CN107491759B - 一种混合模式登记方法及装置 - Google Patents

一种混合模式登记方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107491759B
CN107491759B CN201710719086.7A CN201710719086A CN107491759B CN 107491759 B CN107491759 B CN 107491759B CN 201710719086 A CN201710719086 A CN 201710719086A CN 107491759 B CN107491759 B CN 107491759B
Authority
CN
China
Prior art keywords
mode
instruction
face
user
expression
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710719086.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107491759A (zh
Inventor
陈书楷
杨奇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xiamen Entropy Technology Co., Ltd
Original Assignee
Xiamen Zkteco Biometric Identification Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiamen Zkteco Biometric Identification Technology Co ltd filed Critical Xiamen Zkteco Biometric Identification Technology Co ltd
Priority to CN201710719086.7A priority Critical patent/CN107491759B/zh
Publication of CN107491759A publication Critical patent/CN107491759A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107491759B publication Critical patent/CN107491759B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/174—Facial expression recognition
    • G06V40/176—Dynamic expression
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection
    • G06V40/45—Detection of the body part being alive
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C1/00—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people
    • G07C1/10—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people together with the recording, indicating or registering of other data, e.g. of signs of identity
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00—Individual registration on entry or exit
    • G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
    • G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
    • G07C9/37—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种混合模式登记方法及装置，该方法包括：接受用户输入的人脸登记指令；发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；采集用户的人脸图像；判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。该方法实现提供人脸登记模板的多样化。

