(dāng)前的視線符合所述限定方向，否則認(rèn)為不符合所述限 定方向。 —種對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證的裝置，包括攝像單元，用于采集包含所述用戶人臉的 圖像；人臉檢測(cè)單元，用于對(duì)所述圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到其中存在的人臉區(qū)域；身份驗(yàn)證 單元，用于采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?yīng)的用戶身份；視線驗(yàn)證單元，用于要求 所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向，從而確認(rèn)為一活體；當(dāng)確定所述用戶通過(guò)人 臉認(rèn)證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為所述用戶為一合法用戶。 上述認(rèn)證裝置中，還包括特征點(diǎn)定位單元，用于根據(jù)在所述人臉區(qū)域上定位至少 一個(gè)臉部特征點(diǎn)；根據(jù)所述臉部特征點(diǎn)，得到一眼睛區(qū)域圖像，將所述眼睛區(qū)域圖像放縮到 一預(yù)定大小，發(fā)送給所述身份驗(yàn)證單元和/或所述視線驗(yàn)證單元。 上述認(rèn)證裝置中，特征點(diǎn)定位單元還包括特征點(diǎn)第一提取單元，用于定位左眼特 征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定人臉認(rèn)證所需的所述人臉區(qū)域的 范圍；發(fā)送給所述身份驗(yàn)證單元。 上述認(rèn)證裝置中，特征點(diǎn)定位單元還包括特征點(diǎn)第二提取單元，用于當(dāng)所述特征 點(diǎn)為內(nèi)外眼角點(diǎn)時(shí)，以所述內(nèi)外眼角點(diǎn)之間的距離的第一倍數(shù)為寬度，以所述距離的第二 倍數(shù)為高度，確定眼睛區(qū)域的范圍，割取所確定的眼睛區(qū)域圖像并放縮到視線方向分類器 的預(yù)定尺寸。 上述認(rèn)證裝置中，特征點(diǎn)定位單元還包括特征點(diǎn)第三提取單元，用于當(dāng)所述特征 點(diǎn)為左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)時(shí)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定左眼區(qū)域和右眼區(qū) 域并放縮到視線方向分類器的預(yù)定尺寸。 上述認(rèn)證裝置中，視線驗(yàn)證輔助單元，用于要求至少提供兩種或兩種以上的視線 方向所對(duì)應(yīng)的所述眼睛區(qū)域圖像，并且，在視線調(diào)整過(guò)程中，用戶姿態(tài)保持始終不變。
本發(fā)明實(shí)施例具有以下的有益效果在確定存在一人臉的圖像之后，采用視線判 定來(lái)確認(rèn)是一活體的用戶提供了所述圖像，從而避免了通過(guò)僅提供照片騙取系統(tǒng)認(rèn)證為合 法用戶的缺陷，提高了身份認(rèn)證技術(shù)的可靠性。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例方法流程示意圖； 圖2為本發(fā)明實(shí)施例判定視線方向的流程示意圖； 圖3為本發(fā)明實(shí)施例訓(xùn)練向下視線方向?qū)?yīng)的視線方向分類器的流程示意 圖4為本發(fā)明實(shí)施例僅進(jìn)行一次特征點(diǎn)定位的方法流程示意圖；
圖5為本發(fā)明實(shí)施例認(rèn)證裝置結(jié)構(gòu)示意圖一 ；
圖6為本發(fā)明實(shí)施例認(rèn)證裝置結(jié)構(gòu)示意圖二。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)特征和實(shí)施效果更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施 例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)描述。本發(fā)明提供的實(shí)施例中，對(duì)其中存在的人臉進(jìn)行跟 蹤檢測(cè)，然后，采用人臉認(rèn)證技術(shù)確認(rèn)用戶身份，再次，要求用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè) 限定方向，確認(rèn)用戶為活體。 本實(shí)施例提出一種對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證的方法，如圖1所示，包括 步驟101，采集包含所述用戶人臉的圖像，對(duì)所述圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到其中存
在的人臉區(qū)域； 步驟102，采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?yīng)的用戶身份； 步驟103，要求所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向，從而確認(rèn)為一活體； 步驟104，當(dāng)確定所述用戶通過(guò)人臉認(rèn)證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為所述用戶為一合
