CN108447159A - 人脸图像采集方法、装置和出入口管理*** - Google Patents
人脸图像采集方法、装置和出入口管理*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN108447159A CN108447159A CN201810264232.6A CN201810264232A CN108447159A CN 108447159 A CN108447159 A CN 108447159A CN 201810264232 A CN201810264232 A CN 201810264232A CN 108447159 A CN108447159 A CN 108447159A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pitch angle
- face
- camera
- facial image
- user
- 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.)
- Granted
Links
Classifications
-
- 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
-
- 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
- G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
-
- 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
- G07C9/38—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass with central registration
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了人脸图像采集方法、装置和出入口管理***。该方法的一具体实施方式包括:获取实时采集得到的用户的人脸图像;基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度;响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。使用该人脸图像采集方法采集到的人脸图像中不会由于人脸的俯仰角度偏大而使得部分人脸特征缺失,进而可以提高人脸识别的准确度。
Description
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,具体涉及人脸识别技术领域,尤其涉及人脸图像采集方法、装置和出入口管理***。
背景技术
目前在很多应用场景中设置了人脸识别闸机。人脸识别闸机是将人脸识别装置与闸机装置相连接。通过人脸识别装置进行人脸识别,将识别的人脸与预设的人脸数据库中的预知身份的用户的人脸进行匹配。并将匹配结果发送给闸机。此外,人脸识别装置还可以根据匹配结果对闸机进行控制。
目前,人脸识别装置主要包括摄像头。通常摄像头是固定在一个位置处。在一些应用场景中,摄像头可以旋转一定的角度。人脸识别装置可以分析固定的摄像头所采集的人脸的图像。
发明内容
本申请实施例提出了一种人脸图像采集方法、装置和出入口管理***。
第一方面,本申请实施例提供了一种人脸图像采集方法,该方法包括:获取实时采集得到的用户的人脸图像;基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度;响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在一些实施例中,在基于俯仰角度调节摄像头的高度之前,该方法还包括:响应于所述俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,根据俯仰角度确定用户的身高;以及基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内,包括:基于身高调节摄像头的高度以使摄像头采集到人脸图像的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在一些实施例中,在基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,该方法还包括:调节摄像头在水平面内旋转,以使摄像头采集到的用户的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内。
在一些实施例中,在基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,该方法还包括:将摄像头采集到的人脸图像与预定人脸图像库进行匹配,确定当前采集的人脸图像所对应的用户的身份,其中预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像。
第二方面,本申请实施例提供了一种人脸图像采集装置,包括获取单元,配置用于获取实时采集得到的用户的人脸图像;确定单元,配置用于基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度;调整单元,配置用于响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在一些实施例中,该装置还包括第二确定单元,第二确定单元配置用于在调整单元基于俯仰角度调节摄像头的高度之前,响应于所述俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,根据俯仰角度确定用户的身高;以及调整单元进一步配置用于基于身高调节摄像头的高度以使摄像头采集到人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在一些实施例中,调整单元进一步配置用于在基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,调节摄像头在水平面内旋转,以使摄像头采集到的用户的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内。
在一些实施例中,装置还包括匹配单元,匹配单元配置用于:在调整单元基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,将摄像头采集到的人脸图像与预定人脸图像库进行匹配,确定当前采集的人脸图像所对应的用户的身份,其中预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像。