Description

一种混合模式登记方法及装置
技术领域
本发明涉及人脸登记技术领域，特别是涉及一种混合模式登记方法及装置。
背景技术
目前，已有考勤和门禁产品，会存在人脸照片、纸质人脸照片或红外打印照片等攻击的安全漏洞。在支付和社交类公司的产品应用中存在防假方式单一，比如支付宝在账户登录时的人脸验证方式单一，比如眨眼单动作。
在进行人脸检测时，若用户使用伪造人脸进行检测，会出现使用伪造人脸通过人脸验证的漏洞，这样人脸检测失去作用，获取的人脸特征没有表情，人脸特征单一，如此人脸登记模板单一。
发明内容
本发明的目的是提供一种混合模式登记方法及装置，以实现提供人脸登记模板的多样化。
为解决上述技术问题，本发明提供一种混合模式登记方法，该方法包括：
接受用户输入的人脸登记指令；
发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；
采集用户的人脸图像；
判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。
优选的，所述混合模式指令包括闭眼张嘴指令、张嘴微笑指令或者闭眼微笑指令；所述表情模式包括闭眼张嘴模式、张嘴微笑模式或者闭眼微笑模式。
优选的，发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，包括：
发送闭眼张嘴指令，提示用户按照闭眼张嘴指令进入闭眼张嘴模式；
或者，发送张嘴微笑指令，提示用户按照张嘴微笑指令进入张嘴微笑模式；
或者，发送闭眼微笑指令，提示用户按照闭眼微笑指令进入闭眼微笑模式。
优选的，所述判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记，包括：
当混合模式指令为闭眼张嘴指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼张嘴模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；
或者，当混合模式指令为张嘴微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为张嘴微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；
或者，当混合模式指令为闭眼微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。
本发明还提供一种人脸登记装置，其特征在于，用于实现上述方法，包括：
接收模块，用于接受用户输入的人脸登记指令；
发送模块，用于发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；
采集模块，用于采集用户的人脸图像；
判断模块，用于判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。
优选的，所述混合模式指令包括闭眼张嘴指令、张嘴微笑指令或者闭眼微笑指令；所述表情模式包括闭眼张嘴模式、张嘴微笑模式或者闭眼微笑模式。
优选的，所述发送模块具体用于发送闭眼张嘴指令，提示用户按照闭眼张嘴指令进入闭眼张嘴模式；或者，发送张嘴微笑指令，提示用户按照张嘴微笑指令进入张嘴微笑模式；或者，发送闭眼微笑指令，提示用户按照闭眼微笑指令进入闭眼微笑模式。
优选的，所述判断模块具体用于当混合模式指令为闭眼张嘴指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼张嘴模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；或者，当混合模式指令为张嘴微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为张嘴微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；或者，当混合模式指令为闭眼微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体进行人脸登记。
本发明所提供的一种混合模式登记方法及装置，接受用户输入的人脸登记指令；发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；采集用户的人脸图像；判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。可见，发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，如此，采集的人脸是活体时，用户会在混合模式指令的提醒下进入到对应的表情模式，这时采集到的人脸图像中用户的表情模式是与混合模式指令相匹配的，这样确定人脸是活体的，若人脸是伪造的，那伪造人脸是无法在混合模式指令的提醒下进入到对应的表情模式的，那么人脸图像中用户的表情模式不能与混合模式指令相匹配，确定人脸不是活体的，如此避免使用伪造人脸通过人脸验证的漏洞，通过发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，完成人脸登记，实现提供人脸登记模板的多样化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种混合模式登记方法的流程图；
图2为用户在闭眼张嘴模式下的人脸图像；
图3为用户在张嘴微笑模式下的人脸图像；
图4为用户在闭眼微笑模式下的人脸图像；
