CN109948314A - 一种智能手机的人脸3d解锁方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种智能手机的人脸3D解锁方法及装置，其中，所述装置根据所述方法实现。所述方法包括：通过IR摄像头采集人脸红外图像，基于该人脸红外图像提取存储特征向量，将该特征向量作为第一特征向量；在手机解锁界面，通过IR摄像头获取用于解锁的人脸红外图像，提取该人脸红外图像特征向量；若该特征向量和第一特征向量进行比较匹配，则获取人脸动作改变后的人脸红外编码图像，并基于所述人脸红外编码图像进行解码，若能获取深度图像，则手机解锁。所述方法能够解决非法分子获取到用户的照片或者录像来伪装用户真实人脸进行解密带来的安全隐患问题。

Description

一种智能手机的人脸3D解锁方法及装置

技术领域

本公开涉及属于信息安全技术领域，具体涉及一种智能手机的人脸3D解锁方法及装置。

背景技术

近年来，触模屏能给用户带来更多的体验和感受，现在市场上智能手机的占有量已经非常大。它通常采用触摸屏作为人机交互接口和开关按键来控制屏幕，因此往往带会带来不少问题，如在走路或者挤公交时，会不小心碰到开关按钮，从而使手机长时间处于开机状态，严重的影响手机的待机时间。当手机处于开机状态时，触摸屏和衣服的摩擦可能会产生一些自动拨打电话、发信息的误操作，会造成不便。此外，随着科学技术的发展，人们对信息安全越来越重视。因此，可以利用特定功能键对手机进行锁定，使手机呈锁定状态，从而达到省电、防止误操作和信息安全性的目的。

目前，智能手机大都是基于2-D人脸图像信息进行加密和解密的。具体的，在对用户的隐私信息进行加密时，移动终端通过拍照的方式获取到用户的2-D人脸图像，以使用该2-D人脸图像完成加密操作，而在解密时，移动终端再次获取用户的2-D人脸图像，然后将获取的2-D人脸图像与之前加密时使用的2-D人脸图像进行匹配，若匹配成功，则完成解密。但是，上述基于2-D人脸图像的加密技术方案，在解密时存在一种弊端，如果非法分子获取到用户的照片或者录像来伪装用户真实人脸进行解密，这带来了很大的安全隐患。本发明提出了一种智能手机的人脸3D解锁方法及装置。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种智能手机的人脸3D解锁方法及装置，以解决非法分子获取到用户的照片或者录像来伪装用户真实人脸进行解密带来的安全隐患问题。本公开具体技术方案如下。