第三方面,本申请实施例提供了一种出入口管理***,包括摄像头、控制设备,其中,摄像头用于实时采集用户人脸图像;控制设备用于获取摄像头实时采集得到的用户的人脸图像,基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度,响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在一些实施例中,出入口管理***还包括闸机,以及控制设备还用于将摄像头实时采集得到的用户的人脸图像与预设人脸图像库进行匹配以确定用户的身份,其中,预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像;以及响应于匹配成功,向闸机发出收回阻拦体以形成通道的指令。
第四方面,本申请实施例提供了一种控制设备,该控制设备包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时,使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本申请实施例提供的人脸图像采集方法、装置和出入口管理***,通过获取实时采集得到的用户的人脸图像,而后基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度,最后响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。从而摄像头所采集的人脸图像中不会由于人脸的俯仰而使得部分人脸特征缺失,进而可以提高人脸识别的准确度。
使用该人脸图像采集方法的出入口管理***,可以改善由于人脸误识别引起的用户无法通过出入口管理***的现象。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本申请可以应用于其中的示例性***架构图;
图2是根据本申请的人脸图像采集方法的一个实施例的流程图;
图3是三维坐标系中人脸姿态示意图;
图4是根据本申请的人脸图像采集方法的一个应用场景的示意图;
图5是根据本申请的人脸图像采集方法的另一个实施例的流程图;
图6是根据本申请的人脸图像采集方法的又一个实施例的流程图;
图7是根据本申请的人脸图像采集装置的一个实施例的结构示意图;
图8根据本申请的出入口管理***的一个示意性结构图;
图9是适于用来实现本申请实施例的控制设备的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的人脸图像采集方法或人脸图像采集装置的实施例的示例性***架构100。
如图1所示,***架构100可以包括摄像头101、网络102和控制设备103。网络102用以在摄像头101和控制设备103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户的人脸图像可以由摄像头101拍摄。摄像头101可以将其拍摄的用户的人脸图像发送给控制设备103。控制设备103可以根据摄像头拍摄的人脸图像来控制摄像头101的高度。
摄像头101可以是各种类型的摄像头。例如模拟摄像头和数字摄像头。摄像头可以用于实时采集图像,例如用户的人脸图像。
控制设备103可以是提供各种服务的控制设备,例如根据摄像头采集的人脸图像分析人脸俯仰角度的后台控制设备。上述后台控制设备可以根据人脸的俯仰角度确定摄像头将被调节至的高度,并将高度调节指令发送给摄像头101。
需要说明的是,本申请实施例所提供的人脸图像采集方法一般由控制设备103执行,相应地,人脸图像采集装置一般设置于控制设备103中。
需要说明的是,控制设备可以是硬件,也可以是软件。当控制设备为硬件时,可以实现成多个控制设备组成的分布式控制模块集群,也可以实现成单个控制模块。当控制设备为软件时,可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解,图1中的摄像头101、网络102和控制设备103的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的摄像头、网络和控制设备。
继续参考图2,其示出了根据本申请的人脸图像采集方法的一个实施例的流程200。该人脸图像采集方法,包括以下步骤:
步骤201,获取实时采集得到的用户的人脸图像。
在本实施例中,人脸图像采集方法的执行主体(例如图1所示的控制设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式与摄像头连接。当摄像头采集到用户的人脸图像时,上述执行主体可以通过网络获取摄像头实时采集得到的用户的人脸图像。此外,摄像头还以将其实时采集得到的用户的人脸图像通过网络发送给上述执行主体。
步骤202,基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度。
在本实施例中,基于步骤201中得到的用户的人脸图像,上述执行主体可以根据人脸图像中人脸的姿态,来确定人脸的俯仰角度。
上述人脸的姿态可以为用户的人脸在图像中所呈现的样子。
图3示出了三维坐标系中人脸姿态示意图300。可以建立三维空间右手笛卡尔坐标系。在该坐标系中,可以基于人的正面头像建立上述笛卡尔坐标系。其中以两眼中点连线的中点为原点,以通过两眼中点连线的射线为x轴,并基于右手定则,确定出与人脸近似所在平面垂直的z轴,以及同时与x轴z轴垂直的y轴。可以将包括人脸的用户头部放入上述三维空间的右手笛卡尔坐标系中。在上述三维空间的右手笛卡尔坐标系中可以根据人脸的姿态确定人脸的俯仰角、偏航角和翻滚角。这里的俯仰角是人脸绕x轴旋转所成的角度,也即人脸与水平面之间的夹角。偏航角是绕y轴旋转的角度,翻滚角是绕z轴旋转的角度。
在本实施例中,上述执行主体可以根据用户的人脸图像通过根据人脸的姿态来分析人脸的俯仰角度。
具体地,上述执行主体可以采用外观模板法、基于机器学习的方法、非线性回归法、流形嵌入法、可融通模型法、几何法、跟踪法等来根据人脸的姿态确定人脸的俯仰角度。
需要说明的是,上述通过外观模板法、基于机器学习的方法、非线性回归法、流形嵌入法、可融通模型法、几何法、跟踪法确定人脸俯仰角度的方法是目前广泛研究和应用的公知技术,在此不再赘述。
步骤203,响应于俯仰角度的在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在本实施例中,上述执行主体可以预先设定人脸的俯仰角度范围,例如[-45°,20°]。这里,假设人脸图像竖直放置,俯仰角度为0°时,表示人脸与水平面垂直;俯仰角度也即人脸与水平面之间的夹角大于0°时,表示人脸俯视;俯仰角度也即人脸与水平面之间的夹角小于0°时,表示人脸仰视。
在本实施例中,上述执行主体在步骤202中得到人脸图像中人脸的俯仰角度之后,可以确定俯仰角度是否在预设俯仰角度范围之内。响应于人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,上述执行主体可以基于人脸的俯仰角度来调节摄像头的高度,以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