图5为本发明所提供的一种混合模式登记装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种混合模式登记方法及装置，以实现提供人脸登记模板的多样化。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅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。
请参考图1，图1为本发明所提供的一种混合模式登记方法的流程图，该方法包括：
S11：接受用户输入的人脸登记指令；
S12：发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；
S13：采集用户的人脸图像；
S14：判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。
可见，该方法中，发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，如此，采集的人脸是活体时，用户会在混合模式指令的提醒下进入到对应的表情模式，这时采集到的人脸图像中用户的表情模式是与混合模式指令相匹配的，这样确定人脸是活体的，若人脸是伪造的，那伪造人脸是无法在混合模式指令的提醒下进入到对应的表情模式的，那么人脸图像中用户的表情模式不能与混合模式指令相匹配，确定人脸不是活体的，如此避免使用伪造人脸通过人脸验证的漏洞，通过发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，完成人脸登记，实现提供人脸登记模板的多样化。
基于上述方法，具体的，所述混合模式指令包括闭眼张嘴指令、张嘴微笑指令或者闭眼微笑指令；所述表情模式包括闭眼张嘴模式、张嘴微笑模式或者闭眼微笑模式。
进一步的，步骤S12的过程具体包括：发送闭眼张嘴指令，提示用户按照闭眼张嘴指令进入闭眼张嘴模式；或者，发送张嘴微笑指令，提示用户按照张嘴微笑指令进入张嘴微笑模式；或者，发送闭眼微笑指令，提示用户按照闭眼微笑指令进入闭眼微笑模式。
进一步的，步骤S14的过程具体包括：当混合模式指令为闭眼张嘴指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼张嘴模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；或者，当混合模式指令为张嘴微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为张嘴微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；或者，当混合模式指令为闭眼微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。
其中，首先获取人脸图像中的眼部关键点和唇部关键点，然后通过眼部关键点和唇部关键点确定人脸图像中用户的表情模式，之后判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配。
其中，若混合模式指令为闭眼张嘴指令，表情模式是闭眼张嘴模式，则表情模式与混合模式指令相匹配；若混合模式指令为张嘴微笑指令，表情模式是张嘴微笑模式，则表情模式与混合模式指令相匹配；若混合模式指令为闭眼微笑指令，表情模式是闭眼微笑模式，则表情模式与混合模式指令相匹配。
进一步的，步骤S14中，进行人脸登记之后还包括：进行人脸特征模板提取，并存储人脸特征模板；将人脸特征模板与登记标准模板进行比对，若一致，则人脸识别成功。
具体的，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼张嘴模式的过程中，先计算眼部上下眼皮中间关键点之间的距离，以及上下嘴唇中间关键点之间的距离，若眼部距离接近0，且嘴部距离大于预设阈值，则表情模式为闭眼张嘴模式。
如此，采集的人脸是活体时，用户会在闭眼张嘴指令的提醒下进行闭眼张嘴动作，这时采集到的人脸图像上的眼部和唇部会是闭眼张嘴状态，通过眼部关键点和唇部关键点判断人脸为闭眼张嘴模式，这样确定人脸是活体的，若人脸是伪造的，那伪造人脸是无法进行闭眼张嘴的，那通过眼部关键点和唇部关键点判断人脸不是闭眼张嘴状态，确定人脸不是活体的，如此避免使用伪造人脸通过人脸验证的漏洞，通过发送闭眼张嘴指令，提醒用户进入闭眼张嘴模式，完成人脸特征模板提取，实现提供人脸登记模板的多样化。
其中，判断人脸图像中用户的表情模式是否为张嘴微笑模式的过程包括两个流程，一个为判断判断人脸面部表情是否为微笑表情，另一个是判断嘴部状态是否为张嘴状态，这两个流程不分先后顺序，可自由指定顺序，也可以同时进行。具体的，采用深度学习模型判断人脸面部表情是否为微笑表情；计算上下嘴唇中间关键点之间的距离，判断嘴部距离是否大于预设阈值；若人脸面部表情为微笑表情，且嘴部距离大于预设阈值，则确定用户的表情模式为张嘴微笑状态。
如此，采集的人脸是活体时，用户会在张嘴微笑指令的提醒下进行张嘴微笑动作，这时采集到的人脸图像上的人脸状态会是张嘴微笑状态，通过深度学习模型和唇部关键点判断人脸为张嘴微笑模式，这样确定人脸是活体的，若人脸是伪造的，那伪造人脸是无法进行张嘴微笑的，则判断人脸不是张嘴微笑状态，确定人脸不是活体的，如此避免使用伪造人脸通过人脸验证的漏洞，通过发送张嘴微笑指令，提醒用户进入张嘴微笑模式，完成人脸特征模板提取，实现提供人脸登记模板的多样化。
其中，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼微笑模式的过程包括两个流程，一个为判断判断人脸面部表情是否为微笑表情，另一个是判断眼部状态是否为闭眼状态，这两个流程不分先后顺序，可自由指定顺序，也可以同时进行。具体的，采用深度学习模型判断人脸面部表情是否为微笑表情；计算眼部上下眼皮中间关键点之间的距离，判断眼部距离是否接近0；若人脸面部表情为微笑表情，且眼部距离接近0，则确定用户的表情模式为闭眼微笑模式。