法用戶。 本發(fā)明實(shí)施例具有以下的有益效果在確定存在一人臉的圖像之后，采用視線判 定來(lái)確認(rèn)是一活體的用戶提供了所述圖像，從而避免了通過(guò)僅提供照片騙取系統(tǒng)認(rèn)證為合 法用戶的缺陷，提高了身份認(rèn)證技術(shù)的可靠性。 在本實(shí)施例中，對(duì)上述技術(shù)方案進(jìn)行細(xì)化，以提供不同的實(shí)現(xiàn)方式 對(duì)步驟101，可以采用人臉檢測(cè)跟蹤技術(shù)獲得人臉圖像中的人臉區(qū)域的具體范圍。 對(duì)步驟102，人臉認(rèn)證技術(shù)， 一種實(shí)施方案如下，包括 步驟1021.根據(jù)人臉區(qū)域范圍，定位臉部特征點(diǎn)。其中，臉部特征點(diǎn)定位為現(xiàn)有技 術(shù)，可以采用各種技術(shù)實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)定位，并且人臉圖像上的臉部特征點(diǎn)有若干種選擇。對(duì)于 人臉認(rèn)證而言，比較簡(jiǎn)單的方式是選擇左眼球中心點(diǎn)和右眼球中心點(diǎn)作為人臉認(rèn)證時(shí)所采 用的臉部特征點(diǎn)。 步驟1022，根據(jù)上述得到的臉部特征點(diǎn)，割取人臉圖像，將割取后的圖像放縮到一 預(yù)定大小，并提取所述臉部特征點(diǎn)。其中，根據(jù)臉部特征點(diǎn)割取人臉區(qū)域，可以參考現(xiàn)有技 術(shù)。 一種方式是，根據(jù)左眼和右眼中心點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)，確定人臉中心點(diǎn)，根據(jù)左眼和右眼中 心點(diǎn)間距離，確定人臉區(qū)域的寬度和高度，從而得到人臉區(qū)域的范圍。 步驟1023.根據(jù)提取后的至少一個(gè)臉部特征點(diǎn)，確認(rèn)該圖像對(duì)應(yīng)一合法身份。其
中，人臉認(rèn)證模型可以參考現(xiàn)有技術(shù)，例如， 一種實(shí)施方案為，提取割取歸一化固定尺度的
人臉圖像在多個(gè)方向多個(gè)尺度上的Gabor特征，采用AdaBoost進(jìn)行特征挑選，然后采用支
持向量機(jī)訓(xùn)練人臉認(rèn)證模型。訓(xùn)練時(shí)，將合法用戶的人臉區(qū)域特征作為正樣本特征，將其它
不是這些合法用戶的人臉區(qū)域特征作為反樣本特征，訓(xùn)練支持向量機(jī)模型。完成對(duì)人臉認(rèn)
證模型的訓(xùn)練之后，使用該人臉認(rèn)證模型時(shí)，將當(dāng)前用戶的人臉區(qū)域特征輸入人臉認(rèn)證模
型，判定當(dāng)前用戶是否為合法用戶。 在步驟103中，一種實(shí)施例如下，包括 步驟1031.在人臉圖像上定位至少一個(gè)臉部特征點(diǎn)；
步驟1032.根據(jù)所述臉部特征點(diǎn)，得到一眼睛區(qū)域圖像，根據(jù)預(yù)先設(shè)置的視線方 向分類器判定所述眼睛區(qū)域圖像的視線方向符合所述限定方向。具體包括所述臉部特征 點(diǎn)為內(nèi)外眼角點(diǎn)；所述得到一眼睛區(qū)域圖像進(jìn)一步包括以所述內(nèi)外眼角點(diǎn)之間的距離的 第一倍數(shù)為寬度，以所述距離的第二倍數(shù)為高度，確定眼睛區(qū)域的范圍，割取所確定的眼睛 區(qū)域圖像并放縮到視線方向分類器規(guī)定的預(yù)定尺寸。 或者，定位左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定人臉認(rèn) 證所需的人臉區(qū)域的范圍；即根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定左眼區(qū)域和右眼區(qū)域，并 分別根據(jù)所述左眼和所述右眼區(qū)域判定左眼和右眼的視線方向；根據(jù)預(yù)先設(shè)置的視線方向 分類器判定所述左眼和右眼的視線方向符合所述限定方向。 上述實(shí)施例中，如何定位臉部特征點(diǎn)為現(xiàn)有技術(shù)，可以采用各種技術(shù)實(shí)現(xiàn)臉部特 征點(diǎn)定位，并且圖像上的臉部特征點(diǎn)有若干種選擇。 對(duì)于人臉認(rèn)證而言，比較簡(jiǎn)單的方式是選擇左眼球中心點(diǎn)和右眼球中心點(diǎn)作為人
臉認(rèn)證時(shí)所采用的臉部特征點(diǎn)。根據(jù)臉部特征點(diǎn)割取人臉區(qū)域，可以參考現(xiàn)有技術(shù)。 一種
方式是，根據(jù)左眼和右眼中心點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)，確定人臉中心點(diǎn)，根據(jù)左眼和右眼中心點(diǎn)間
距離，確定人臉區(qū)域的寬度和高度，從而得到人臉區(qū)域的范圍。 判定視線方向采用如下技術(shù)本實(shí)施例中設(shè)定用戶的視線方向?yàn)?A.向上，B.向下，C.正視，D.向左，E.向右。 可以僅采用其中的一種或者多種，也可以在上述五種基礎(chǔ)上增加其它方向。本發(fā) 明實(shí)施例中將上述每一個(gè)方向稱為一個(gè)子方向，并進(jìn)行訓(xùn)練以得到一子方向分類器，如圖2 所示，包括 步驟201，定位所需要的臉部特征點(diǎn)；臉部特征點(diǎn)定位方法可以參考現(xiàn)有技術(shù)。例 如定位左眼，以及確定左眼的內(nèi)外眼角點(diǎn)；或者，定位右眼以及確定右眼的中心點(diǎn)。
