所述景深信息模型計(jì)算匹配值；
[0189] 重復(fù)上述計(jì)算多次以獲取匹配值范圍。
[0190] 可選地，所述處理單元903進(jìn)一步配置為：
[0191]根據(jù)第一圖像中人臉圖像的景深信息計(jì)算人臉圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量；
[0192] 將計(jì)算的人臉圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量與所述景深信息模型計(jì)算匹配值;以及
[0193] 當(dāng)計(jì)算的匹配值落入所述匹配值范圍內(nèi)時(shí)，確定所述被攝體是活體。
[0194] 因此，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的電子設(shè)備，能夠快速完成活體人臉識(shí)別并進(jìn)行身份驗(yàn) 證，從而提高用戶的使用體驗(yàn)。
[0195] 需要注意的是，上面的實(shí)施例僅僅是用作示例，本發(fā)明不限于這樣的示例，而是可 以進(jìn)行各種變化。
[0196] 需要說(shuō)明的是，在本說(shuō)明書(shū)中，術(shù)語(yǔ)"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在涵蓋 非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要 素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備 所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句"包括一個(gè)……"限定的要素，并不排除在 包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0197] 最后，還需要說(shuō)明的是，上述一系列處理不僅包括以這里所述的順序按時(shí)間序列 執(zhí)行的處理，而且包括并行或分別地、而不是按時(shí)間順序執(zhí)行的處理。
[0198] 通過(guò)以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本發(fā)明可借助 軟件加必需的硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以全部通過(guò)硬件來(lái)實(shí)施?；谶@樣的理解， 本發(fā)明的技術(shù)方案對(duì)【背景技術(shù)】做出貢獻(xiàn)的全部或者部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)， 該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)中，如ROM(只讀存儲(chǔ)器)/RAM(隨機(jī)存取存儲(chǔ)器）、磁 碟、光盤(pán)等，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò) 設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例或者實(shí)施例的某些部分所述的方法。
[0199] 以上對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方 式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì) 于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在【具體實(shí)施方式】及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變 之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種圖像處理方法，應(yīng)用于包括第一圖像獲取單元和第二圖像獲取單元的電子設(shè)備 中，所述方法包括： 通過(guò)所述第一圖像獲取單元獲取被攝體的第一圖像，同時(shí)通過(guò)第二圖像獲取單元獲取 相同被攝體的第二圖像，所述第一圖像和所述第二圖像具有相同的拍攝范圍； 對(duì)所述第一圖像和所述第二圖像執(zhí)行預(yù)定圖像處理以獲得被攝體的景深信息； 將獲得的被攝體的景深信息與預(yù)先存儲(chǔ)的景深信息模型比較以獲得比較結(jié)果；以及 當(dāng)所述比較結(jié)果滿足預(yù)定條件時(shí)，確定所述被攝體是活體。2. 如權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其中，所述第一圖像獲取單元和所述第二圖像獲 取單元具有相同的分辨率和視場(chǎng)角。3. 如權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其中，對(duì)所述第一圖像和所述第二圖像執(zhí)行預(yù)定 圖像處理以獲得被攝體的景深信息還包括： 根據(jù)所述第一圖像和所述第二圖像中的相同特征點(diǎn)的視差信息計(jì)算被攝體的景深信 息。4. 如權(quán)利要求3所述的圖像處理方法，其中，根據(jù)包括所述第一圖像和所述第二圖像中 的相同特征點(diǎn)的相位差信息的多種信息計(jì)算被攝體的景深信息還包括： 將所述第一圖像和所述第二圖像并排拼接； 對(duì)齊所述第一圖像和所述第二圖像中的相同特征點(diǎn)，使得所述相同特征點(diǎn)在相同水平 線上； 根據(jù)所述第一圖像獲取單元和所述第二圖像獲取單元之間的距離、所述第一圖像獲取 單元或所述第二圖像獲取單元的焦距、以及作為特征點(diǎn)的視差信息的相同特征點(diǎn)之間的距 離，計(jì)算特征點(diǎn)的景深信息值； 將計(jì)算獲得的特征點(diǎn)的景深信息值轉(zhuǎn)換為灰度值，從而生成以灰度顯示的景深信息圖 像；以及 根據(jù)景深信息圖像獲取被攝體的景深信息。5. 如權(quán)利要求4所述的圖像處理方法，其中，被攝體是人臉，以及 根據(jù)景深信息圖像獲取被攝體的景深信息進(jìn)一步包括： 對(duì)所述第一圖像執(zhí)行人臉檢測(cè)以獲得人臉圖像的坐標(biāo)； 將獲得的人臉圖像的坐標(biāo)映射到所述景深信息圖像以獲得人臉圖像在所述景深信息 圖像中的位置;以及 獲取相應(yīng)位置的灰度值以生成相應(yīng)的人臉灰度值矩陣作為人臉圖像的景深信息。6. 如權(quán)利要求5所述的圖像處理方法，其中，所述預(yù)先存儲(chǔ)的景深信息模型通過(guò)以下方 式生成： 獲取多個(gè)典型特征的人臉景深信息圖像并縮放為規(guī)定大小； 對(duì)多個(gè)景深信息圖像執(zhí)行平均處理以獲得一個(gè)平均的人臉景深信息圖像； 計(jì)算所述平均的人臉景深信息圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量；以及 存儲(chǔ)所述統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量作為景深信息模型。