CN108009532A - 基于3d成像的身份识别方法及终端 - Google Patents
基于3d成像的身份识别方法及终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108009532A CN108009532A CN201711454066.8A CN201711454066A CN108009532A CN 108009532 A CN108009532 A CN 108009532A CN 201711454066 A CN201711454066 A CN 201711454066A CN 108009532 A CN108009532 A CN 108009532A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- dimensional feature
- target image
- projection
- models
- 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.)
- Pending
Links
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
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- 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
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/165—Detection; Localisation; Normalisation using facial parts and geometric relationships
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geometry (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于3D成像的身份识别方法及终端,所述身份识别方法包括:获取头像侧面的3D模型;在所述3D模型上获取三维特征点;在目标图像的头像上获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点;对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值;根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。本发明的身份识别方法及终端识别影像中的身份更加准确,而且识别图像的种类更多,识别面更广,身份识别的应用环境更多。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于3D成像的身份识别方法及终端。
背景技术
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别***的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别***成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别***”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家***、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
现有技术中,通过人脸识别时只能识别人的正面,而且识别准确度差,应用领域狭窄。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中人脸识别的识别准确度差,应用领域狭窄的缺陷,提供一种更加准确,而且识别图像的种类更多,识别面更广的基于3D成像的身份识别方法及终端。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题:
一种基于3D成像的身份识别方法,其特点在于,所述身份识别方法包括:
获取头像侧面的3D模型;
在所述3D模型上获取三维特征点;
在目标图像的头像上获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点;
对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值;
根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。
较佳地,所述目标特征点为二维特征点,所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括:
将所述3D模型在一目标平面上投影,所述投影与所述目标图像中头像的角度匹配;
在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点;
对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。
较佳地,所述将所述3D模型在一目标平面上投影包括:
在预存库中查找并确定目标平面,所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影,通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。
较佳地,所述目标特征点为三维特征点,所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括:
将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线;
将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。
较佳地,所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点及头轮廓特征点。
本发明还提供一种基于3D成像的身份识别终端,其特点在于,所述身份识别终端包括一获取模块、一生成模块、一处理模块、一对比模块以及一判断模块,
所述获取模块用于获取头像侧面的3D模型;
所述生成模块用于在所述3D模型上获取三维特征点;
所述处理模块用于在目标图像的头像上获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点;
所述对比模块用于对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值;
所述判断模块用于根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。
较佳地,所述目标特征点为二维特征点,所述身份识别终端还包括一投影模块以及一计算模块;
所述投影模块用于将所述3D模型在一目标平面上投影,所述投影与所述目标图像中头像的角度匹配;
所述计算模块用于在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点;
所述对比模块用于对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。
较佳地,所述投影模块还用于在预存库中查找并确定目标平面,所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影,通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。
较佳地,所述目标特征点为三维特征点,所述身份识别终端还包括一执行模块,
所述执行模块用于将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线;
所述对比模块用于将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。
较佳地,所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点及头轮廓特征点。
在符合本领域常识的基础上,上述各优选条件,可任意组合,即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于:本发明的身份识别方法及终端识别影像中的身份更加准确,而且识别图像的种类更多,识别面更广,身份识别的应用环境更多。
附图说明
图1为本发明实施例1的身份识别方法的流程图。
图2为本发明实施例2的身份识别方法的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明,但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供一种身份识别终端,所述身份识别终端可以为手机、门禁***或与监控连接的电脑。
通过所述身份识别终端,用户可以识别目标图像中的头像身份,或判断所述头像是否是合法人物等。
所述身份识别终端包括一获取模块、一生成模块、一处理模块、一对比模块、一判断模块、一投影模块以及一计算模块。
所述获取模块用于获取头像侧面的3D模型。
所述生成模块用于在所述3D模型上获取三维特征点。