步驟202，根據(jù)定位的臉部特征點(diǎn)的結(jié)果確定眼睛區(qū)域。以下以左眼為例說(shuō)明；以 左眼眼球中心點(diǎn)作為中心，以左眼內(nèi)外眼角點(diǎn)距離的P倍為Width,以所述寬度Width的Q 倍為高度Height，所確定的范圍為眼睛區(qū)域；其中，P優(yōu)選取1.2，Q優(yōu)選取為0.6。按照所確 定的眼睛區(qū)域提取眼睛區(qū)域并歸一化到預(yù)定大小FW承FH，其中FW可以取24， FH可以取12。
步驟203，采用眼睛區(qū)域圖像訓(xùn)練各個(gè)視線方向的子方向分類器。具體包括
提取該眼睛區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的Gabor特征，采用一子方向的眼睛區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的所 述Gabor特征作為正樣本，采用其它子方向和其它非上述方向的眼睛區(qū)域圖像作為反樣 本，訓(xùn)練一個(gè)該子方向的子方向分類器。 所有所述子方向分類器構(gòu)成一所述視線方向分類器。 步驟204，在驗(yàn)證用戶的視線方向時(shí)，將割取的眼睛區(qū)域圖像放縮到視線方向分類 器規(guī)定尺寸，送入訓(xùn)練好的視線方向分類器，如果符合，則認(rèn)為當(dāng)前用戶的視線方向滿足限 定方向，否則認(rèn)為不滿足。 進(jìn)而，可以采用多幀結(jié)果進(jìn)行判定，比如，當(dāng)用戶在預(yù)定的T時(shí)間段內(nèi)，如果滿足 限定方向的視線方向幀數(shù)大于設(shè)定閾值，則認(rèn)為用戶為合法用戶。綜合多幀，能夠更好的克 服噪聲干擾，得到更穩(wěn)定的效果。 其中步驟203中， 一種優(yōu)選實(shí)施例是，采用Gabor濾波器提取眼睛區(qū)域圖像在多個(gè) 方向多個(gè)尺度上的Gabor特征。本實(shí)施例中根據(jù)如下方法提取眼睛區(qū)域圖像在多個(gè)方向多個(gè)尺度上的Gabor特征，Gabor特征由一系列不同尺度、不同方向的Gabor濾波器與所述眼 睛區(qū)域圖像進(jìn)行二維巻積得到。包括 采用m個(gè)尺度和n個(gè)方向所構(gòu)成的所有Gabor濾波器來(lái)獲取每一個(gè)Gabor特征，這 些Gabor濾波器統(tǒng)稱為全局濾波器組，用G(mXn)表示，具體可以取m = 5，n = 8。如此， 得到一個(gè)由n^r^FW承FH個(gè)特征組成的特征向量。將尺度為m，方向?yàn)閚的Gabor濾波器對(duì)像 素中心位置為(j， i)的所述眼睛區(qū)域圖像進(jìn)行濾波，得到Gabor特征如下表示Gabor(m， n， j，i)。 其中實(shí)施例中，以訓(xùn)練向下視線對(duì)應(yīng)的子方向分類器為例，如圖3所示，其訓(xùn)練過(guò) 程如下 采用上述提取的向下子方向的眼睛區(qū)域圖像作為正樣本，采用除向下方向之外其 它子方向的眼睛區(qū)域圖像作為反樣本，并采集其它不是眼睛區(qū)域圖像的圖像放縮到M承N作 為反樣本，采用上述樣本的所述Gabor特征作為特征向量。所得到的Gabor特征依然有 可能很多，為了提高速度，本實(shí)施例采用帶有特征選擇功能的自適應(yīng)增強(qiáng)算法(Adaboost， Adaptive Adaboost)對(duì)上述子區(qū)域內(nèi)的Gabor特征進(jìn)行特征選擇，并進(jìn)行訓(xùn)練最終訓(xùn)練得 到一個(gè)子方向分類器，作為該向下視線方向的子方向分類器。 以連續(xù)型自適應(yīng)增強(qiáng)算法(Real AdaBoost)算法為例，Real AdaBoost算法的強(qiáng) 分類器訓(xùn)練過(guò)程如下，包括 步驟301.給定訓(xùn)練集L = {(Xi，yi)}， i = l，... ，n ;其中，yi G {+1，-1}是樣本 標(biāo)號(hào)，Xi G X是樣本特征，n表示n個(gè)方向；
… 1 步驟302.確定樣本的初始權(quán)重D, (/) = — ， i = 1 ， ， n ; 步驟303.迭代次數(shù)為t二 l，...，T:在特定的一輪分布Dt上，采用以下將要描述 的弱分類器構(gòu)造選擇算法，獲取此輪最佳的弱分類器，得到ht:X — {+ oc， - OC }; 步驟304.更新樣本的權(quán)重為D川0) 二 ^-^
其中Z, 二2]A(0exP( —乂力,(x,))是歸一化因子； 步驟305.輸出最終的強(qiáng)視線方向分類器"(x) = w'gw(2] A(x) — 6) 則上述特征Xi為該子區(qū)域?qū)?yīng)的Gabor特征。 需要說(shuō)明的是，在步驟303中的每輪迭代過(guò)程里，對(duì)于弱分類器構(gòu)造算法，為采用 更少的弱分類器構(gòu)造強(qiáng)分類器以減少閾值搜索的次數(shù)、加快訓(xùn)練過(guò)程，具體可以采用區(qū)域 分割弱分類器構(gòu)造方法(Domain-partitioning weak hypotheses)來(lái)構(gòu)造弱分類器，并從 中選取使得分類誤差上界最小的弱分類器作為本輪迭代的輸出。其中弱分類器構(gòu)造算法如 下所示 步驟3031.首先，在分布Dt上，對(duì)于候選特征空間H中的每個(gè)特征構(gòu)造其對(duì)應(yīng)的 弱分類器如下 將樣本空間分為n個(gè)不同的區(qū)間. . . ， Xn， U X2 U . . . U Xn = X且<formula>formula see original document page 9</formula>