一方面，本公开提出一种智能手机的人脸3D解锁方法，所述方法包括以下步骤：

S100、通过IR摄像头采集人脸红外图像，基于该人脸红外图像提取存储特征向量，将该特征向量作为第一特征向量；

S200、在手机解锁界面，通过IR摄像头获取用于解锁的人脸红外图像，提取该人脸红外图像特征向量作为第二特征向量；

S300、若第二特征向量和第一特征向量进行比较匹配，则获取人脸动作改变后的人脸红外编码图像，并基于所述人脸红外编码图像进行解码，若能获取深度图像，则手机解锁。

在所述方法中，其中：所述步骤S100和步骤S200中的提取包括下述步骤：

通过处理器对IR摄像头初始化，触发红外泛光源打开并照射人脸；

采集人脸的多张红外图像；

采用Gamma校正法对每张人脸红外图像进行颜色空间的标准化；

对标准化后的人脸红外图像，采用HOG特征描述子，提取标准化后的人脸红外图像特征，进而得到人脸的第一特征向量。

在所述方法中，其中：所述步骤S300包括下述步骤：

S301、提示人脸动作改变，并打开红外激光编码图像投射器；

S302、通过IR摄像头采集人脸红外编码图像；

S303、采用鱼眼校正的方法对所述红外编码图进行校正；

S304、对校正后的红外编码图进行深度计算获取深度信息，进而获取深度图像。

在所述方法中，其中：所述鱼眼校正包括下述步骤：

S3031、若IR摄像头拍摄存在旋转角度，则将所述红外编码图进行旋转；

S3032、获取所述红外编码图像中的每个像素点与已固化的参考编码图像中的最优匹配块中心点之间的偏移量；

S3033、基于所述偏移量，对所述红外编码图像进行校正。

在所述方法中，其中：所述深度计算根据结构光单目深度计算公式获得红外散斑图每个像素点对应的深度值信息，计算公式如下：

其中f是摄像机的焦距，s是基线，d是参考距离，Δm是红外编码图像与已固化的参考编码图像的偏移量，μ为像素大小，dis为深度值。

另一方面，本公开提出一种智能手机的人脸3D解锁装置，所述装置包括以下模块：

第一特征向量获取模块，被配置用于：通过IR摄像头采集人脸红外图像，基于该人脸红外图像提取存储特征向量，将该特征向量作为第一特征向量；

用于解锁的特征向量获取模块，被配置用于：在手机解锁界面，通过IR摄像头获取用于解锁的人脸红外图像，提取该人脸红外图像特征向量作为第二特征向量；

解锁模块，被配置用于：若第二特征向量和第一特征向量进行比较匹配，则获取人脸动作改变后的人脸红外编码图像，并基于所述人脸红外编码图像进行深度解码，若能获取深度图像，则手机解锁。

在所述装置中，其中：所述第一特征向量获取模块和用于解锁的特征向量获取模块中包括提取单元，被配置于：

通过处理器对IR摄像头初始化，触发红外泛光源打开并照射人脸；

采集人脸的多张红外图像；

采用Gamma校正法对每张人脸红外图像进行颜色空间的标准化；

对标准化后的人脸红外图像，采用HOG特征描述子，提取标准化后的人脸红外图像特征，进而得到人脸的第一特征向量。

在所述装置中，其中：所述解锁模块包括下述单元：

第一单元，被配置用于：提示人脸动作改变，并打开红外激光编码图像投射器；

第二单元，被配置用于：通过IR摄像头采集人脸红外编码图像；

第三单元，被配置用于：采用鱼眼校正的方法对所述红外编码图进行校正；

第四单元，被配置用于：对校正后的红外编码图进行深度计算获取深度信息，进而获取深度图像。

在所述装置中，其中：所述鱼眼校正包括下述操作：

S3131、若IR摄像头拍摄存在旋转角度，则将所述人脸红外编码图进行旋转；

S3132、获取所述人脸红外编码图像中的每个像素点与已固化的参考编码图像中的最优匹配块中心点之间的偏移量；

S3133、基于所述偏移量，对所述红外编码图像进行校正。

在所述装置中，其中：所述深度计算根据结构光单目深度计算公式获得红外散斑图每个像素点对应的深度值信息，计算公式如下：

其中f是摄像机的焦距，s是基线，d是参考距离，Δm是红外编码图像与已固化的参考编码图像的偏移量，μ为像素大小，dis为深度值。

与现有技术相比：

本公开在手机解锁时，除了人脸特征信息比较外，还通过建立当前人脸的深度图像，以解决非法分子获取到用户的照片或者录像来伪装用户真实人脸进行解密带来的安全隐患问题，简单可行，提高了手机人脸解锁的安全性。

附图说明

图1是本发明实施例的智能手机的人脸3D解锁流程图；

图2是本发明实施例的装置结构框图。

具体实施方式

在一个实施例中，本公开提出一种智能手机的人脸3D解锁方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：

S100、通过IR摄像头采集人脸红外图像，基于该人脸红外图像提取存储特征向量，将该特征向量作为第一特征向量；

S200、在手机解锁界面，通过IR摄像头获取用于解锁的人脸红外图像，提取该人脸红外图像特征向量作为第二特征向量；

S300、若第二特征向量和第一特征向量进行比较匹配，则获取人脸动作改变后的人脸红外编码图像，并基于所述人脸红外编码图像进行解码，若能获取深度图像，则手机解锁。

在本实施例中，在手机解锁界面，获取当前要解密的人脸红外图，提取当前人脸的特征向量，并与预设特征向量比较。如果比较后匹配，要求当前要解密的人脸动作改变，红外激光编码图像投射器打开，IR摄像头采集红外编码图，解码后获取深度图像，手机解锁。若不能获取深度图像，手机不能解锁，可以退出解锁，可以留在手机解锁界面。

优选的，所述步骤S100和步骤S200中的提取包括下述步骤：

手机处理器对IR摄像头进行初始化，触发红外泛光源打开，发光照射人脸，IR摄像头采集多张同一人脸红外图，建立数据库，人脸解锁***对照片进行分析处理，提取特征向量并保存。采用Gamma校正法对每张人脸红外图像进行颜色空间的标准化，目的是调节人脸图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响。对标准化后的人脸红外图像，采用HOG特征描述子，提取标准化后的人脸红外图像特征，进而得到人脸的第一特征向量。提取HOG特征向量的步骤如下：