如此，采集的人脸是活体时，用户会在闭眼微笑指令的提醒下进行闭眼微笑动作，这时采集到的人脸图像上的人脸状态会是闭眼微笑状态，通过眼部关键点和深度学习模型判断人脸为闭眼微笑模式，这样确定人脸是活体的，若人脸是伪造的，那伪造人脸是无法进行闭眼微笑的，则判断人脸不是闭眼微笑模式，确定人脸不是活体的，如此避免使用伪造人脸通过人脸验证的漏洞，通过发送闭眼微笑指令，提醒用户进入闭眼微笑状态，完成人脸特征模板提取，实现提供人脸登记模板的多样化。
本方法中，随机向用户发送指令，用户需遵照指令，采集对应人脸图像，即含有表情和面部动作的混合人脸图像，是一种新型防伪模式。在进行人脸登记或是在识别过程时，通过对用户的人脸表情和面部动作混合模式图像进行采集，从而达到活体检测的目的，以增强防伪能力。
基于本方法，具体的，登记人脸时，包括以下步骤：
1、在采集的时候，***随机发送混合模式指令；
在登记时，用户点击进入登记，***提示开始进行人脸登记，***提示用户采集混合模式图像；
2、用户须按照指令采集混合模式图像；
在识别人脸图像时，用户点击人脸登录或验证，***开始采集人脸，***提示用户按指令操作；
3、根据用户配合采集的图像，判断它们是否来自活体；
比如***发送3个指令，用户也遵照了3次，那就说明是活体，否则不是；
4、若是活体，则能正常使用，否则，拒绝登记或识别，并发出警报。
其中，若活体判断成功后，则进行人脸特征模版提取，完成登记。进行人脸特征模版提取后，再与登记模块进行比对，完成识别，否则识别失败。
详细的，关于闭眼张嘴模式的判断，如图2所示，根据人脸的闭眼和张嘴动作的关键点即图中人脸上的黑点标记，先计算眼部上下眼皮中间关键点之间的距离，以及上下嘴唇中间关键点之间的距离，再根据设定的距离阈值，若眼部距离接近0，而嘴部距离大于阈值，则符合此模式。
关于张嘴微笑模式的判断，如图3所示，先判断人脸微笑表情，再根据嘴部关键点即图中人脸上的黑点标记，计算上下嘴唇中间关键点之间的距离，然后依据微笑表情和嘴部距离大于阈值的条件，判断是否符合该模式。
关于闭眼微笑模式的判断，如图4所示，先判断人脸微笑表情，再根据眼部关键点即图中人脸上的黑点标记，计算上下眼皮中间关键点之间的距离，然后依据微笑表情和眼部距离接近0的条件，判断是否符合此模式。
其中，防伪判断中可以采用多状态判断，随机指令提示用户进行2种及以上状态的判断，若都验证成功，则登记，否则拒绝。防伪判断中也可以采用单状态，单发随机指令提示用户进行3种状态之一的判断，若成功，则识别或验证，否则验证失败。
本方法结合人脸表情和人脸关键点，按照随机指令，判断是否符合3种状态，以混合模式防止假体攻击，这样弥补了伪造人脸的安全漏洞，提高检测准确性。
请参考图5，图5为本发明所提供的一种混合模式登记装置的结构示意图，用于实现上述方法，该装置包括：
接收模块101，用于接受用户输入的人脸登记指令；
发送模块102，用于发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；
采集模块103，用于采集用户的人脸图像；
判断模块104，用于判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记。
可见，该装置中，发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，如此，采集的人脸是活体时，用户会在混合模式指令的提醒下进入到对应的表情模式，这时采集到的人脸图像中用户的表情模式是与混合模式指令相匹配的，这样确定人脸是活体的，若人脸是伪造的，那伪造人脸是无法在混合模式指令的提醒下进入到对应的表情模式的，那么人脸图像中用户的表情模式不能与混合模式指令相匹配，确定人脸不是活体的，如此避免使用伪造人脸通过人脸验证的漏洞，通过发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，完成人脸登记，实现提供人脸登记模板的多样化。
基于上述装置，具体的，混合模式指令包括闭眼张嘴指令、张嘴微笑指令或者闭眼微笑指令；表情模式包括闭眼张嘴模式、张嘴微笑模式或者闭眼微笑模式。
进一步的，发送模块具体用于发送闭眼张嘴指令，提示用户按照闭眼张嘴指令进入闭眼张嘴模式；或者，发送张嘴微笑指令，提示用户按照张嘴微笑指令进入张嘴微笑模式；或者，发送闭眼微笑指令，提示用户按照闭眼微笑指令进入闭眼微笑模式。
进一步的，判断模块具体用于当混合模式指令为闭眼张嘴指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼张嘴模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；或者，当混合模式指令为张嘴微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为张嘴微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；或者，当混合模式指令为闭眼微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体进行人脸登记。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的一种混合模式登记方法及装置进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。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，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (2)