步驟3032.在分布Dt上，計(jì)算<formula>formula see original document page 9</formula>其中1=+1;
步驟3033.對(duì)于Xj中的每個(gè)X，設(shè)定其對(duì)應(yīng)弱分類器輸出為 <formula>formula see original document page 9</formula>其中e <<1/2&引入e是為避免分母為零時(shí)引起的數(shù)字溢出；
步驟3034.計(jì)算<formula>formula see original document page 9</formula>然后，從構(gòu)造的所有弱分類器中，選擇使得Z最小的h作為此輪最終選擇輸出的弱
即<formula>formula see original document page 9</formula>
此時(shí)，為每個(gè)子方向分類器都訓(xùn)練得到一個(gè)<formula>formula see original document page 9</formula>定義
<formula>formula see original document page 9</formula>為該子方向分類器的分類置信度，該分類置信度的數(shù)值能夠很好的衡量圖像區(qū)
域?qū)儆谧臃较蚍诸惼鞯某潭取?依次訓(xùn)練得到所有的子方向分類器，所有所述子方向分類器構(gòu)成一所述視線方向 分類器。 上述只是給出了構(gòu)造視線方向分類器中各個(gè)子方向分類器的較優(yōu)實(shí)施例，也可以 采用局部二值模式(LBP)作為特征，采用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練得到限定方向的子方 向分類器以構(gòu)成最終的視線方向分類器。還可以采用其它特征和分類器訓(xùn)練方法得到最終 的視線方向分類器。 與步驟201 步驟204所提供的實(shí)施例相比，一種判定視線方向是否滿足限定方 向的更優(yōu)方法為，當(dāng)采用連續(xù)型自適應(yīng)增強(qiáng)算法(Real adaboost)訓(xùn)練得到的視線方向分 類器進(jìn)行判定時(shí)，將放縮到預(yù)定尺度的眼睛區(qū)域圖像送入上述所有子方向分類器，并找到
分類置信度t^(x)-6為最大的方向，如果分類置信度超過(guò)了一個(gè)預(yù)先設(shè)置的閾值，則該眼
睛區(qū)域圖像通過(guò)了所述視線方向的分類器，并且由于該方向?yàn)橄到y(tǒng)中預(yù)先所設(shè)置的用戶視 線的限定方向，則認(rèn)為當(dāng)前用戶的視線方向已滿足了限定方向，否則，認(rèn)為用戶視線未滿足 限定方向。 為了提高認(rèn)證方法的可靠性，可以讓用戶提供兩種或兩種以上的不同視線方向。 進(jìn)一步地，判定用戶姿態(tài)，在用戶做出兩種不同的視線方向時(shí)，限定其身體的姿態(tài)保持一 致，即要求用戶只控制瞳孔改變視線方向而不改變身體的姿勢(shì)。 在跟蹤過(guò)程中，如果跟蹤出現(xiàn)中斷，則停止前述處理，重新開始，防止用戶采用多張照片冒認(rèn)。 本實(shí)施例中，當(dāng)采集到的原始圖像中存在多個(gè)人臉時(shí)，可以檢測(cè)和跟蹤圖像中存 在的最大尺寸的人臉，并進(jìn)行后續(xù)處理。 上述實(shí)施例將人臉認(rèn)證和視線方向分別處理，在臉部特征點(diǎn)定位上會(huì)產(chǎn)生額外的 操作。 一種較優(yōu)的實(shí)施例還提供了僅進(jìn)行一次臉部特征點(diǎn)定位的方案，如圖4所示，包括
步驟401，采集包含有人臉的圖像，并進(jìn)行人臉檢測(cè)跟蹤，得到其中存在的人臉區(qū) 域。 步驟402，對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行臉部特征點(diǎn)定位； 為了使得所得到的臉部特征點(diǎn)既能滿足人臉認(rèn)證的要求，同時(shí)也能滿足得到視線 方向所需要的眼睛區(qū)域的要求，一種較優(yōu)方式為選擇左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)作為臉部特 征點(diǎn)。 步驟403，根據(jù)臉部特征點(diǎn)定位結(jié)果得到人臉區(qū)域并割取，放縮人臉區(qū)域到預(yù)定大 小，提取人臉特征送入人臉認(rèn)證模型，確定當(dāng)前用戶的身份。 步驟404，根據(jù)臉部特征點(diǎn)定位結(jié)果得到眼睛區(qū)域，并割取眼睛區(qū)域，并判定其視 線的方向符合限定方向。 當(dāng)用戶通過(guò)人臉認(rèn)證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為其為合法用戶，否則認(rèn)為不是合法 用戶。 在步驟201的具體實(shí)施例中，臉部特征點(diǎn)可以選擇為左眼特征點(diǎn)和嘴巴特征點(diǎn)， 也可以選擇為右眼特征點(diǎn)和臉頰輪廓特征點(diǎn)等。