基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法

    公开(公告)号:CN110929566B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN201910984034.1

    申请日:2019-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法,其中该方法包括:控制可见光摄像头进行人脸检测,并控制近红外摄像头处于休眠状态;通过可见光摄像头检测到可见光人脸时,唤醒近红外摄像头,并通过近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像;采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准,获得近红外人脸区域;如果近红外人脸区域有人脸,则将可见光人脸区域的图像与近红外人脸区域的图像进行融合;分别对可见光人脸区域的图像、近红外人脸区域的图像和融合图像进行活体判别;由此,本发明自动校准两个摄像头的人脸区域,避免在双路视频流中的重复工作,并将图像融合以辅助活体检测,从而提高活体检测的效率和可靠性。

    基于改进局部二值模式的人脸识别方法

    公开(公告)号:CN109344758B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN201811118268.X

    申请日:2018-09-25

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进局部二值模式的人脸识别方法,拍摄人脸图片,采用人脸检测算法进行人脸检测,并进行裁剪;对得到的人脸图像,获取特征点的坐标,根据坐标对人脸图像进行处理,得到人脸的正脸图片,并分成训练集和测试集;采用基于4进制的近邻LBP算法计算对应参数;采用基于4进制的近邻LBP算法计算测试集与训练集中图片的特征值,在测试集中任意选取一张图片,并计算其特征向量与训练集中所有图片特征向量的欧氏距离,选取欧氏距离最小的训练样本作为此待测样本的识别结果,并与其标签进行比较,计算识别率,输出识别结果。本发明提出的方法能更好地反映图形的纹理特征,提高人脸识别的准确率。

    基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法

    公开(公告)号:CN110929566A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201910984034.1

    申请日:2019-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法,其中该方法包括:控制可见光摄像头进行人脸检测,并控制近红外摄像头处于休眠状态;通过可见光摄像头检测到可见光人脸时,唤醒近红外摄像头,并通过近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像;采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准,获得近红外人脸区域;如果近红外人脸区域有人脸,则将可见光人脸区域的图像与近红外人脸区域的图像进行融合;分别对可见光人脸区域的图像、近红外人脸区域的图像和融合图像进行活体判别;由此,本发明自动校准两个摄像头的人脸区域,避免在双路视频流中的重复工作,并将图像融合以辅助活体检测,从而提高活体检测的效率和可靠性。

    基于改进局部二值模式的人脸识别方法

    公开(公告)号:CN109344758A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811118268.X

    申请日:2018-09-25

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进局部二值模式的人脸识别方法,拍摄人脸图片,采用人脸检测算法进行人脸检测,并进行裁剪;对得到的人脸图像,获取特征点的坐标,根据坐标对人脸图像进行处理,得到人脸的正脸图片,并分成训练集和测试集;采用基于4进制的近邻LBP算法计算对应参数;采用基于4进制的近邻LBP算法计算测试集与训练集中图片的特征值,在测试集中任意选取一张图片,并计算其特征向量与训练集中所有图片特征向量的欧氏距离,选取欧氏距离最小的训练样本作为此待测样本的识别结果,并与其标签进行比较,计算识别率,输出识别结果。本发明提出的方法能更好地反映图形的纹理特征,提高人脸识别的准确率。

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