例如,当用户低头俯视摄像头时,当俯视角度大于预设俯仰角度范围的最大值(例如20°)时,摄像头可能无法采集到人脸的部分特征(例如眼睛的轮廓和面部的边缘形状等)。假设用户佩戴眼镜,当用户低头俯视摄像头时,眼镜还会遮挡眼部的部分特征。因此,当用户的俯仰角度大于预设俯仰角度范围的最大值时,根据此时由摄像头采集到的用户面部图像确定用户面部特征时,有可能造成部分面部特征缺失;进一步会使得根据此时摄像头采集到的人脸图像进行用户身份识别时,引起用户身份的误识别。同样,当用户仰视角度大于预设俯仰角度范围最小值的绝对值(例如45°)时,根据此时摄像头采集到的用户的面部图像也可能无法得到用户的面部的全部特征。
上述执行主体在确定到人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之外时,可以对摄像头的高度进行调节。例如当用户俯仰角度为大于预设俯仰角度范围的最大值(例如俯视角大于20°)时,可以将摄像头的高度调高。随着摄像头高度调高,为了使自己的面部呈现在摄像头所采集的图像中,用户的头部会抬起。因此用户面部的俯视角度也会随着摄像头的高度升高而减小。上述执行主体可以逐步调高摄像头的高度。在每次调整了摄像头的高度之后,采集一次人脸图像,判断一次人脸图像中用户人脸的俯仰角度。直到摄像头采集到的图像中,用户人脸的俯仰角度在上述预设俯仰角度范围之内。这样一来,可以通过调整摄像头的高度,使得用户呈现在摄像头所拍摄的图像中的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。当摄像头所拍摄的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内时,用户的脸部各部位例如眼睛部位、鼻子部位以及嘴巴部位均可以较完整的被摄像头所采集到。也就是说在调整摄像头的高度之后所采集到的人脸图像中可以包括较完整的眼睛部位的特征、鼻子部位的特征以及嘴巴部位的特征。根据上述方法采集到的人脸图像可以降低人脸识别的误识别率。
继续参见图4,图4是根据本实施例的人脸图像采集方法的一个应用场景的示意图。在图4的应用场景400中,首先摄像头401实时采集用户的人脸图像403。控制设备402可以获取摄像头401实时采集得到的用户的人脸图像404。然后控制设备402可以根据用户的人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度405。在确定出人脸的俯仰角度之后,控制设备402可以确定人脸的俯仰角度是否在预设俯仰角度范围之内。响应于人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,调整摄像头401的高度406,以使摄像头所拍摄的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
本申请的上述实施例提供的方法通过获取实时采集得到的用户的人脸图像,然后基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度,最后响应于人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。由于使用上述方法采集得到的人脸图像中可以较完整的反映用户面部各部位的特征,在使用通过上述方法采集得到的人脸图像做人脸识别时,可以提高人脸识别的准确率。
在本实施例的一些可选实现方式中,上述执行主体可以预先建立预设人脸图像库,在该预设人脸图像库中可以包括多个已知身份的用户的人脸图像。其中,用户的身份和与用户身份对应的人脸图像关联存储。在一些应用场景中,上述执行主体还可以通过网络访问设置在其他服务器中的预设人脸图像库。
在步骤203的基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,上述执行主体还可将摄像头采集到的人脸图像与预定人脸图像库进行匹配,确定摄像头当前采集的人脸图像所对应的用户的身份。从而,上述执行主体可以根据摄像头当前采集到的用户的人脸图像来判断用户是否为预设人脸图像库中的某个已知身份的用户。
进一步参考图5,其示出了根据本申请的人脸图像采集方法的另一个实施例的流程500。该人脸图像采集方法的流程500,包括以下步骤:
步骤501,获取实时采集得到的用户的人脸图像。
步骤501与图2所示实施例中的步骤201相同,此处不赘述。
步骤502,基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度。
步骤502与图2所示实施例中的步骤202相同,此处不赘述。
步骤503,响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,根据俯仰角度确定用户的身高。
在本实施例中,人脸图像采集方法运行于其上的执行主体(例如图1所示的控制设备)在步骤502中确定出人脸图像中的人脸的俯仰角度之后,上述执行主体可以确定俯仰角度是否在预设俯仰角度范围之内。响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,上述执行主体可以根据俯仰角度来确定用户的身高。
假设摄像头在每次成功采集预设俯仰角度范围之内的人脸图像之后,在拍摄下一个用户的人脸图像之前,上述执行主体可以控制摄像头回归其初始位置。假设摄像头的初始位置的高度是固定的。此外,假设不同用户均站在同一位置由摄像头来采集人脸图像。
当用户的人脸图像被位于初始位置的摄像头拍摄到之后,上述执行主体可以根据摄像头的初始位置的高度、人脸图像中人脸的俯仰角度来预测用户的身高。例如可以使用如下公式来估算用户的身高:
H=K-α×θ (1);
其中H为用户的身高,K为摄像头的初始位置对应的高度,α为预先确定的系数,θ为上述人脸图像中人脸的俯仰角度。上式中的α可以预先通过多次试验拟合得出。
上述执行主体可以在摄像头所采集的人脸图像中的俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,使用上述公式(1)来确定用户的身高。
在本实施例的一些可选实现方式中,假设摄像头的初始位置固定,而且假设对于每一个用户,摄像头从其初始位置开始拍摄该用户的人脸图像;假设不同用户均在同一固定位置由摄像头采集人脸图像。上述执行主体还可以将摄像头实时采集到的用户的人脸图像输入到预先训练的身高估算模型中。这里的身高估算模型用来根据人脸图像中的俯仰角度来确定人脸图像对应的用户的身高。在使用身高估算模型之前,可以使用多个标注了用户身高以及俯仰角度的训练人脸图像对初始身高估算模型进行训练,从而得到训练后的身高估算模型。这里的训练人脸图像也是在摄像头的初始位置固定,摄像头从其初始位置开始拍摄,且训练人脸图像对应的用户在上述同一固定位置由摄像头拍摄的条件下得到的。此外,这里的身高估算模型可以是神经网络模型等。