而在步驟402中，對(duì)于左眼和右眼特征點(diǎn) 而言，一種精度較高的方法為設(shè)定左眼特征點(diǎn)為左眼內(nèi)角點(diǎn)和左眼外角點(diǎn)，右眼特征點(diǎn)為 右眼內(nèi)角點(diǎn)和右眼外角點(diǎn)。其中，采用左右眼內(nèi)外角點(diǎn)得到左眼或右眼眼睛區(qū)域的方法同 上述實(shí)施例。 —種通過(guò)左右眼內(nèi)外角點(diǎn)得到人臉區(qū)域以及眼睛區(qū)域優(yōu)選實(shí)施例，包括 步驟a，得到標(biāo)準(zhǔn)人臉的左右眼的內(nèi)外角點(diǎn)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)人臉的內(nèi)外角點(diǎn)坐標(biāo)定義標(biāo)
準(zhǔn)人臉區(qū)域范圍； 左/右眼特征點(diǎn)還可以取為眼睛中心點(diǎn)和內(nèi)/外眼角點(diǎn)，也可以取為左眼和右眼 區(qū)域內(nèi)的其它的特征點(diǎn)定義方式，比如眼睛輪廓特征點(diǎn)。 步驟b，計(jì)算得到當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)人臉的內(nèi)外角點(diǎn)坐標(biāo)到當(dāng)前人臉左右眼的內(nèi)外角點(diǎn)坐 標(biāo)的仿射變換模型，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)人臉區(qū)域范圍內(nèi)各點(diǎn)經(jīng)過(guò)所述仿射變換模型變換后對(duì)應(yīng)的在 當(dāng)前人臉區(qū)域的點(diǎn)的坐標(biāo)，并采用當(dāng)前人臉區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的亮度值替換標(biāo)準(zhǔn)人臉區(qū)域內(nèi)對(duì) 應(yīng)點(diǎn)的亮度，從而得到當(dāng)前人臉的人臉圖像。將其放縮到預(yù)定尺度，得到人臉認(rèn)證所需的預(yù) 定尺度的人臉圖像。 步驟c，由于已經(jīng)得到了左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，從而可以同時(shí)得到左眼和右眼 的眼睛區(qū)域。根據(jù)左眼眼睛區(qū)域的視線是否符合限定方向以及右眼眼睛區(qū)域是否符合視線 方向，判定用戶的視線方向是否符合限定方向。 一種優(yōu)選方式為，只有當(dāng)左眼和右眼區(qū)域的 視線均符合限定方向時(shí)才認(rèn)為用戶為合法用戶。 本發(fā)明實(shí)施例具有以下的有益效果在確定存在一人臉的圖像之后，采用視線判 定來(lái)確認(rèn)是一活體的用戶提供了所述圖像，從而避免了通過(guò)僅提供照片騙取系統(tǒng)認(rèn)證為合 法用戶的缺陷，提高了身份認(rèn)證技術(shù)的可靠性。
與一種基于圖像提取臉部特征點(diǎn)進(jìn)行認(rèn)證的方法對(duì)應(yīng)地，本發(fā)明還提供了一種基 于圖像提取特征點(diǎn)進(jìn)行認(rèn)證的認(rèn)證裝置，如圖5所示，包括
攝像單元501，用于采集包含所述用戶人臉的圖像； 人臉檢測(cè)單元502，用于對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到其中存在的人臉區(qū) 域； 身份驗(yàn)證單元503，與人臉檢測(cè)單元502連接，用于采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人 臉區(qū)域?qū)?yīng)的用戶身份； 視線驗(yàn)證單元504，與人臉檢測(cè)單元502和身份驗(yàn)證單元503連接，用于要求所述 用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向，從而確認(rèn)為一活體；當(dāng)確定所述用戶通過(guò)人臉認(rèn) 證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為所述用戶為一合法用戶。 本發(fā)明實(shí)施例具有以下的有益效果在確定存在一人臉圖像之后，采用視線判定 來(lái)確認(rèn)提供所述人臉圖像的為一活體使用者的人臉，從而據(jù)除了通過(guò)僅提供照片騙取系統(tǒng) 認(rèn)證為正確使用者的缺陷，提高了人臉認(rèn)證技術(shù)的可靠性。 本實(shí)施例中，對(duì)上述技術(shù)方案進(jìn)行細(xì)化，以提供不同的實(shí)現(xiàn)方式如圖6所示，認(rèn) 證裝置還包括 特征點(diǎn)定位單元505，用于根據(jù)在所述人臉區(qū)域上定位至少一個(gè)特征點(diǎn)；根據(jù)所
述特征點(diǎn)，得到一眼睛區(qū)域圖像，將所述眼睛區(qū)域圖像放縮到一預(yù)定大小，發(fā)送給所述身份 驗(yàn)證單元503和/或視線驗(yàn)證單元504。 其中，臉部的特征點(diǎn)定位為現(xiàn)有技術(shù)，可以采用各種技術(shù)實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)定位，并且人 臉圖像上的特征點(diǎn)有若干種選擇。對(duì)于人臉認(rèn)證而言，比較簡(jiǎn)單的方式是選擇左眼球中心 點(diǎn)和右眼球中心點(diǎn)作為人臉認(rèn)證時(shí)所采用的特征點(diǎn)。 其中，身份驗(yàn)證單元503可以具體是人臉特征身份驗(yàn)證單元，用于在人臉區(qū)域上 定位臉部特征點(diǎn)；根據(jù)所述臉部特征點(diǎn)割取所述人臉區(qū)域，將割取的所述人臉區(qū)域放縮到 一預(yù)定大小并提取臉部特征點(diǎn)；根據(jù)提取的至少一個(gè)所述人臉特征，確認(rèn)對(duì)應(yīng)的用戶身份。