1.一种混合模式登记方法，其特征在于，包括：
接受用户输入的人脸登记指令；
发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；
采集用户的人脸图像；
判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；
进行人脸登记之后还包括：进行人脸特征模板提取，并存储人脸特征模板；将人脸特征模板与登记标准模板进行比对，若一致，则人脸识别成功；
其中，所述混合模式指令包括闭眼张嘴指令、张嘴微笑指令或者闭眼微笑指令；所述表情模式包括闭眼张嘴模式、张嘴微笑模式或者闭眼微笑模式；
其中，发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式，包括：
发送闭眼张嘴指令，提示用户按照闭眼张嘴指令进入闭眼张嘴模式；
或者，发送张嘴微笑指令，提示用户按照张嘴微笑指令进入张嘴微笑模式；
或者，发送闭眼微笑指令，提示用户按照闭眼微笑指令进入闭眼微笑模式；
所述判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记，包括：
当混合模式指令为闭眼张嘴指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼张嘴模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记，具体包括：计算眼部上下眼皮中间关键点之间的距离，以及上下嘴唇中间关键点之间的距离，若眼部距离接近0，且嘴部距离大于预设阈值，则表情模式为闭眼张嘴模式；
或者，当混合模式指令为张嘴微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为张嘴微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记，具体包括：采用深度学习模型判断人脸面部表情是否为微笑表情；计算上下嘴唇中间关键点之间的距离，判断嘴部距离是否大于预设阈值；若人脸面部表情为所述微笑表情，且嘴部距离大于预设阈值，则确定用户的表情模式为张嘴微笑模式；
或者，当混合模式指令为闭眼微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；具体包括：采用深度学习模型判断人脸面部表情是否为微笑表情；计算眼部上下眼皮中间关键点之间的距离，判断眼部距离是否接近0；若人脸面部表情为微笑表情，且眼部距离接近0，则确定用户的表情模式为闭眼微笑模式。
2.一种人脸登记装置，其特征在于，用于实现如权利要求1所述的方法，包括：
接收模块，用于接受用户输入的人脸登记指令；
发送模块，用于发送混合模式指令，提示用户按照混合模式指令进入对应的表情模式；
采集模块，用于采集用户的人脸图像；
判断模块，用于判断人脸图像中用户的表情模式是否与混合模式指令相匹配，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记；
进行人脸登记之后还包括：进行人脸特征模板提取，并存储人脸特征模板；将人脸特征模板与登记标准模板进行比对，若一致，则人脸识别成功；
所述混合模式指令包括闭眼张嘴指令、张嘴微笑指令或者闭眼微笑指令；所述表情模式包括闭眼张嘴模式、张嘴微笑模式或者闭眼微笑模式；
所述发送模块具体用于发送闭眼张嘴指令，提示用户按照闭眼张嘴指令进入闭眼张嘴模式；或者，发送张嘴微笑指令，提示用户按照张嘴微笑指令进入张嘴微笑模式；或者，发送闭眼微笑指令，提示用户按照闭眼微笑指令进入闭眼微笑模式；
所述判断模块具体用于当混合模式指令为闭眼张嘴指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼张嘴模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记，具体包括：计算眼部上下眼皮中间关键点之间的距离，以及上下嘴唇中间关键点之间的距离，若眼部距离接近0，且嘴部距离大于预设阈值，则所述表情模式为所述闭眼张嘴模式；或者，当混合模式指令为张嘴微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为张嘴微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体，进行人脸登记，具体包括：采用深度学习模型判断人脸面部表情是否为微笑表情；计算上下嘴唇中间关键点之间的距离，判断嘴部距离是否大于预设阈值；若人脸面部表情为所述微笑表情，且嘴部距离大于预设阈值，则确定用户的所述表情模式为张嘴微笑模式；或者，当混合模式指令为闭眼微笑指令时，判断人脸图像中用户的表情模式是否为闭眼微笑模式，若是，确定人脸图像来自活体进行人脸登记；具体包括：采用深度学习模型判断人脸面部表情是否为微笑表情；计算眼部上下眼皮中间关键点之间的距离，判断眼部距离是否接近0；若人脸面部表情为微笑表情，且眼部距离接近0，则确定用户的表情模式为闭眼微笑模式。
CN201710719086.7A 2017-08-21 2017-08-21 一种混合模式登记方法及装置 Active CN107491759B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710719086.7A CN107491759B (zh) 2017-08-21 2017-08-21 一种混合模式登记方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710719086.7A CN107491759B (zh) 2017-08-21 2017-08-21 一种混合模式登记方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107491759A CN107491759A (zh) 2017-12-19
CN107491759B true CN107491759B (zh) 2020-07-03