步骤504,基于身高调节摄像头的高度以使摄像头采集到人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在步骤503中根据用户的人脸图像中的人脸的俯仰角度确定出用户的身高之后,上述执行主体可以根据用户的身高来调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
具体地,上述执行主体可以预先确定身高、摄像头高度对照表。在身高、摄像头高度对照表中,可以包括不同的身高范围,以及各身高范围分别对应的摄像头的高度。对于摄像头所采集到的用户的人脸图像,在根据用户的人脸图像中的人脸的俯仰角度确定出用户身高之后,可以确定用户身高对应的上述身高、摄像头高度对照表中的身高范围。进而确定出摄像头需要调整到的高度。然后根据确定出的摄像头需要调整到的高度以及摄像头的当前高度,可以控制摄像头在竖直方向上移动一定距离,直至摄像头的高度位于其需要调整到的高度。
使用上述对照表中的摄像头的高度来对拍摄位于该身高范围内的用户的人脸图像,所拍摄到的人脸图像中的人脸的俯仰角度在上述的预设俯仰角度范围之内。
这样一来,由于可以根据用户的身高,来调整摄像头的高度,降低了调整摄像头的复杂度,提高了使用摄像头采集可用于人脸识别的人脸图像的速度。
从图5中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的人脸图像采集方法的流程500突出了根据人脸图像的俯仰角度确定用户的身高,根据用户的身高调整摄像头的高度的步骤。由此,本实施例描述的方案可以降低摄像头调整的复杂度,提高了摄像头采集可用于人脸识别的人脸图像的速度。
请继续参考图6,其示出了根据本申请的人脸图像采集方法的又一个实施例的流程600。该人脸图像采集方法的流程600,包括以下步骤:
步骤601,获取实时采集得到的用户的人脸图像。
步骤601与图2所示实施例中的步骤201相同,此处不赘述。
步骤602,基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度以及偏航角度。
确定俯仰角度的方法可以参考图2所示实施例中的步骤202此处不赘述。
在本实施例中,偏航角也即人脸相对如图3所示的y轴的旋转角度。
人脸图像采集方法运行于其上的执行主体(例如图1所示的控制设备)可以采用外观模板法、基于机器学习的方法、非线性回归法、流形嵌入法、可融通模型法、几何法、跟踪法等来根据人脸的姿态确定人脸的偏航角度。
步骤603,响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
步骤603与图2所示实施例中的步骤203相同,此处不赘述。
步骤604,调节摄像头在水平面内旋转,以使摄像头采集到的所述用户的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内。
当确定出人脸图像中人脸的偏航角度在预设偏航角度范围之外时,上述执行主体还可以调节摄像头在水平面内旋转,以使摄像头采集到的用户的人脸图像中的人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内。作为示例,这里的预设偏航角度范围可以为[-75°,75°]。
具体地,当用户的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之外(例如大于上述预设偏航角度范围的最大值,或者小于上述预设偏航角度范围的最小值)时,可以逐步调节摄像头在水平面内旋转的角度。上述执行主体可以设置在水平面内对摄像头进行旋转的旋转角度上限。每一次在水平面内旋转摄像头时,旋转角度均在上述旋转角度上限之内。每一次在水平面内旋转摄像头之后,采集一次用户的人脸图像,根据该采集到的用户的人脸图像,确定用户人脸的偏航角度,直至摄像头所拍摄到的人脸图像中人脸的偏航角度位于预设偏航角度范围之内。
这样一来,由于在水平面内旋转摄像头,使得旋转后的摄像头采集到的人脸图像的偏航角度在预设的偏航角度范围之内。可以进一步提高人脸识别的准确率。
从图6中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的人脸图像采集方法的流程600突出了根据人脸的姿态确定人脸的偏航角,在调整了摄像头的高度之后,还根据人脸的偏航角调整摄像头在水平面内旋转,使得摄像头采集到的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内的步骤。由此,采用本实施例描述的方案采集到的用户的人脸图像进行人脸识别时,可以进一步提高人脸识别的准确率。
进一步参考图7,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了一种人脸图像采集装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图7所示,本实施例的人脸图像采集装置700包括:获取单元701、确定702和调整单元704。其中,获取单元701,配置用于获取实时采集得到的用户的人脸图像;第一确定单元702,配置用于基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度;调整单元704,配置用于响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在本实施例中,人脸图像采集装置700还包括第二确定单元703。第二确定单元703配置用于在调整单元704基于俯仰角度调节摄像头的高度之前,响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,根据俯仰角度确定用户的身高;以及调整单元703进一步配置用于基于身高调节摄像头的高度以使摄像头采集到人脸图像的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在本实施例的一些可选实现方式中,第一确定单元702进一步配置用于基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的偏航角;以及调整单元704进一步配置用于在基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到人脸图像的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,调节摄像头在水平面内旋转,以使摄像头采集到的用户的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内。
在本实施例的一些可选实现方式中,人脸图像采集装置还包括匹配单元(图中未示出)。上述匹配单元配置用于在调整单元704基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到人脸图像的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,将摄像头采集到的人脸图像与预定人脸图像库进行匹配,确定当前采集的人脸图像所对应的用户的身份,其中预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像。
