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CN107392142B - 一种真伪人脸识别方法及其装置 - Google Patents

一种真伪人脸识别方法及其装置 Download PDF

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CN107392142B CN201710591420.5A CN201710591420A CN107392142B CN 107392142 B CN107392142 B CN 107392142B CN 201710591420 A CN201710591420 A CN 201710591420A CN 107392142 B CN107392142 B CN 107392142B
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Abstract

本发明公开了一种真伪人脸识别方法及其装置，包括获取多帧人脸图像，并按照图像序列的顺序依次将连续N帧图像作为一个处理片段；最后不足N帧的部分舍弃；N为正整数；计算每个处理片段的LBP局部二值模式特征值，得到动态纹理特征；将动态纹理特征带入静态小波关系式中，得到融合纹理特征；采用分类识别装置对融合纹理特征进行识别，确认人脸图像的真伪。本发明能够捕捉图像场景的变化模式，进而区分真伪人脸图像，实现真伪人脸的识别，提高人脸识别系统的安全性。

Description

一种真伪人脸识别方法及其装置
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，特别是涉及一种真伪人脸识别方法及其装置。
背景技术
随着人脸识别技术的发展，人脸识别系统已经被广泛应用，如门禁系统、登录系统等。
然而，目前人脸识别的研究着重于对用户个体的识别，人脸识别系统通过拍摄的人脸图像确定用户身份，仅关注了静态特征的提取，忽略了动态信息，提取特征单一，无法应对视频欺骗这一问题，即没有办法真伪人脸的区分，导致模仿用户人脸特征的伪造人脸可以骗过识别系统，人脸识别系统的安全性低。
因此，如何提供一种安全性高的真伪人脸识别方法及其装置是本领域技术人员目前需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种真伪人脸识别方法及其装置，能够捕捉图像场景的变化模式，进而区分真伪人脸图像，实现真伪人脸的识别，提高人脸识别系统的安全性。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种真伪人脸识别方法，包括：
获取多帧人脸图像，并按照图像序列的顺序依次将连续N帧图像作为一个处理片段；最后不足N帧的部分舍弃；N为正整数；
计算每个所述处理片段的LBP局部二值模式特征值，得到动态纹理特征；
将所述动态纹理特征带入静态小波关系式中，得到融合纹理特征；
采用分类识别装置对融合纹理特征进行识别，确认所述人脸图像的真伪。
优选地，所述计算每个所述处理片段的LBP特征值之前还包括：
将每个所述处理片段划分为n×n个相同大小的区域，并分别计算每个区域的LBP特征值，n为正整数。
优选地，所述计算每个所述处理片段的LBP特征值的过程具体为：
计算每个所述处理片段中对应像素点的一阶离散导数；
Figure GDA0001428694440000021
其中，t表示帧序号，s为步长；
依据所述一阶离散导数以及LBP描述子关系式，得到每个所述处理片段的LBP特征值；所述LBP描述子关系式为：
Figure GDA0001428694440000022
Figure GDA0001428694440000023
其中，(xc,yc)为圆形邻域的中心像素，(xp,yp)为像素采样点，r为圆形邻域的半径，p表示像素的采样数。
优选地，n为6。
优选地，所述静态小波关系式具体为：
Figure GDA0001428694440000024
Figure GDA0001428694440000025
Figure GDA0001428694440000026
其中，
Figure GDA0001428694440000027
为二维小波滤波器函数，
Figure GDA0001428694440000028
为空域像素坐标，||·||为向量二范数；σ为二维小波滤波器的空域窗口大小与波长的比例，exp(-σ2/2)为直流分量，δu为二维小波滤波器方向，kmax为最大中心频率，v为尺度。
优选地，所述v取4或5。
为解决上述技术问题，本发明还提供了一种真伪人脸识别装置，包括：