所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点及头轮廓特征点。
所述处理模块用于在目标图像的头像上获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点。所述目标特征点为二维特征点。
所述投影模块还用于在预存库中查找并确定目标平面。
所述投影模块用于将所述3D模型在一目标平面上投影,所述投影与所述目标图像中头像的角度匹配。
所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影,通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。
所述计算模块用于在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点。
所述对比模块用于对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。
所述判断模块用于根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。
利用上述身份识别终端,本实施例还提供一种身份识别方法,包括:
步骤100、获取头像侧面的3D模型。
所述侧面为人的侧脸。
步骤101、在所述3D模型上获取三维特征点。
步骤102、在目标图像的头像上获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点。
本实施例中,目标图像为二维图像,在二维图像中标记能够看到、显示出来的特征点为目标特征点。例如,3D模型中有左耳、右耳的特征点,但是目标图像只显示右耳,则将能看到、显示出来的特征点标记出来。
步骤103、在预存库中查找并确定目标平面,将所述3D模型在所述目标平面上投影,所述投影与所述目标图像中头像的角度匹配。
所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影,通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。
所述单位平面可以是以基准平面开始,逐次上扬5度的平面,每上扬5度就绕基准平面上一轴线转动360度,每转动5度为一单位平面。
在单位平面上的投影确定一副3D模型投影后头像的位置与所述目标图像中的头像位置、角度相似。本实施例通过特征点来确定所述单位平面,举例来说,目标特征点为眼睛特征点、嘴特征点及左耳朵特征点,那么目标平面应该为3D模型投影后的图像具有眼睛特征点、嘴特征点及左耳朵特征点,即在具有眼睛特征点、嘴特征点及左耳朵特征点的投影图像中确定目标平面,同时也获得了目标平面上的投影。
步骤104、在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点。
步骤105、对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。
步骤106、根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。
本实施例的身份识别方法及终端识别影像中的身份更加准确,而且识别图像的种类更多,识别面更广,身份识别的应用环境更多。
实施例2
本实施例与实施例1基本相同,不同之处仅在于:
所述目标特征点为三维特征点,所述身份识别终端还包括一执行模块。
所述执行模块用于将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线;
将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。
参见图2,本实施例的身份识别方法将实施例1的步骤103替换为:
步骤1031、将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线。
步骤1032、将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值,然后执行步骤106。所述步骤106为实施例1中的步骤106。
本实施例中特征点为三维特征点,相邻的两个连接线组成的角度为三维空间的角度,通过对三维空间角度及连接线的长度的对比判断能够实现3D模型的身份识别。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式,但是本领域的技术人员应当理解,这些仅是举例说明,本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下,可以对这些实施方式做出多种变更或修改,但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于3D成像的身份识别方法,其特征在于,所述身份识别方法包括:
获取头像侧面的3D模型;
在所述3D模型上获取三维特征点;
在目标图像的头像上获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点;
对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值;
根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。
2.如权利要求1所述的身份识别方法,其特征在于,所述目标特征点为二维特征点,所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括:
将所述3D模型在一目标平面上投影,所述投影与所述目标图像中头像的角度匹配;
在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点;
对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。
3.如权利要求2所述的身份识别方法,其特征在于,所述将所述3D模型在一目标平面上投影包括:
在预存库中查找并确定目标平面,所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影,通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。
4.如权利要求1所述的身份识别方法,其特征在于,所述目标特征点为三维特征点,所述对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像的相似度值包括:
将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线;
将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。
5.如权利要求1所述的身份识别方法,其特征在于,所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点及头轮廓特征点。
6.一种基于3D成像的身份识别终端,其特征在于,所述身份识别终端包括一获取模块、一生成模块、一处理模块、一对比模块以及一判断模块,
所述获取模块用于获取头像侧面的3D模型;
所述生成模块用于在所述3D模型上获取三维特征点;
所述处理模块用于在目标图像的头像上获取与所述三维特征点位置对应的目标特征点;
所述对比模块用于对比所述三维特征点及目标特征点以获取目标图像中头像的相似度值;
所述判断模块用于根据所述相似度值判断目标图像中头像的身份。
7.如权利要求6所述的身份识别终端,其特征在于,所述目标特征点为二维特征点,所述身份识别终端还包括一投影模块以及一计算模块;
所述投影模块用于将所述3D模型在一目标平面上投影,所述投影与所述目标图像中头像的角度匹配;
所述计算模块用于在所述目标平面上获取所述三维特征点投影的投影特征点;
所述对比模块用于对比所述投影特征点及所述二维特征点以获取目标图像中头像的相似度值。
8.如权利要求7所述的身份识别终端,其特征在于,所述投影模块还用于在预存库中查找并确定目标平面,所述预存库中预存所述3D模型在各个单位平面上的投影,通过将目标特征点与三维特征点在各个单位平面投影后的二维特征点对比查找所述目标平面。
9.如权利要求6所述的身份识别终端,其特征在于,所述目标特征点为三维特征点,所述身份识别终端还包括一执行模块,
所述执行模块用于将3D模型和目标图像的三维特征点分别两两连接以获取连接线;
所述对比模块用于将所述3D模型相邻连接线的长度比例和所成角度与目标图像中对应的相邻连接线的长度比例和所成角度作对比以获取所述相似度值。
10.如权利要求6所述的身份识别终端,其特征在于,所述三维特征点包括耳朵轮廓上的特征点、鼻子特征点、眼睛特征点、嘴特征点及头轮廓特征点。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711454066.8A CN108009532A (zh) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 基于3d成像的身份识别方法及终端 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711454066.8A CN108009532A (zh) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 基于3d成像的身份识别方法及终端 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108009532A true CN108009532A (zh) | 2018-05-08 |
