據(jù)主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣對(duì)上述非失真的第一圖像進(jìn)行二次校正，進(jìn)而得到與第二圖像在同一水平位置上的第一校正圖像。
[0073]本發(fā)明實(shí)施例二提供的人臉活體檢測(cè)方法，通過(guò)利用主攝像設(shè)備的參數(shù)矩陣對(duì)主攝像設(shè)備采集到的第一圖像進(jìn)行一次校正，得到非失真的第一圖像，利用主攝像設(shè)備與所述副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣對(duì)非失真的第一圖像進(jìn)行二次校正，可得到與第二圖像在同一水平位置上的第一校正圖像，為后續(xù)進(jìn)行立體匹配處理奠定了基礎(chǔ)，提高了人臉圖像檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0074]進(jìn)一步的，在上述實(shí)施例提供的人臉活體檢測(cè)方法中，在獲取主攝像設(shè)備采集的第一圖像和副攝像設(shè)備采集的第二圖像之前，也即，在步驟101之前，還包括:
[0075]對(duì)主攝像設(shè)備和副攝像設(shè)備進(jìn)行標(biāo)定，得到主攝像設(shè)備的參數(shù)矩陣以及主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣。
[0076]本發(fā)明利用張正友標(biāo)定法進(jìn)行主攝像設(shè)備和副攝像設(shè)備進(jìn)行標(biāo)定。具體的，利用攝像設(shè)備采集到的圖像來(lái)還原空間中的物體。首先，假設(shè)攝像設(shè)備采集到的圖像與三維空間中的物體之間存在一種簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系:[圖像]=M[物體]，這里，矩陣M可以看成是攝像設(shè)備成像的幾何模型，也即，攝像設(shè)備的參數(shù)矩陣。其中，M中的參數(shù)就是攝像設(shè)備的參數(shù)，通常情況下，這些參數(shù)需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)與計(jì)算得到，求解攝像設(shè)備參數(shù)的過(guò)程就是攝像設(shè)備標(biāo)定。所以，利用張正友標(biāo)定法對(duì)主攝像設(shè)備和副攝像設(shè)備進(jìn)行標(biāo)定，可得到主攝像設(shè)備的參數(shù)矩陣以及主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣，本步驟為對(duì)第一圖像進(jìn)行失真校正和位置校正提供了前提條件。
[0077]圖3為本發(fā)明人臉活體檢測(cè)方法實(shí)施例三的流程示意圖。本發(fā)明實(shí)施例三是在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，對(duì)圖1所示人臉活體檢測(cè)方法的進(jìn)一步說(shuō)明。如圖3所示，本發(fā)明實(shí)施例三提供的人臉活體檢測(cè)方法，上述步驟104，也即，對(duì)第一校正圖像和第二圖像進(jìn)行立體匹配處理，得到人臉圖像距離主攝像設(shè)備的視差圖，具體包括:
[0078]步驟301:利用圖像處理器分別計(jì)算第一校正圖像與第二圖像中每個(gè)相同位置處的像素偏差；
[0079]步驟302:利用圖像處理器對(duì)像素偏差進(jìn)行處理，得到人臉圖像距離主攝像設(shè)備的視差圖。
[0080]圖像處理器(Graphics Processing Unit，簡(jiǎn)稱(chēng)GPU)是一種專(zhuān)門(mén)為并行程度高的算法設(shè)計(jì)的處理器，其與CPU不同，CPU是由專(zhuān)為順序串行處理而優(yōu)化的幾個(gè)核心組成，而GHJ則由數(shù)以千計(jì)的更小、更高效的核心組成，這些核心專(zhuān)為同時(shí)處理多任務(wù)而設(shè)計(jì)。因此，并行化程度高的算法在GPU上執(zhí)行的時(shí)間會(huì)遠(yuǎn)少于在CPU上執(zhí)行的時(shí)間。所以，利用GPU執(zhí)行立體匹配處理等算法可以進(jìn)一步縮短運(yùn)行時(shí)間，提高算法的速度。
[0081]在本發(fā)明實(shí)施例中，CPU將得到的第一校正圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU上，在GPU上執(zhí)行對(duì)第一校正圖像和第二圖像的立體匹配處理。具體的，首先利用GPU分別計(jì)算第一校正圖像與第二圖像中每個(gè)相同位置處的像素偏差，隨后再利用GPU對(duì)每個(gè)像素偏差進(jìn)行處理，進(jìn)而得到第一校正圖像中人臉圖像距離主攝像設(shè)備的視差圖。
[0082]本發(fā)明實(shí)施例三提供的人臉活體檢測(cè)方法，通過(guò)利用圖像處理器對(duì)圖像進(jìn)行立體匹配處理，縮短了算法運(yùn)行的時(shí)間，提高了算法的運(yùn)行速度。
[0083]值得說(shuō)明的是，在本發(fā)明中，立體匹配處理這一步驟的運(yùn)行時(shí)間與圖像的分辨率成正比，從而處理大分辨率的圖像時(shí)，處理器的處理時(shí)間會(huì)增加。針對(duì)這種情況，常用的解決方案是先將第一校正圖像和第二圖像均縮放到較小的分辨率(例如，320*240)，對(duì)小分辨率的第一校正圖像和第二圖像進(jìn)行立體匹配處理，立體匹配處理步驟結(jié)束之后再將得到的視差圖放大到原有的分辨率。經(jīng)過(guò)這種處理后，盡管最后得到的人臉圖像距離主攝像設(shè)備的視差圖的精度略有下降，但最終得到的人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合偏差變化很小，并不影響最終的判斷結(jié)果。
[0084]圖4為本發(fā)明人臉活體檢測(cè)方法實(shí)施例四的流程示意圖。本發(fā)明實(shí)施例四是在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，對(duì)圖1所示人臉活體檢測(cè)方法的進(jìn)一步說(shuō)明。如圖4所示，本發(fā)明實(shí)施例四提供的人臉活體檢測(cè)方法，上述步驟105，也即，根據(jù)視差圖和主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣，擬合得出第一校正圖像中人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合平面，具體包括:
[0085]步驟401:根據(jù)視差圖和主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣，計(jì)算出第一校正圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的三維坐標(biāo)；