特征點(diǎn)定位單元505還包括 特征點(diǎn)第一提取單元506，用于定位左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和 右眼特征點(diǎn)，確定人臉認(rèn)證所需的所述人臉區(qū)域的范圍；發(fā)送給所述身份驗(yàn)證單元503。
當(dāng)所述特征點(diǎn)為內(nèi)外眼角點(diǎn)時(shí)，以所述內(nèi)外眼角點(diǎn)之間的距離的第一倍數(shù)為寬 度，以所述距離的第二倍數(shù)為高度，確定眼睛區(qū)域的范圍，割取所確定的眼睛區(qū)域圖像并放 縮到視線方向分類器規(guī)定的預(yù)定尺寸；根據(jù)預(yù)先設(shè)置的視線方向分類器判定所述眼睛區(qū)域 圖像中的視線方向符合所述限定方向。 特征點(diǎn)第二提取單元507，用于當(dāng)所述特征點(diǎn)為內(nèi)外眼角點(diǎn)時(shí)，以所述內(nèi)外眼角點(diǎn) 之間的距離的第一倍數(shù)為寬度，以所述距離的第二倍數(shù)為高度，確定眼睛區(qū)域的范圍，割取 所確定的眼睛區(qū)域圖像并放縮到視線方向分類器的預(yù)定尺寸。具體為當(dāng)定位左眼特征點(diǎn) 和右眼特征點(diǎn)時(shí)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定人臉認(rèn)證所需的所述人臉區(qū)域的范 圍；根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定左眼區(qū)域和右眼區(qū)域，并分別根據(jù)所述左眼和所述 右眼區(qū)域判定左眼和右眼的視線方向；根據(jù)預(yù)先設(shè)置的視線方向分類器判定所述左眼和右 眼的視線方向符合所述限定方向。 特征點(diǎn)第三提取單元508，用于當(dāng)所述特征點(diǎn)為左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)時(shí)，根據(jù)
11左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定左眼區(qū)域和右眼區(qū)域，并放縮到視線方向分類器的預(yù)定尺 寸。 上述實(shí)施例將人臉認(rèn)證和視線方向判定分別處理，在特征點(diǎn)定位上會(huì)產(chǎn)生額外的 操作。 一種較優(yōu)的實(shí)施例還提供了僅采集一次特征點(diǎn)的方案，為了使得所得到的臉部特征 點(diǎn)既能滿足人臉認(rèn)證的要求，同時(shí)也能滿足得到視線方向判定所需要的眼睛區(qū)域的要求， 一種較優(yōu)方式為選擇臉部特征點(diǎn)為左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)。對(duì)于左眼和右眼特征點(diǎn)而 言，一種精度較高的方法為設(shè)定左眼特征點(diǎn)為左眼內(nèi)角點(diǎn)和左眼外角點(diǎn)，右眼特征點(diǎn)為右 眼內(nèi)角點(diǎn)和右眼外角點(diǎn)。其中，采用左右眼內(nèi)外角點(diǎn)得到左眼或右眼眼睛區(qū)域的方法同上 述實(shí)施例。 特征點(diǎn)定位單元505得到標(biāo)準(zhǔn)人臉的左右眼的內(nèi)外角點(diǎn)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)人臉的內(nèi)外角 點(diǎn)坐標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)人臉區(qū)域的范圍；左/右眼特征點(diǎn)還可以取為眼睛中心點(diǎn)和內(nèi)/外眼角點(diǎn)， 當(dāng)然也可以取為其它的左眼和右眼區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)定義方式，比如眼睛輪廓特征點(diǎn)。通知 給人臉檢測(cè)單元502的一子單元，即仿射變換模型單元。 仿射變換模型單元計(jì)算得到當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)人臉的內(nèi)外角點(diǎn)坐標(biāo)到當(dāng)前人臉左右眼的 內(nèi)外角點(diǎn)坐標(biāo)的仿射變換模型，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)人臉區(qū)域范圍內(nèi)各點(diǎn)經(jīng)過(guò)所述仿射變換模型變換 后對(duì)應(yīng)的在當(dāng)前人臉區(qū)域的點(diǎn)的坐標(biāo)，并采用當(dāng)前人臉區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的亮度值替換標(biāo)準(zhǔn)人 臉區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的亮度，從而得到當(dāng)前人臉的圖像。 