Family
ID=62062044
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711454066.8A Pending CN108009532A (zh) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 基于3d成像的身份识别方法及终端 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108009532A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110188616A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-30 | 盎锐(上海)信息科技有限公司 | 基于2d和3d影像的空间建模方法及装置 |
CN110188604A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-08-30 | 盎锐(上海)信息科技有限公司 | 基于2d和3d影像的人脸识别方法及装置 |
CN110414423A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-05 | 上海鹰瞳医疗科技有限公司 | 身份识别方法及设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7415152B2 (en) * | 2005-04-29 | 2008-08-19 | Microsoft Corporation | Method and system for constructing a 3D representation of a face from a 2D representation |
CN101510257A (zh) * | 2009-03-31 | 2009-08-19 | 华为技术有限公司 | 一种人脸相似度匹配方法及装置 |
CN102194131A (zh) * | 2011-06-01 | 2011-09-21 | 华南理工大学 | 基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法 |
CN102254154A (zh) * | 2011-07-05 | 2011-11-23 | 南京大学 | 一种基于三维模型重建的人脸身份认证方法 |
CN102982165A (zh) * | 2012-12-10 | 2013-03-20 | 南京大学 | 一种大规模人脸图像检索方法 |
CN105654048A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 一种多视角人脸比对方法 |
-
2017
- 2017-12-28 CN CN201711454066.8A patent/CN108009532A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7415152B2 (en) * | 2005-04-29 | 2008-08-19 | Microsoft Corporation | Method and system for constructing a 3D representation of a face from a 2D representation |
CN101510257A (zh) * | 2009-03-31 | 2009-08-19 | 华为技术有限公司 | 一种人脸相似度匹配方法及装置 |
CN102194131A (zh) * | 2011-06-01 | 2011-09-21 | 华南理工大学 | 基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法 |
CN102254154A (zh) * | 2011-07-05 | 2011-11-23 | 南京大学 | 一种基于三维模型重建的人脸身份认证方法 |
CN102982165A (zh) * | 2012-12-10 | 2013-03-20 | 南京大学 | 一种大规模人脸图像检索方法 |
CN105654048A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 一种多视角人脸比对方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
谢剑斌等: "《视觉感知与智能视频监控》", 31 March 2012, 长沙:国防科技大学出版社 * |
赵坚勇: "《应用电视技术》", 31 December 2013, 西安:西安电子科技大学出版社 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110188604A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-08-30 | 盎锐(上海)信息科技有限公司 | 基于2d和3d影像的人脸识别方法及装置 |
CN110188616A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-30 | 盎锐(上海)信息科技有限公司 | 基于2d和3d影像的空间建模方法及装置 |
CN110188616B (zh) * | 2019-05-05 | 2023-02-28 | 上海盎维信息技术有限公司 | 基于2d和3d影像的空间建模方法及装置 |
CN110414423A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-05 | 上海鹰瞳医疗科技有限公司 | 身份识别方法及设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107609383B (zh) | 3d人脸身份认证方法与装置 | |
CN107748869B (zh) | 3d人脸身份认证方法与装置 | |
TWI751161B (zh) | 終端設備、智慧型手機、基於臉部識別的認證方法和系統 | |
CN107633165B (zh) | 3d人脸身份认证方法与装置 | |
CN109271950B (zh) | 一种基于手机前视摄像头的人脸活体检测方法 | |
CN105740778B (zh) | 一种改进的三维人脸活体检测方法及其装置 | |
CN105740779B (zh) | 人脸活体检测的方法和装置 | |
TW202006602A (zh) | 三維臉部活體檢測方法、臉部認證識別方法及裝置 | |
CN108470169A (zh) | 人脸识别***及方法 | |
US20170091550A1 (en) | Multispectral eye analysis for identity authentication | |
WO2016010720A1 (en) | Multispectral eye analysis for identity authentication | |
WO2016010724A1 (en) | Multispectral eye analysis for identity authentication | |
Medioni et al. | Identifying noncooperative subjects at a distance using face images and inferred three-dimensional face models | |
Boehnen et al. | A fast multi-modal approach to facial feature detection | |
TWI335544B (en) | Iris recognition system | |
CN106991390A (zh) | 一种基于深度学习的手持人证比对***及方法 | |
CN109937434B (zh) | 图像处理方法、装置、终端和存储介质 | |
CN110866454B (zh) | 人脸活体检测方法及***、计算机可读取的存储介质 | |
CN108197549A (zh) | 基于3d成像的人脸识别方法及终端 | |
CN105022999A (zh) | 一种人码伴随实时采集*** | |
CN112818722A (zh) | 模块化动态可配置的活体人脸识别*** | |
CN112257641A (zh) | 一种人脸识别活体检测方法 | |
CN108009532A (zh) | 基于3d成像的身份识别方法及终端 | |
CN108537131A (zh) | 一种基于人脸特征点和光流场的人脸识别活体检测方法 | |
WO2020079741A1 (ja) | 虹彩認証装置、虹彩認証方法および記録媒体 |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180508 |