图像获取模块，用于获取多帧人脸图像，并按照图像序列的顺序依次将连续N帧图像作为一个处理片段；最后不足N帧的部分舍弃；N为正整数；
动态计算模块，用于计算每个所述处理片段的LBP特征值，得到动态纹理特征；
融合模块，用于将所述动态纹理特征带入静态小波关系式中，得到融合纹理特征；
识别模块，用于采用分类识别装置对融合纹理特征进行识别，确认所述人脸图像的真伪。
优选地，所述图像获取模块还包括：
区域划分单元，用于将每个所述处理片段划分为n×n个相同大小的区域，并分别计算每个区域的LBP特征值，n为正整数。
优选地，所述动态计算模块具体包括：
离散导数计算单元，用于计算每个所述处理片段中对应像素点的一阶离散导数；
Figure GDA0001428694440000031
其中，t表示帧序号，s为步长；
LBP计算单元，用于依据所述一阶离散导数以及LBP描述子关系式，得到每个所述处理片段的LBP特征值；所述LBP描述子关系式为：
Figure GDA0001428694440000032
Figure GDA0001428694440000033
其中，(xc,yc)为圆形邻域的中心像素，(xp,yp)为像素采样点，r为圆形邻域的半径，p表示像素的采样数。
本发明提供了一种真伪人脸识别方法及其装置，将多帧人脸图像进行分组，每连续N帧作为一个处理片段，之后提取处理片段的动态纹理特征，之后将动态纹理特征带入静态小波关系式中，进行静态特征与动态特征的融合，依据融合纹理特征即可识别人脸图像的真伪。可以理解的是，由于真实人脸图像与伪人脸图像的区别一般为人脸与背景的运动相关性不同，即多帧连续人脸图像中，真伪图像的图像场景的变化模式不同，故本发明通过获取动态纹理特征，能够捕捉图像场景的变化模式，进而区分真伪人脸图像，实现真伪人脸的识别，提高人脸识别系统的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例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为本发明提供的一种真伪人脸识别方法的过程的流程图；
图2为本发明提供的一种真伪人脸识别装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种真伪人脸识别方法及其装置，能够捕捉图像场景的变化模式，进而区分真伪人脸图像，实现真伪人脸的识别，提高人脸识别系统的安全性。
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。
本发明提供了一种真伪人脸识别方法，参见图1所示，图1为本发明提供的一种真伪人脸识别方法的过程的流程图；该方法包括：
步骤s1：获取多帧人脸图像，并按照图像序列的顺序依次将连续N帧图像作为一个处理片段；最后不足N帧的部分舍弃；N为正整数；
可以理解的是，计算动态纹理特征是为了确定人脸图像中人脸与背景的相对运动变化模式，因此动态纹理特征需要依据连续的、多帧人脸图像来获取。但是为了减少运算量以及提高计算准确性，需将获取的多帧图像分为多个处理片段分别动态纹理特征的计算。
步骤s2：计算每个处理片段的LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)特征值，得到动态纹理特征；
步骤s3：将动态纹理特征带入静态小波关系式中，得到融合纹理特征；
步骤s4：采用分类识别装置对融合纹理特征进行识别，确认人脸图像的真伪。
可以理解的是，LBP作为局部纹理描述子，具有灰度不变性和旋转不变性等优点，在图像处理尤其是人脸识别领域被广泛使用。较常用的LBP描述子为圆形邻域LBP描述子，它可以指定任意采样邻域内任意多个采样点。
采样过程中，LBP描述子将指定邻域像素与中心像素比较，得到像素的二进制表达，并转换为十进制数，图像的LBP特征值就是由局部的十进制数统计直方图连接形成。考虑到各种伪造人脸和场景的变化模式与真实情况并不相同，本发明利用多帧人脸图像的一阶离散导数描述图像变化，采用LBP描述子对局部导数值进行直方图统计，并以此统计信息作为动态纹理特征。
具体的，步骤s2的过程具体为：
计算每个处理片段中对应像素点的一阶离散导数；
Figure GDA0001428694440000051
其中，t表示帧序号，s为步长；hx,y为对应像素点的值；
依据一阶离散导数以及LBP描述子关系式，得到每个处理片段的LBP特征值；LBP描述子关系式为：
Figure GDA0001428694440000052
Figure GDA0001428694440000053
其中，(xc,yc)为圆形邻域的中心像素，(xp,yp)为像素采样点，r为圆形邻域的半径，p表示像素的采样数。