7. 如權(quán)利要求6所述的圖像處理方法，其中，在生成景深信息模型之后，所述方法還包 括： 選取已有的任一人臉景深信息圖像并且縮放為規(guī)定大小； 計(jì)算選取的人臉景深信息圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量； 將計(jì)算的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量與所述景深信息模型計(jì)算匹配值； 重復(fù)上述計(jì)算多次以獲取匹配值范圍。8. 如權(quán)利要求7所述的圖像處理方法，其中，將獲得的被攝體的景深信息與預(yù)先存儲(chǔ)的 景深信息模型比較以獲得比較結(jié)果；以及當(dāng)所述比較結(jié)果滿足預(yù)定條件時(shí)，確定所述被攝 體是活體進(jìn)一步包括： 根據(jù)第一圖像中人臉圖像的景深信息計(jì)算人臉圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量； 將計(jì)算的人臉圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量與所述景深信息模型計(jì)算匹配值；以及 當(dāng)計(jì)算的匹配值落入所述匹配值范圍內(nèi)時(shí)，確定所述被攝體是活體。9. 一種電子設(shè)備，包括： 第一圖像獲取單元，配置為獲取被攝體的第一圖像； 第二圖像獲取單元，配置為獲取相同被攝體的第二圖像，所述第一圖像和所述第二圖 像具有相同的拍攝范圍； 處理單元，配置為對(duì)所述第一圖像和所述第二圖像執(zhí)行預(yù)定圖像處理以獲得被攝體的 景深信息，將獲得的被攝體的景深信息與預(yù)先存儲(chǔ)的景深信息模型比較以獲得比較結(jié)果； 以及當(dāng)所述比較結(jié)果滿足預(yù)定條件時(shí)，確定所述被攝體是活體。10. 如權(quán)利要求9所述的電子設(shè)備，其中，所述第一圖像獲取單元和所述第二圖像獲取 單元具有相同的分辨率和視場(chǎng)角。11. 如權(quán)利要求9所述的電子設(shè)備，其中，所述處理單元進(jìn)一步配置為： 根據(jù)包括所述第一圖像和所述第二圖像中的相同特征點(diǎn)的視差信息的多種信息計(jì)算 被攝體的景深信息。12. 如權(quán)利要求11所述的電子設(shè)備，其中，所述處理單元進(jìn)一步配置為： 將所述第一圖像和所述第二圖像并排拼接； 對(duì)齊所述第一圖像和所述第二圖像中的相同特征點(diǎn)，使得所述相同特征點(diǎn)在相同水平 線上； 根據(jù)所述第一圖像獲取單元和所述第二圖像獲取單元之間的距離、所述第一圖像獲取 單元或所述第二圖像獲取單元的焦距、以及作為特征點(diǎn)的視差信息的相同特征點(diǎn)之間的距 離，計(jì)算特征點(diǎn)的景深信息值； 將計(jì)算獲得的特征點(diǎn)的景深信息值轉(zhuǎn)換為灰度值，從而生成以灰度顯示的景深信息圖 像；以及 根據(jù)景深信息圖像獲取被攝體的景深信息。13. 如權(quán)利要求12所述的電子設(shè)備，其中，被攝體是人臉，以及 所述處理單元進(jìn)一步配置為： 對(duì)所述第一圖像執(zhí)行人臉檢測(cè)以獲得人臉圖像的坐標(biāo)； 將獲得的人臉圖像的坐標(biāo)映射到所述景深信息圖像以獲得人臉圖像在所述景深信息 圖像中的位置;以及 獲取相應(yīng)位置的灰度值以生成相應(yīng)的人臉灰度值矩陣作為人臉圖像的景深信息。14. 如權(quán)利要求13所述的電子設(shè)備，其中，所述預(yù)先存儲(chǔ)的景深信息模型通過(guò)以下方式 生成： 獲取多個(gè)典型特征的人臉景深信息圖像并縮放為規(guī)定大??； 對(duì)多個(gè)景深信息圖像執(zhí)行平均處理以獲得一個(gè)平均的人臉景深信息圖像； 計(jì)算所述平均的人臉景深信息圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量；以及 存儲(chǔ)所述統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量作為景深信息模型。15. 如權(quán)利要求14所述的電子設(shè)備，其中，所述處理單元進(jìn)一步配置為： 選取已有的任一人臉景深信息圖像并且縮放為規(guī)定大?。? 計(jì)算選取的人臉景深信息圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量； 將計(jì)算的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量與所述景深信息模型計(jì)算匹配值； 重復(fù)上述計(jì)算多次以獲取匹配值范圍。16. 如權(quán)利要求15所述的電子設(shè)備，其中，所述處理單元進(jìn)一步配置為： 根據(jù)第一圖像中人臉圖像的景深信息計(jì)算人臉圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量； 將計(jì)算的人臉圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖特征向量與所述景深信息模型計(jì)算匹配值；以及 當(dāng)計(jì)算的匹配值落入所述匹配值范圍內(nèi)時(shí)，確定所述被攝體是活體。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種圖像處理方法和電子設(shè)備。所述圖像處理方法應(yīng)用于包括第一圖像獲取單元和第二圖像獲取單元的電子設(shè)備中。所述方法包括：通過(guò)所述第一圖像獲取單元獲取被攝體的第一圖像，同時(shí)通過(guò)第二圖像獲取單元獲取相同被攝體的第二圖像，所述第一圖像和所述第二圖像具有相同的拍攝范圍；對(duì)所述第一圖像和所述第二圖像執(zhí)行預(yù)定圖像處理以獲得被攝體的景深信息；將獲得的被攝體的景深信息與預(yù)先存儲(chǔ)的景深信息模型比較以獲得比較結(jié)果；以及當(dāng)所述比較結(jié)果滿足預(yù)定條件時(shí)，確定所述被攝體是活體。
【IPC分類(lèi)】G06K9/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105512637
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510971623
【發(fā)明人】余慶
【申請(qǐng)人】聯(lián)想(北京)有限公司
【公開(kāi)日】2016年4月20日
【申請(qǐng)日】2015年12月22日