进一步参考图8,其示出了根据本申请的出入口管理***的一个示意性结构图。
如图8所示,出入口管理***800包括摄像头801、控制设备802。其中,摄像头801用于实时采集用户的人脸图像。控制设备802用于获取摄像头实时采集得到的用户的人脸图像,基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度,响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
在本实施例的一些可选实现方式中,出入口管理***800还可以包括闸机803。通常,闸机包括箱体8031和阻拦体8032。在不允许用户通过时,阻拦体8032关闭。当允许用户通过时,闸机中的阻拦体8032打开,形成通道。
在这些可选的实现方式中,上述控制设备802还用于将摄像头801实时采集得到的用户的人脸图像与预设人脸图像库进行匹配以确定用户的身份,其中,预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像。当匹配成功时,所示控制设备802向闸机803发出打开阻拦体8032以形成通道的指令,从而用户可以通过上述闸机803。
下面参考图9,其示出了适于用来实现本申请实施例的控制设备的计算机***900的结构示意图。图9示出的控制设备仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示,计算机***900包括中央处理单元(CPU,Central Processing Unit)901,其可以根据存储在只读存储器(ROM,Read Only Memory)902中的程序或者从存储部分906加载到随机访问存储器(RAM,Random Access Memory)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中,还存储有***900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O,Input/Output)接口905也连接至总线904。
以下部件连接至I/O接口905:包括硬盘等的存储部分906;以及包括诸如LAN(局域网,Local Area Network)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分907。通信部分907经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器908也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质909,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器908上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分906。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分907从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质909被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是,本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括获取单元、确定单元和调整单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,获取单元还可以被描述为“获取实时采集得到的用户的人脸图像的单元”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该装置执行时,使得该装置:获取实时采集得到的用户的人脸图像;基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度;响应于俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于俯仰角度调节摄像头的高度以使摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (12)
1.一种人脸图像采集方法,包括:
获取实时采集得到的用户的人脸图像;
基于所述人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度;
响应于所述俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于所述俯仰角度调节摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述基于所述俯仰角度调节摄像头的高度之前,所述方法还包括:
响应于所述俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,根据所述俯仰角度确定所述用户的身高;以及
所述基于所述俯仰角度调节摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内,包括:
基于所述身高调节所述摄像头的高度以使所述摄像头采集到人脸图像的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度,还包括基于所述人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的偏航角;以及
在所述基于所述俯仰角度调节摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,所述方法还包括:
调节所述摄像头在水平面内旋转,以使所述摄像头采集到的所述用户的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述基于所述俯仰角度调节摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,所述方法还包括:
将所述摄像头采集到的人脸图像与预定人脸图像库进行匹配,确定当前采集的人脸图像所对应的用户的身份,其中所述预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像。
5.一种人脸图像采集装置,包括:
获取单元,配置用于获取实时采集得到的用户的人脸图像;
第一确定单元,配置用于基于所述人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度;