人臉特征身份驗(yàn)證單元根據(jù)特征點(diǎn)定位結(jié)果，得到人臉認(rèn)證所需的預(yù)定尺度的人 臉區(qū)域圖像并放縮到預(yù)定大小，提取人臉認(rèn)證特征，并通知送入人臉認(rèn)證模型，判定當(dāng)前用 戶是否為合法用戶。 由于已經(jīng)得到了左眼和右眼的特征點(diǎn)，從而可以同時(shí)得到左眼和右眼的眼睛區(qū) 域。 視線驗(yàn)證單元504根據(jù)左眼眼睛區(qū)域中的視線是否符合限定方向以及右眼眼睛 區(qū)域中的視線是否符合限定方向，以判定用戶的視線方向是否符合限定方向。 一種方式為， 只有當(dāng)左眼和右眼區(qū)域中的視線均符合限定方向時(shí)才認(rèn)為視線滿足限定方向。
還可以包括 視線驗(yàn)證輔助單元，與視線驗(yàn)證單元504連接，用于設(shè)置所述視線方向分類器要 求至少提供兩種或兩種以上的視線方向所對(duì)應(yīng)的所述眼睛區(qū)域圖像，并且，在視線調(diào)整過(guò) 程中，用戶姿態(tài)保持始終不變。 本發(fā)明實(shí)施例具有以下的有益效果在確定存在一人臉的圖像之后，采用視線判 定來(lái)確認(rèn)是一活體的用戶提供了所述圖像，從而避免了通過(guò)僅提供照片騙取系統(tǒng)認(rèn)證為合 法用戶的缺陷，提高了身份認(rèn)證技術(shù)的可靠性。 以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人 員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng) 視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
1權(quán)利要求
一種對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證的方法，其特征在于，包括采集包含所述用戶人臉的圖像，對(duì)所述圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到其中存在的人臉區(qū)域；采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?yīng)的用戶身份；要求所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向，從而確認(rèn)為一活體；當(dāng)確定所述用戶通過(guò)人臉認(rèn)證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為所述用戶為一合法用戶。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?應(yīng)的用戶身份進(jìn)一步包括在所述人臉區(qū)域上定位臉部特征點(diǎn)，所述臉部特征點(diǎn)為左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)， 根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定人臉認(rèn)證所需的所述人臉區(qū)域的范圍，將割取的 所述人臉區(qū)域放縮到一預(yù)定大小并提取人臉特征； 根據(jù)提取的所述人臉特征，確認(rèn)所述用戶身份。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，要求所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè) 限定方向之后還包括在所述圖像上定位至少一個(gè)臉部特征點(diǎn)；根據(jù)所述臉部特征點(diǎn)，得到眼睛區(qū)域圖像，根據(jù)預(yù)先設(shè)置的視線方向分類器判定所述 眼睛區(qū)域圖像的視線方向符合所述限定方向。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述臉部特征點(diǎn)為眼睛的內(nèi)外眼角點(diǎn)；所 述得到眼睛區(qū)域圖像進(jìn)一步包括以所述內(nèi)外眼角點(diǎn)之間的距離的第一倍數(shù)為寬度，以所述距離的第二倍數(shù)為高度，確 定眼睛區(qū)域的范圍，并割取得到眼睛區(qū)域圖像并放縮到所述視線方向分類器所需的預(yù)定尺 寸。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述臉部特征點(diǎn)為左眼和右眼特征點(diǎn)， 根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定左眼區(qū)域和右眼區(qū)域作為所述眼睛區(qū)域，并放縮到所述視線方向分類器所需的預(yù)定尺寸。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括 所述用戶需要調(diào)整視線到不少于兩個(gè)限定方向； 并且，在視線調(diào)整過(guò)程中，用戶姿態(tài)保持始終不變。