在一种具体实施例中，N取12，前后相邻的两个处理片段共用6帧图像。当然，本发明不限定N的具体数值以及前后相邻的两个处理片段共用的图像帧数；
此时，一阶离散导数为：
Figure GDA0001428694440000054
其中，i表示各处理片段中的第一帧图像在整体帧序列中的编号，
Figure GDA0001428694440000055
表示向下取整。
作为优选地，步骤s2之前还包括：
将每个处理片段划分为n×n个相同大小的区域，并分别计算每个区域的LBP特征值，n为正整数。
在优选实施例中，通过实验可知，n为6，即将图像划分为6×6区域时所提取的特征较更少或更多区域下所得特征的识别率明显提高。因此，本文采用采用6×6的图像区域划分方式，优选地，LBP描述子邻域半径为2，采样数为8。当然，本发明不限定图像划分的区域个数以及LBP描述子的邻域半径和采样个数。
其中，步骤s3中的静态小波关系式具体为：
Figure GDA0001428694440000061
Figure GDA0001428694440000062
Figure GDA0001428694440000063
其中，
Figure GDA0001428694440000064
为二维小波滤波器函数，
Figure GDA0001428694440000065
为空域像素坐标，||·||为向量二范数；σ为二维小波滤波器的空域窗口大小与波长的比例，exp(-σ2/2)为直流分量，δu为二维小波滤波器方向，kmax为最大中心频率，v为尺度。
可以理解的是，对LBP特征值进行卷积处理的过程也即为二维离散信号的Gabor小波变换过程，可以得到不同二维小波函数下的变换系数,表征图像不同方向和尺度下的纹理特征。由于小波变换具有良好的时频局部化特性且对光照变化不敏感，小波特征同时具备了较高的时域、频域分辨率，且对光照具有一定的鲁棒性小波特征也因此被广泛应用于图像处理和模式识别领域。一般σ取值稍大，以去除该项影响，以此增强Gabor滤波器对光照的鲁棒性；而通过条件滤波器的方向以及尺度可以获得一组不同尺度和方向下的Gabor滤波器，进而与LBPp,r进行卷积处理,得到不同尺度下的融合纹理特征。
进一步可知，尺度个数以及方向个数相乘即为二维小波滤波器的个数，由于整体尺度特征维数较高时，会导致运算比较耗时。故根据实验结果可知，在4、5尺度时的识别准确率较高，故本发明融合4和5尺度的特征，来兼顾识别率和运算效率，即此时静态小波关系式中的二维小波滤波器的尺度包括4和5，同时控制LBP特征值的尺度与二维小波滤波器的尺度保持相同。
本发明提供了一种真伪人脸识别方法，将多帧人脸图像进行分组，每连续N帧作为一个处理片段，之后提取处理片段的动态纹理特征，之后将动态纹理特征带入静态小波关系式中，进行静态特征与动态特征的融合，依据融合纹理特征即可识别人脸图像的真伪。可以理解的是，由于真实人脸图像与伪人脸图像的区别一般为人脸与背景的运动相关性不同，即多帧连续人脸图像中，真伪图像的图像场景的变化模式不同，故本发明通过获取动态纹理特征，能够捕捉图像场景的变化模式，进而区分真伪人脸图像，实现真伪人脸的识别，提高人脸识别系统的安全性。
本发明还提供了一种真伪人脸识别装置，参见图2所示，图2为本发明提供的一种真伪人脸识别装置的结构示意图。该装置包括：
图像获取模块1，用于获取多帧人脸图像，并按照图像序列的顺序依次将连续N帧图像作为一个处理片段；最后不足N帧的部分舍弃；N为正整数；
动态计算模块2，用于计算每个处理片段的LBP特征值，得到动态纹理特征；
融合模块3，用于将动态纹理特征带入静态小波关系式中，得到融合纹理特征；
识别模块4，用于采用分类识别装置对融合纹理特征进行识别，确认人脸图像的真伪。
作为优选地，图像获取模块1还包括：
区域划分单元，用于将每个处理片段划分为n×n个相同大小的区域，并分别计算每个区域的LBP特征值，n为正整数。
作为优选地，动态计算模块2具体包括：
离散导数计算单元，用于计算每个处理片段中对应像素点的一阶离散导数；
Figure GDA0001428694440000081
其中，t表示帧序号，s为步长；
LBP计算单元，用于依据一阶离散导数以及LBP描述子关系式，得到每个处理片段的LBP特征值；LBP描述子关系式为：
Figure GDA0001428694440000082
Figure GDA0001428694440000083
其中，(xc,yc)为圆形邻域的中心像素，(xp,yp)为像素采样点，r为圆形邻域的半径，p表示像素的采样数。