调整单元,配置用于响应于所述俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于所述俯仰角度调节摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
6.根据权利要求5述的装置,其中,所述装置还包括第二确定单元,所述第二确定单元配置用于在所述调整单元基于所述俯仰角度调节摄像头的高度之前,响应于所述俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,根据所述俯仰角度确定所述用户的身高;以及
所述调整单元进一步配置用于基于所述身高调节所述摄像头的高度以使所述摄像头采集到人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
7.根据权利要求5述的装置,其中,所述第一确定单元进一步配置用于基于所述人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的偏航角;以及
所述调整单元进一步配置用于在基于所述俯仰角度调节摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,调节所述摄像头在水平面内旋转,以使所述摄像头采集到的所述用户的人脸图像中人脸的偏航角在预设偏航角度范围之内。
8.根据权利要求5述的装置,其中,所述装置还包括匹配单元,所述匹配单元配置用于:在所述调整单元基于所述俯仰角度调节摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内之后,
将所述摄像头采集到的人脸图像与预定人脸图像库进行匹配,确定当前采集的人脸图像所对应的用户的身份,其中所述预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像。
9.一种出入口管理***,包括摄像头、控制设备,其中,
摄像头用于实时采集用户人脸图像;
控制设备用于获取所述摄像头实时采集得到的用户的人脸图像,基于人脸图像中人脸的姿态,确定人脸的俯仰角度,响应于所述俯仰角度在预设俯仰角度范围之外,基于所述俯仰角度调节所述摄像头的高度以使所述摄像头采集到的人脸图像中人脸的俯仰角度在预设俯仰角度范围之内。
10.根据权利要求9所述的***,其中,所述出入口管理***还包括闸机,以及
所述控制设备还用于将所述摄像头实时采集得到的用户的人脸图像与预设人脸图像库进行匹配以确定用户的身份,其中,所述预设人脸图像库包括多个已知身份的用户分别对应的人脸图像;以及
响应于匹配成功,向所述闸机发出收回阻拦体以形成通道的指令。
11.一种控制设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
12.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810264232.6A CN108447159B (zh) | 2018-03-28 | 2018-03-28 | 人脸图像采集方法、装置和出入口管理*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810264232.6A CN108447159B (zh) | 2018-03-28 | 2018-03-28 | 人脸图像采集方法、装置和出入口管理*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108447159A true CN108447159A (zh) | 2018-08-24 |
CN108447159B CN108447159B (zh) | 2020-12-18 |
Family
ID=63197627
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810264232.6A Active CN108447159B (zh) | 2018-03-28 | 2018-03-28 | 人脸图像采集方法、装置和出入口管理*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108447159B (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109389082A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-26 | 北京旷视科技有限公司 | 视线采集方法、装置、***、计算机可读存储介质 |
CN110134810A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-16 | 深圳市商汤科技有限公司 | 检索图像的方法及装置 |
CN110738142A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-31 | 广州广电卓识智能科技有限公司 | 一种自适应改善人脸图像采集的方法、***及存储介质 |
CN111638798A (zh) * | 2020-06-07 | 2020-09-08 | 上海商汤智能科技有限公司 | 一种ar合影方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111815828A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 闸机检测方法、装置和*** |
CN111860394A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 成都新希望金融信息有限公司 | 一种基于姿态估计和动作检测的动作活体识别方法 |
CN111967431A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-20 | 珠海研果科技有限公司 | 角度校正方法和装置 |
CN112133314A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-12-25 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 声纹密码的设置和验证的方法、装置、设备和存储介质 |
CN112686148A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-20 | 重庆赤木科技有限公司 | 适于多种身高人群的人脸识别*** |
CN112836656A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-05-25 | 北京迈格威科技有限公司 | 设备控制方法、装置和图像采集*** |
