本發(fā)明屬于人臉識別領(lǐng)域，尤其是涉及一種人臉檢測防欺騙方法。

背景技術(shù)：

目前人臉識別技術(shù)在門禁安防系統(tǒng)中應(yīng)用非常廣泛。相較于虹膜，指紋等體貌特征，人臉更直觀，而且可以配合城市監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)使用，方便查詢者的后期調(diào)查。但是目前人臉識別中也存在一個問題，就是無法區(qū)分人臉和照片。而且，現(xiàn)在社交網(wǎng)絡(luò)特別發(fā)達，人們可以通過下載別人的照片，從而騙過人臉識別系統(tǒng)，實現(xiàn)開鎖。使得識別的功能缺乏有效性；目前的做法一般是利用紅外、多種生物特征鑒別組合等方式來避免照片欺騙等類似問題，但具有成本較高，不利于人臉識別技術(shù)的推廣；或者通過讓人做一些配合動作來實現(xiàn)真人和圖片的區(qū)分，但是這種方法無法區(qū)分視頻和人臉。而且需要人配合，用戶體驗不好。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明旨在提出一種人臉檢測防欺騙方法，以通過單個攝像頭實現(xiàn)人臉檢測的真?zhèn)伪孀R。

為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

一種人臉檢測防欺騙方法，包括步驟：

（1）攝像裝置獲取拍攝的圖像；

（2）通過haar分類器，檢測所述圖像中是否包含人臉圖形矩形框，若是，存為第一變量；若否，存為第二變量；

（3）分別提取第一變量中是特征區(qū)域和除去所述特征區(qū)域的背景區(qū)域；

（4）將步驟（3）中的背景區(qū)域與第二變量對應(yīng)區(qū)域進行對比，若差異度超過預(yù)設(shè)值，則判斷識別人臉為照片；若差異度沒有超過預(yù)設(shè)值，則判斷人臉為真真實人臉。

進一步的，所述背景區(qū)域為全部背景或部分背景。

進一步的，所述特征區(qū)域為矩形框。

進一步的，所述特征區(qū)域為通過膚色檢測的人臉區(qū)域。

進一步的，步驟（2）中所述人臉圖形來自真實人臉或照片。

進一步的，步驟（1）中利用opencv、emgucv、aforge開源庫函數(shù)中的一種獲取圖像。

進一步的，步驟（3）中利用asm算法或aam算法，提取人臉圖形中的特征點。

相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所述的一種人臉檢測防欺騙方法具有以下優(yōu)勢：

本發(fā)明所述的一種人臉檢測防欺騙方法不需要虹膜，指紋等輔助相關(guān)設(shè)備和雙目攝像頭，可以節(jié)省相關(guān)成本；也不需要使用者進行配合動作，用戶體驗更好，而且可以防止對方通過錄制視頻的方式通過人臉檢測。程序的運行速度較快，適合嵌入式環(huán)境使用。

附圖說明

構(gòu)成本發(fā)明的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中：

圖1為本發(fā)明實施例所述的一種人臉檢測防欺騙方法的流程示意圖。

具體實施方式

需要說明的是++，在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。

在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語“中心”、“縱向”、“橫向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”、“內(nèi)”、“外”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隱含地包括一個或者更多個該特征。在本發(fā)明創(chuàng)造的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是兩個或兩個以上。

在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以通過具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。

下面將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細說明本發(fā)明。

一種人臉檢測防欺騙方法，包括步驟：

第一步：攝像裝置利用opencv、emgucv、aforge開源庫函數(shù)中的一種獲取拍攝的圖像；

第二步：通過haar分類器，檢測所述圖像中是否包含人臉圖形矩形框，若是，存為第一變量；若否，存為第二變量，所述人臉圖形來自真實人臉或照片；

第三步：利用asm算法或aam算法分別提取第一變量中是特征區(qū)域和除去所述特征區(qū)域的背景區(qū)域，（不限于asm與aam這兩種算法），所述特征區(qū)域為特征點圍成的區(qū)域或者通過膚色檢測的人臉區(qū)域，或人臉區(qū)域的一部分(但是不限于膚色檢測這種方法)，所述背景區(qū)域為全部背景或部分背景；

第四步：將步驟（3）中的背景區(qū)域與第二變量對應(yīng)區(qū)域進行對比，差異度包括但不限于幀差，如果第三步是提取特征點，則過人臉輪廓特征點o做x軸、y軸的垂線。與第二步中的矩形框交于e,f兩點；o,e,f與矩形框的一個頂點組成的矩形為特征背景區(qū)域。如果第三步是膚色檢測得到人臉的具體區(qū)域，則特征背景為，第二步矩形框abcd扣除人臉具體區(qū)域后的部分。得到背景特征區(qū)域的坐標。若差異度超過預(yù)設(shè)值，則判斷識別人臉為照片；若差異度沒有超過預(yù)設(shè)值，則判斷人臉為真實人臉。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明供了一種人臉檢測防欺騙方法，第一步攝像裝置獲取拍攝的圖像；第二部判斷所述圖像中是否包含人臉圖形，若是，存為第一變量；若否，存為第二變量；第三部分別提取第一變量中是特征區(qū)域和除去所述特征區(qū)域的背景區(qū)域；第四部將上一步中的背景區(qū)域與第二變量對應(yīng)的區(qū)域進行對比，若差異度超過預(yù)設(shè)值，則判斷識別人臉為照片；若差異度沒有超過預(yù)設(shè)值，則判斷人臉為真實人臉。本發(fā)明所述的一種人臉檢測防欺騙方法不需要虹膜，指紋等輔助相關(guān)設(shè)備和雙目攝像頭，可以節(jié)省相關(guān)成本；也不需要使用者進行配合動作，用戶體驗更好，而且可以防止對方通過錄制視頻的方式通過人臉檢測。程序的運行速度較快，適合嵌入式環(huán)境使用。

技術(shù)研發(fā)人員：郭欣;牛紅闖
受保護的技術(shù)使用者：河北工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.08.03
技術(shù)公布日：2017.10.03