计算人脸图像中每一个像素的梯度；主要为了获取轮廓信息。将人脸图像划分为小cells，一般一个cell取6×6像素。统计每个cell的梯度直方图，即可形成每个cell的特征向量。将每几个cell组成一个block，一般1个block取3×3个cell，一个block内所有cell的特征向量串联起来便可以得到该block的HOG特征向量。将人脸图像内所有的block的HOG特征向量串联起来就可以得到人脸的特征向量。

在所述方法中，在手机解锁界面，获取当前要解密人脸红外图，经过相同的处理得到特征向量。所述步骤S300中，将该特征向量与之前预设的特征向量进行对比，如果不匹配，不能解锁。如果匹配，执行下述步骤：

S301、提示人脸动作改变，并打开红外激光编码图像投射器；

S302、通过IR摄像头采集人脸红外编码图像；

S303、采用鱼眼校正的方法对所述红外编码图进行校正；

S304、对校正后的红外编码图进行深度计算获取深度信息，进而获取深度图像。

在所述方法中，其中：所述鱼眼校正包括下述步骤：

S3031、若IR摄像头拍摄存在旋转角度，则将所述红外编码图进行旋转；

S3032、获取所述红外编码图像中的每个像素点与已固化的参考编码图像中的最优匹配块中心点之间的偏移量；

S3033、基于所述偏移量，对所述红外编码图像进行校正。

上述步骤中，图像旋转是为了更方便的进行图像的读取和储存，可以选择旋转90度或不旋转，从而实现对X轴方向或Y轴方向进行块匹配深度计算。所述的参考编码图是作为参考比较基准，事先投射到与红外散斑编码图案投射器的光轴垂直的平面上采集并经相同的预处理得到，其离投射器的垂直参考距离d是已知的。优选的，所述深度计算根据结构光单目深度计算公式获得红外散斑图每个像素点对应的深度值信息，计算公式如下：

其中f是摄像机的焦距，s是基线，d是参考距离，Δm是红外编码图像与已固化的参考编码图像的偏移量，μ为像素大小，dis为深度值。

在一个实施例中，本公开提出一种智能手机的人脸3D解锁装置，如图2所示，所述装置包括以下模块：

第一特征向量获取模块，被配置用于：通过IR摄像头采集人脸红外图像，基于该人脸红外图像提取存储特征向量，将该特征向量作为第一特征向量；

用于解锁的特征向量获取模块，被配置用于：在手机解锁界面，通过IR摄像头获取用于解锁的人脸红外图像，提取该人脸红外图像特征向量作为第二特征向量；

解锁模块，被配置用于：若第二特征向量和第一特征向量进行比较匹配，则获取人脸动作改变后的人脸红外编码图像，并基于所述人脸红外编码图像进行深度解码，若能获取深度图像，则手机解锁。若不能获取深度图像，手机不能解锁，可以退出解锁，可以留在手机解锁界面。

在所述装置中，IR摄像头，跟红外泛光源和红外激光编码图案投射器一道，可以作为手机的前置红外深度相机器件或后置红外深度相机器件，用于拍摄红外图或红外编码图。

在所述装置中，其中：所述第一特征向量获取模块和用于解锁的特征向量获取模块中包括提取单元，被配置于：

通过处理器对IR摄像头初始化，触发红外泛光源打开并照射人脸；

采集人脸的多张红外图像；

采用Gamma校正法对每张人脸红外图像进行颜色空间的标准化；

对标准化后的人脸红外图像，采用HOG特征描述子，提取标准化后的人脸红外图像特征，进而得到人脸的第一特征向量。

在所述装置中，其中：所述解锁模块包括下述单元：

第一单元，被配置用于：提示人脸动作改变，并打开红外激光编码图像投射器；

第二单元，被配置用于：通过IR摄像头采集人脸红外编码图像；

第三单元，被配置用于：采用鱼眼校正的方法对所述红外编码图进行校正；

第四单元，被配置用于：对校正后的红外编码图进行深度计算获取深度信息，进而获取深度图像。

在所述装置中，其中：所述鱼眼校正包括下述操作：

S3131、若IR摄像头拍摄存在旋转角度，则将所述人脸红外编码图进行旋转；

S3132、获取所述人脸红外编码图像中的每个像素点与已固化的参考编码图像中的最优匹配块中心点之间的偏移量；

S3133、基于所述偏移量，对所述红外编码图像进行校正。

在所述装置中，其中：所述深度计算根据结构光单目深度计算公式获得红外散斑图每个像素点对应的深度值信息，计算公式如下：

其中f是摄像机的焦距，s是基线，d是参考距离，Δm是红外编码图像与已固化的参考编码图像的偏移量，μ为像素大小，dis为深度值。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本公开可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本公开而言更多情况下，软件程序实现是更佳的实施方式。

尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims (10)

1.一种智能手机的人脸3D解锁方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100、通过IR摄像头采集人脸红外图像，基于该人脸红外图像提取存储特征向量，将该特征向量作为第一特征向量；

S200、在手机解锁界面，通过IR摄像头获取用于解锁的人脸红外图像，提取该人脸红外图像特征向量作为第二特征向量；

S300、若第二特征向量和第一特征向量进行比较匹配，则获取人脸动作改变后的人脸红外编码图像，并基于所述人脸红外编码图像进行解码，若能获取深度图像，则手机解锁。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，优选的，所述步骤S100和步骤S200中的提取包括下述步骤：

通过处理器对IR摄像头初始化，触发红外泛光源打开并照射人脸；

采集人脸的多张红外图像；

采用Gamma校正法对每张人脸红外图像进行颜色空间的标准化；

对标准化后的人脸红外图像，采用HOG特征描述子，提取标准化后的人脸红外图像特征，进而得到人脸的第一特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S300包括下述步骤：

S301、提示人脸动作改变，并打开红外激光编码图像投射器；

S302、通过IR摄像头采集人脸红外编码图像；

S303、采用鱼眼校正的方法对所述红外编码图进行校正；

S304、对校正后的红外编码图进行深度计算获取深度信息，进而获取深度图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述鱼眼校正包括下述步骤：

S3031、若IR摄像头拍摄存在旋转角度，则将所述红外编码图进行旋转；

S3032、获取所述红外编码图像中的每个像素点与已固化的参考编码图像中的最优匹配块中心点之间的偏移量；

S3033、基于所述偏移量，对所述红外编码图像进行校正。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度计算根据结构光单目深度计算公式获得红外散斑图每个像素点对应的深度值信息，计算公式如下：

其中f是摄像机的焦距，s是基线，d是参考距离，Δm是红外编码图像与已固化的参考编码图像的偏移量，μ为像素大小，dis为深度值。

6.一种智能手机的人脸3D解锁装置，其特征在于，所述装置包括以下模块：

第一特征向量获取模块，被配置用于：通过IR摄像头采集人脸红外图像，基于该人脸红外图像提取存储特征向量，将该特征向量作为第一特征向量；

用于解锁的特征向量获取模块，被配置用于：在手机解锁界面，通过IR摄像头获取用于解锁的人脸红外图像，提取该人脸红外图像特征向量作为第二特征向量；

解锁模块，被配置用于：若第二特征向量和第一特征向量进行比较匹配，则获取人脸动作改变后的人脸红外编码图像，并基于所述人脸红外编码图像进行深度解码，若能获取深度图像，则手机解锁。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一特征向量获取模块和用于解锁的特征向量获取模块中包括提取单元，被配置于：

通过处理器对IR摄像头初始化，触发红外泛光源打开并照射人脸；

采集人脸的多张红外图像；

采用Gamma校正法对每张人脸红外图像进行颜色空间的标准化；

对标准化后的人脸红外图像，采用HOG特征描述子，提取标准化后的人脸红外图像特征，进而得到人脸的第一特征向量。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述解锁模块包括下述单元：

第一单元，被配置用于：提示人脸动作改变，并打开红外激光编码图像投射器；

第二单元，被配置用于：通过IR摄像头采集人脸红外编码图像；

第三单元，被配置用于：采用鱼眼校正的方法对所述红外编码图进行校正；

第四单元，被配置用于：对校正后的红外编码图进行深度计算获取深度信息，进而获取深度图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述鱼眼校正包括下述操作：

S3131、若IR摄像头拍摄存在旋转角度，则将所述人脸红外编码图进行旋转；

S3132、获取所述人脸红外编码图像中的每个像素点与已固化的参考编码图像中的最优匹配块中心点之间的偏移量；

S3133、基于所述偏移量，对所述红外编码图像进行校正。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述深度计算根据结构光单目深度计算公式获得红外散斑图每个像素点对应的深度值信息，计算公式如下：

其中f是摄像机的焦距，s是基线，d是参考距离，Δm是红外编码图像与已固化的参考编码图像的偏移量，μ为像素大小，dis为深度值。