CN113011222A (zh) * | 2019-12-19 | 2021-06-22 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种活体检测***、方法及电子设备 |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1687956A (zh) * | 2005-04-28 | 2005-10-26 | 上海电力学院 | 基于超声波测距的自主式人脸图像采集*** |
JP2007200069A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Noritsu Koki Co Ltd | 写真画像処理方法及びその装置 |
CN101216883A (zh) * | 2007-12-29 | 2008-07-09 | 北京中星微电子有限公司 | 一种照相方法及照相装置 |
CN101488030A (zh) * | 2009-02-10 | 2009-07-22 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 显示屏调整装置以及方法 |
CN102223594A (zh) * | 2010-04-19 | 2011-10-19 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 麦克风控制装置及方法 |
CN103353760A (zh) * | 2013-04-25 | 2013-10-16 | 上海大学 | 挂墙式适应任意脸部方位的显示界面调节装置及方法 |
CN103796056A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-05-14 | 天津三星电子有限公司 | 一种电视视角自动调整方法及装置 |
JP2014119828A (ja) * | 2012-12-13 | 2014-06-30 | Secom Co Ltd | 自律飛行ロボット |
CN103941985A (zh) * | 2014-04-02 | 2014-07-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于屏幕模式切换的方法和装置 |
CN204390333U (zh) * | 2015-02-12 | 2015-06-10 | 张丽琴 | 一种采用面部识别与面部静脉认证的学校门禁装置 |
CN105704368A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-06-22 | 电子科技大学中山学院 | 一种人脸图像采集的自适应控制方法及其装置 |
CN205647719U (zh) * | 2016-05-12 | 2016-10-12 | 浙江警察学院 | 一种用于考场人脸检测识别的摄像头 |
CN205721837U (zh) * | 2016-05-12 | 2016-11-23 | 浙江警察学院 | 考场人脸检测识别*** |
CN106213903A (zh) * | 2016-08-26 | 2016-12-14 | 浙江维融电子科技股份有限公司 | 一种带有人脸识别装置的银行自助柜台 |
CN206179043U (zh) * | 2016-11-09 | 2017-05-17 | 谭萍 | 人脸识别*** |
CN107146305A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-09-08 | 上海灵至科技有限公司 | 基于人脸识别的解锁方法及门锁 |
CN107464305A (zh) * | 2016-06-06 | 2017-12-12 | 昆山研达电脑科技有限公司 | 人脸识别考勤方法 |
-
2018
- 2018-03-28 CN CN201810264232.6A patent/CN108447159B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1687956A (zh) * | 2005-04-28 | 2005-10-26 | 上海电力学院 | 基于超声波测距的自主式人脸图像采集*** |
JP2007200069A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Noritsu Koki Co Ltd | 写真画像処理方法及びその装置 |
CN101216883A (zh) * | 2007-12-29 | 2008-07-09 | 北京中星微电子有限公司 | 一种照相方法及照相装置 |
CN101488030A (zh) * | 2009-02-10 | 2009-07-22 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 显示屏调整装置以及方法 |
CN102223594A (zh) * | 2010-04-19 | 2011-10-19 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 麦克风控制装置及方法 |
JP2014119828A (ja) * | 2012-12-13 | 2014-06-30 | Secom Co Ltd | 自律飛行ロボット |
CN103353760A (zh) * | 2013-04-25 | 2013-10-16 | 上海大学 | 挂墙式适应任意脸部方位的显示界面调节装置及方法 |
CN103796056A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-05-14 | 天津三星电子有限公司 | 一种电视视角自动调整方法及装置 |
CN103941985A (zh) * | 2014-04-02 | 2014-07-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于屏幕模式切换的方法和装置 |
CN204390333U (zh) * | 2015-02-12 | 2015-06-10 | 张丽琴 | 一种采用面部识别与面部静脉认证的学校门禁装置 |
CN105704368A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-06-22 | 电子科技大学中山学院 | 一种人脸图像采集的自适应控制方法及其装置 |
CN205647719U (zh) * | 2016-05-12 | 2016-10-12 | 浙江警察学院 | 一种用于考场人脸检测识别的摄像头 |
CN205721837U (zh) * | 2016-05-12 | 2016-11-23 | 浙江警察学院 | 考场人脸检测识别*** |
CN107464305A (zh) * | 2016-06-06 | 2017-12-12 | 昆山研达电脑科技有限公司 | 人脸识别考勤方法 |