[0086]具體的，視差圖反映的是第一校正圖像中各個(gè)像素點(diǎn)距離主攝像設(shè)備的距離遠(yuǎn)近，且該視差圖是由第一校正圖像與第二圖像中每個(gè)像素偏差得到的，所以，根據(jù)視差圖和主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣，可計(jì)算出第一校正圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的三維坐標(biāo)。
[0087]步驟402:根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的三維坐標(biāo)，得到人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)；
[0088]由于人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)是由多個(gè)像素點(diǎn)組成的，所以，根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的三維坐標(biāo)，便可得到人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)。
[0089]步驟403:對(duì)上述人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)進(jìn)行線(xiàn)性擬合，得到該人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合平面。
[0090]利用線(xiàn)性回歸技術(shù)對(duì)人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)進(jìn)行擬合，可得到方程z =ax+by+co其中a，b，c均為常數(shù)，由人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算得到，z即是人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)距離主攝像設(shè)備的距離，該方程表示的即是人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合平面。
[0091]本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉活體檢測(cè)方法，首先通過(guò)視差圖和立體關(guān)系矩陣得到第一校正圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的三維坐標(biāo)，進(jìn)而得到人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)，從而得到人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合平面，從而為后續(xù)求人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合偏差奠定了基礎(chǔ)，進(jìn)而可判斷第一圖像中的人臉圖像是否來(lái)自活體人臉。
[0092]圖5為本發(fā)明人臉活體檢測(cè)裝置實(shí)施例一的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖5所示，本發(fā)明實(shí)施例一提供的人臉活體檢測(cè)裝置，包括:
[0093]獲取模塊501，用于獲取主攝像設(shè)備采集的第一圖像和副攝像設(shè)備采集的第二圖像；
[0094]檢測(cè)模塊502，用于檢測(cè)第一圖像中是否包含有人臉圖像的特征信息；
[0095]校正模塊503，用于對(duì)第一圖像進(jìn)行校正處理，得到與第二圖像在同一水平位置上的第一校正圖像；
[0096]立體匹配模塊504，用于對(duì)第一校正圖像和第二圖像進(jìn)行立體匹配處理，得到人臉圖像距離主攝像設(shè)備的視差圖；
[0097]擬合模塊505，用于根據(jù)視差圖和主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣，擬合得出第一校正圖像中人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合平面；
[0098]處理模塊506，用于根據(jù)人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)和上述擬合平面，計(jì)算出人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的擬合偏差；
[0099]判斷模塊507，用于判斷擬合偏差是否大于設(shè)定閾值；
[0100]第一確定模塊508，用于當(dāng)擬合偏差大于設(shè)定閾值時(shí)，確定人臉圖像來(lái)自活體人臉;
[0101]第二確定模塊509，用于當(dāng)擬合偏差不大于設(shè)定閾值時(shí)，確定人臉圖像來(lái)自非活體人臉。
[0102]進(jìn)一步的，在上述實(shí)施例提供的人臉活體檢測(cè)裝置中，還包括:標(biāo)定模塊；該標(biāo)定模塊，用于對(duì)主攝像設(shè)備和副攝像設(shè)備進(jìn)行標(biāo)定，得到主攝像設(shè)備的參數(shù)矩陣以及主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣。
[0103]相應(yīng)的，校正模塊503，具體包括:第一校正單元和第二校正單元；
[0104]第一校正單元，用于根據(jù)主攝像設(shè)備的參數(shù)矩陣對(duì)第一圖像進(jìn)行一次校正，得到非失真的第一圖像；
[0105]第二校正單元，用于根據(jù)立體關(guān)系矩陣對(duì)非失真的第一圖像進(jìn)行二次校正，得到與第二圖像在同一水平位置上的第一校正圖像。
[0106]進(jìn)一步的，在上述實(shí)施例提供的人臉活體檢測(cè)裝置中，立體匹配模塊504，具體用于利用圖像處理器分別計(jì)算第一校正圖像與第二圖像中每個(gè)相同位置處的像素偏差，用于利用圖像處理器對(duì)像素偏差進(jìn)行處理，得到人臉圖像距離主攝像設(shè)備的視差圖。
[0107]更進(jìn)一步的，在上述實(shí)施例提供的人臉活體檢測(cè)裝置中，擬合模塊505，具體包括:第一擬合單元、第二擬合單元和第三擬合單元；
[0108]第一擬合單元，用于根據(jù)上述視差圖和主攝像設(shè)備與副攝像設(shè)備之間的立體關(guān)系矩陣，計(jì)算出第一校正圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的三維坐標(biāo)；
[0109]第二擬合單元，用于根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的三維坐標(biāo)，得到人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)；
[0110]第三擬合單元，用于對(duì)人臉圖像關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)進(jìn)行線(xiàn)性擬合，得到人臉圖像的擬合平面。