7. 根據(jù)權(quán)利要求3、4或5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述視線方向分類器對(duì)應(yīng)的 各子方向分類器均采用連續(xù)型自適應(yīng)增強(qiáng)算法訓(xùn)練得到。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，還包括 提取當(dāng)前的眼睛區(qū)域圖像并送入所述視線方向分類器之后；將所述眼睛區(qū)域圖像送入各所述子方向分類器，找到分類器分類置信度最大的子方向 作為視線分類結(jié)果；如果所述視線分類結(jié)果對(duì)應(yīng)的分類置信度大于該方向的閾值，并且該方向?yàn)樗鱿薅?方向之一，則認(rèn)為用戶當(dāng)前的視線符合所述限定方向，否則認(rèn)為不符合所述限定方向。
9. 一種對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證的裝置，其特征在于，包括 攝像單元，用于采集包含所述用戶人臉的圖像；人臉檢測(cè)單元，用于對(duì)所述圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到其中存在的人臉區(qū)域；身份驗(yàn)證單元，用于采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?yīng)的用戶身份； 視線驗(yàn)證單元，用于要求所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向，從而確認(rèn)為一 活體；當(dāng)確定所述用戶通過(guò)人臉認(rèn)證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為所述用戶為一合法用戶。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的認(rèn)證裝置，其特征在于，還包括特征點(diǎn)定位單元，用于根據(jù)在所述人臉區(qū)域上定位至少一個(gè)臉部特征點(diǎn)；根據(jù)所述臉 部特征點(diǎn)，得到一眼睛區(qū)域圖像，將所述眼睛區(qū)域圖像放縮到一預(yù)定大小，發(fā)送給所述身份 驗(yàn)證單元和/或所述視線驗(yàn)證單元。
11. 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的認(rèn)證裝置，其特征在于，特征點(diǎn)定位單元還包括 特征點(diǎn)第一提取單元，用于定位左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定人臉認(rèn)證所需的所述人臉區(qū)域的范圍；發(fā)送給所述身份驗(yàn)證單元。
12. 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的認(rèn)證裝置，其特征在于，特征點(diǎn)定位單元還包括 特征點(diǎn)第二提取單元，用于當(dāng)所述特征點(diǎn)為內(nèi)外眼角點(diǎn)時(shí)，以所述內(nèi)外眼角點(diǎn)之間的距離的第一倍數(shù)為寬度，以所述距離的第二倍數(shù)為高度，確 定眼睛區(qū)域的范圍，割取所確定的眼睛區(qū)域圖像并放縮到視線方向分類器的預(yù)定尺寸。
13. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的認(rèn)證裝置，其特征在于，特征點(diǎn)定位單元還包括 特征點(diǎn)第三提取單元，用于當(dāng)所述特征點(diǎn)為左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)時(shí)，根據(jù)左眼特征點(diǎn)和右眼特征點(diǎn)，確定左眼區(qū)域和右眼區(qū)域并放縮到視線方向分類器的預(yù)定尺寸。
14. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的認(rèn)證裝置，其特征在于，視線驗(yàn)證輔助單元，用于要求至少提供兩種或兩種以上的視線方向所對(duì)應(yīng)的所述眼睛 區(qū)域圖像，并且，在視線調(diào)整過(guò)程中，用戶姿態(tài)保持始終不變。
全文摘要
本發(fā)明提供一種身份認(rèn)證的方法及認(rèn)證裝置，方法包括采集包含所述用戶人臉的圖像，對(duì)所述圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到其中存在的人臉區(qū)域；采用人臉認(rèn)證技術(shù)獲取所述人臉區(qū)域?qū)?yīng)的用戶身份；要求所述用戶調(diào)整視線方向到至少一個(gè)限定方向，從而確認(rèn)為一活體；當(dāng)確定所述用戶通過(guò)人臉認(rèn)證并且判定為活體時(shí)，認(rèn)為所述用戶為一合法用戶。本發(fā)明實(shí)施例具有以下的有益效果在確定存在一人臉的圖像之后，采用視線判定來(lái)確認(rèn)是一活體的用戶提供了所述圖像，從而避免了通過(guò)僅提供照片騙取系統(tǒng)認(rèn)證為合法用戶的缺陷，提高了身份認(rèn)證技術(shù)的可靠性。
文檔編號(hào)G06K9/46GK101710383SQ20091023655
公開日2010年5月19日 申請(qǐng)日期2009年10月26日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月26日
發(fā)明者王俊艷, 王浩, 鄧亞峰, 邱嵩, 黃英 申請(qǐng)人:北京中星微電子有限公司