CN106213903A (zh) * | 2016-08-26 | 2016-12-14 | 浙江维融电子科技股份有限公司 | 一种带有人脸识别装置的银行自助柜台 |
CN206179043U (zh) * | 2016-11-09 | 2017-05-17 | 谭萍 | 人脸识别*** |
CN107146305A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-09-08 | 上海灵至科技有限公司 | 基于人脸识别的解锁方法及门锁 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
朱同辉: "多摄像机协同的最佳人脸图像采集技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109389082A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-26 | 北京旷视科技有限公司 | 视线采集方法、装置、***、计算机可读存储介质 |
CN110134810A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-16 | 深圳市商汤科技有限公司 | 检索图像的方法及装置 |
CN110738142A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-31 | 广州广电卓识智能科技有限公司 | 一种自适应改善人脸图像采集的方法、***及存储介质 |
CN110738142B (zh) * | 2019-09-26 | 2022-12-20 | 广州广电卓识智能科技有限公司 | 一种自适应改善人脸图像采集的方法、***及存储介质 |
CN113011222A (zh) * | 2019-12-19 | 2021-06-22 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种活体检测***、方法及电子设备 |
CN113011222B (zh) * | 2019-12-19 | 2023-09-05 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种活体检测***、方法及电子设备 |
CN111638798A (zh) * | 2020-06-07 | 2020-09-08 | 上海商汤智能科技有限公司 | 一种ar合影方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111815828A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 闸机检测方法、装置和*** |
CN111860394A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 成都新希望金融信息有限公司 | 一种基于姿态估计和动作检测的动作活体识别方法 |
CN111967431A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-20 | 珠海研果科技有限公司 | 角度校正方法和装置 |
CN112133314A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-12-25 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 声纹密码的设置和验证的方法、装置、设备和存储介质 |
CN112686148A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-20 | 重庆赤木科技有限公司 | 适于多种身高人群的人脸识别*** |
CN112836656A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-05-25 | 北京迈格威科技有限公司 | 设备控制方法、装置和图像采集*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108447159B (zh) | 2020-12-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108447159A (zh) | 人脸图像采集方法、装置和出入口管理*** | |
CN109492551B (zh) | 活体检测方法、装置及应用活体检测方法的相关*** | |
CN110276277A (zh) | 用于检测人脸图像的方法和装置 | |
CN108135469B (zh) | 使用眼睛姿态测量的眼睑形状估计 | |
CN107122744B (zh) | 一种基于人脸识别的活体检测***及方法 | |
CN105426870B (zh) | 一种人脸关键点定位方法及装置 | |
CN110111418A (zh) | 创建脸部模型的方法、装置及电子设备 | |
CN108960090A (zh) | 视频图像处理方法及装置、计算机可读介质和电子设备 | |
CN108363995A (zh) | 用于生成数据的方法和装置 | |
CN108182746A (zh) | 控制***、方法和装置 | |
CN109492550B (zh) | 活体检测方法、装置及应用活体检测方法的相关*** | |
KR20190004073A (ko) | 적외선 영상을 이용한 사용자 인증 방법 및 장치 | |
CN110473232A (zh) | 图像识别方法、装置、存储介质及电子设备 | |
WO2021232985A1 (zh) | 人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN108369653A (zh) | 使用眼睛特征的眼睛姿态识别 | |
CN108509890A (zh) | 用于提取信息的方法和装置 | |
CN108932774B (zh) | 信息检测方法和装置 | |
CN108257178A (zh) | 用于定位目标人体的位置的方法和装置 | |
CN109146976A (zh) | 用于定位无人车的方法和装置 | |
CN108062544A (zh) | 用于人脸活体检测的方法和装置 | |
CN112017212B (zh) | 人脸关键点跟踪模型的训练、跟踪方法及*** | |
CN108490832A (zh) | 用于发送信息的方法和装置 | |
CN110149476A (zh) | 一种延时摄影方法、装置、***及终端设备 | |
CN108388889A (zh) | 用于分析人脸图像的方法和装置 | |
CN109145783A (zh) | 用于生成信息的方法和装置 |
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 |