Family

ID=60646217

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710719086.7A Active CN107491759B (zh) 2017-08-21 2017-08-21 一种混合模式登记方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107491759B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111105539B (zh) * 2018-10-26 2021-08-31 珠海格力电器股份有限公司 一种门禁管理方法及装置
CN110164007B (zh) * 2019-05-21 2022-02-01 一石数字技术成都有限公司 一种基于身份证据和人脸图像关联关系的门禁***

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103678984A (zh) * 2013-12-20 2014-03-26 湖北微模式科技发展有限公司 一种利用摄像头实现用户身份验证的方法
CN104751110A (zh) * 2013-12-31 2015-07-01 汉王科技股份有限公司 一种活体检测方法和装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103440479B (zh) * 2013-08-29 2016-12-28 湖北微模式科技发展有限公司 一种活体人脸检测方法与***
CN106169075A (zh) * 2016-07-11 2016-11-30 北京小米移动软件有限公司 身份验证方法及装置
CN106650646A (zh) * 2016-12-09 2017-05-10 南京合荣欣业金融软件有限公司 一种基于动作识别的活体人脸识别方法及***

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103678984A (zh) * 2013-12-20 2014-03-26 湖北微模式科技发展有限公司 一种利用摄像头实现用户身份验证的方法
CN104751110A (zh) * 2013-12-31 2015-07-01 汉王科技股份有限公司 一种活体检测方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107491759A (zh) 2017-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106302330B (zh) 身份验证方法、装置和***
CN105468950B (zh) 身份认证方法、装置、终端及服务器
WO2019127365A1 (zh) 人脸活体检测方法、电子设备和计算机程序产品
CN111881726B (zh) 一种活体检测方法、装置及存储介质
CN111861240A (zh) 可疑用户识别方法、装置、设备及可读存储介质
WO2018082011A1 (zh) 活体指纹识别方法及装置
CN106599660A (zh) 终端安全验证方法及装置
CN109756458B (zh) 身份认证方法和***
CN105718874A (zh) 活体检测及认证的方法和装置
WO2018129687A1 (zh) 指纹防伪方法和设备
CN101393598A (zh) 利用手机摄像头对人脸识别来决定允许开机/解锁的方法
CN111126366B (zh) 一种活体人脸的判别方法、装置、设备及存储介质
CN112231668A (zh) 基于击键行为的用户身份认证方法、电子设备和存储介质
CN105975838A (zh) 安全芯片、生物特征识别方法和生物特征模板注册方法
CN107491759B (zh) 一种混合模式登记方法及装置
CN116453196B (zh) 一种人脸识别方法及***
CN111046810A (zh) 一种数据处理方法及处理装置
CN110991346A (zh) 一种疑似吸毒人员识别的方法、装置及存储介质
CN106650703A (zh) 手掌防伪方法和装置
Rufai et al. A biometric model for examination screening and attendance monitoring in Yaba College of Technology
CN117853103A (zh) 基于智能手环的支付***激活方法
Soundari et al. Enhanced security feature of atm's through facial recognition
US20120219192A1 (en) Method of controlling a session at a self-service terminal, and a self-service terminal
CN113158958B (zh) 通行方法及相关装置
Sharma et al. Role of biometric technology over advanced security and protection in auto teller machine transaction

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: Room 1301, No.132, Fengqi Road, phase III, software park, Xiamen City, Fujian Province

Patentee after: Xiamen Entropy Technology Co., Ltd

Address before: 361000, Xiamen three software park, Fujian Province, 8 North Street, room 2001

Patentee before: XIAMEN ZKTECO BIOMETRIC IDENTIFICATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address