本发明提供了一种真伪人脸识别装置，将多帧人脸图像进行分组，每连续N帧作为一个处理片段，之后提取处理片段的动态纹理特征，之后将动态纹理特征带入静态小波关系式中，进行静态特征与动态特征的融合，依据融合纹理特征即可识别人脸图像的真伪。可以理解的是，由于真实人脸图像与伪人脸图像的区别一般为人脸与背景的运动相关性不同，即多帧连续人脸图像中，真伪图像的图像场景的变化模式不同，故本发明通过获取动态纹理特征，能够捕捉图像场景的变化模式，进而区分真伪人脸图像，实现真伪人脸的识别，提高人脸识别系统的安全性。
以上的几种具体实施方式仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
还需要说明的是，在本说明书中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种真伪人脸识别方法，其特征在于，包括：
获取多帧人脸图像，并按照图像序列的顺序依次将连续N帧图像作为一个处理片段；最后不足N帧的部分舍弃；N为正整数；
计算每个所述处理片段的LBP局部二值模式特征值，得到动态纹理特征；
将所述动态纹理特征带入静态小波关系式中，得到融合纹理特征；
采用分类识别装置对融合纹理特征进行识别，确认所述人脸图像的真伪；
所述计算每个所述处理片段的LBP特征值的过程具体为：
计算每个所述处理片段中对应像素点的一阶离散导数；
Figure FDA0002506638410000011
其中，t表示帧序号，s为步长；
依据所述一阶离散导数以及LBP描述子关系式，得到每个所述处理片段的LBP特征值；所述LBP描述子关系式为：
Figure FDA0002506638410000012
Figure FDA0002506638410000013
其中，(xc,yc)为圆形邻域的中心像素，(xp,yp)为像素采样点，r为圆形邻域的半径，p表示像素的采样数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每个所述处理片段的LBP特征值之前还包括：
将每个所述处理片段划分为n×n个相同大小的区域，并分别计算每个区域的LBP特征值，n为正整数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，n为6。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述静态小波关系式具体为：
Figure FDA0002506638410000014
Figure FDA0002506638410000021
其中，
Figure FDA0002506638410000022
为二维小波滤波器函数，
Figure FDA0002506638410000023
为空域像素坐标，||·||为向量二范数；σ为二维小波滤波器的空域窗口大小与波长的比例，exp(-σ2/2)为直流分量，δu为二维小波滤波器方向，kmax为最大中心频率，v为尺度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述v取4或5。
6.一种真伪人脸识别装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取多帧人脸图像，并按照图像序列的顺序依次将连续N帧图像作为一个处理片段；最后不足N帧的部分舍弃；N为正整数；
动态计算模块，用于计算每个所述处理片段的LBP特征值，得到动态纹理特征；
融合模块，用于将所述动态纹理特征带入静态小波关系式中，得到融合纹理特征；
识别模块，用于采用分类识别装置对融合纹理特征进行识别，确认所述人脸图像的真伪；
所述动态计算模块具体包括：
离散导数计算单元，用于计算每个所述处理片段中对应像素点的一阶离散导数；
Figure FDA0002506638410000024
其中，t表示帧序号，s为步长；
LBP计算单元，用于依据所述一阶离散导数以及LBP描述子关系式，得到每个所述处理片段的LBP特征值；所述LBP描述子关系式为：
Figure FDA0002506638410000025
Figure FDA0002506638410000026
其中，(xc,yc)为圆形邻域的中心像素，(xp,yp)为像素采样点，r为圆形邻域的半径，p表示像素的采样数。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像获取模块还包括：
区域划分单元，用于将每个所述处理片段划分为n×n个相同大小的区域，并分别计算每个区域的LBP特征值，n为正整数。
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