一种虹膜特征提取的方法和设备
技术领域
本发明涉及虹膜提取领域,特别涉及一种虹膜特征提取的方法和设备。
背景技术
人眼由巩膜、虹膜、瞳孔三部分组成,其中虹膜位于巩膜和瞳孔之间,虹膜纹理结构复杂、特征数多、不易被伪造。虹膜生物识别技术具有唯一性、稳定性、防伪性、非接触性和大容量等特点,所以虹膜识别的安全性高于指纹识别和人脸识别,是目前的生物特征识别技术中,准确度最高、防伪性最好的技术之一。
由于虹膜的物理面积非常小,而进行虹膜识别需要有足够高的分辨率(虹膜部分的直径必须在150个像素以上),所以虹膜图像获取是比较困难的。目前商用的虹膜图像采集装置大部分都是近距离的,用户需要离虹膜采集装置很近,才能完成虹膜图像的采集,使用很不方便。
由此,目前需要一种更好的获取虹膜的方案。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提出了一种虹膜特征提取的方法和设备,
具体的,本发明提出了以下具体的实施例:
本发明实施例提出了一种虹膜特征提取的方法,包括:
通过点阵投影器发射结构化光束,启动红外摄像头在所述结构化光束对应的位置进行拍摄获取人脸的结构光图像,并基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息;
通过可见光摄像头进行拍摄以获取所述人脸的可见光图像,并基于所述可见光图像确定所述人眼的平面位置信息;
启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射,且基于所述深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄,以获取所述人眼中的虹膜的红外图像;
基于所述虹膜的红外图像进行虹膜的特征提取。
在一个具体的实施例中,所述红外摄像头设置有电动变焦Zoom和自动聚焦装置AF,所述电动变焦和自动聚焦装置用于控制所述红外摄像头的变焦和聚焦。
在一个具体的实施例中,所述“基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息”,包括:
基于所述结构光图像确定3D深度图像;
基于所述3D深度图像确定所述人脸中人眼的深度信息。
在一个具体的实施例中,还包括:
从所述3D深度图像中提取所述人脸的3D人脸特征,以及从所述可见光图像中提取所述人脸的2D人脸特征。
在一个具体的实施例中,还包括:
基于所述3D人脸特征与所述2D人脸特征进行人脸识别;
若所述人脸识别通过,则执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
在一个具体的实施例中,还包括:
基于所述3D深度图像进行活体检测;
当所述活体检测通过时,则执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
在一个具体的实施例中,还包括:
启动红外泛光照射单元进行红外泛光照射,以使所述红外摄像头拍摄获取所述人脸的红外图像;
基于所述人脸的红外图像确定所述人脸中人眼的大小;
当所述人眼的大小满足虹膜识别要求时,执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
本发明实施例还提出了一种虹膜特征提取的设备,包括:
获取模块,用于通过点阵投影器发射结构化光束,启动红外摄像头在所述结构化光束对应的位置进行拍摄获取人脸的结构光图像,并基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息;
确定模块,用于通过可见光摄像头进行拍摄以获取所述人脸的可见光图像,并基于所述可见光图像确定所述人眼的平面位置信息;
处理模块,用于启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射,且基于所述深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄,以获取所述人眼中的虹膜的红外图像;
提取模块,用于基于所述虹膜的红外图像进行虹膜的特征提取。
在一个具体的实施例中,所述红外摄像头设置有电动变焦Zoom和自动聚焦装置AF,所述电动变焦和自动聚焦装置用于控制所述红外摄像头的变焦和聚焦。
在一个具体的实施例中,所述“基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息”,包括:
基于所述结构光图像确定3D深度图像;
基于所述3D深度图像确定所述人脸中人眼的深度信息。
以此,本发明实施例提出了一种虹膜特征提取的方法和设备,其中,该方法包括:通过点阵投影器发射结构化光束,启动红外摄像头在所述结构化光束对应的位置进行拍摄获取人脸的结构光图像,并基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息;通过可见光摄像头进行拍摄以获取所述人脸的可见光图像,并基于所述可见光图像确定所述人眼的平面位置信息;启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射,且基于所述深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄,以获取所述人眼中的虹膜的红外图像;基于所述虹膜的红外图像进行虹膜的特征提取。本方案通过结合人脸识别和虹膜识别的优点,既能在较远距离完成人脸识别,又能在较近距离进行虹膜识别,双管齐下提高识别精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提出的一种虹膜特征提取的方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提出的一种虹膜特征提取的设备的结构示意图;
图3为本发明实施例提出的一种虹膜特征提取的设备的结构示意图;
图4为本发明实施例提出的一种虹膜特征提取的设备的结构示意图。
具体实施方式
在下文中,将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例,并且可在其中做出调整和改变。然而,应理解:不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图,而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用,单数形式意在也包括复数形式,除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定,否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义,除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
本发明实施例1公开了一种虹膜特征提取的方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤101、通过点阵投影器发射结构化光束,启动红外摄像头在所述结构化光束对应的位置进行拍摄获取人脸的结构光图像,并基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息;
具体的,本方案能够结合人脸识别和虹膜识别的优点,既能在较远距离(1米左右)完成人脸识别,又能在较近距离(0.5米左右)进一步进行虹膜识别,双管齐下提高识别精度。
为此,本虹膜特征提取的方法中所涉及到的装置主要包括:点阵投影器(用于发射结构化光束)、红外摄像头(用于拍摄结构光图像和拍摄虹膜图像)、可见光摄像头(用于拍摄可见光图像)、深度计算单元(利用结构光图像计算出3D深度图像)、3D人脸识别单元(用于根据3D深度图像进行人脸特征提取和比对)、活体检测单元(用于进行活体检测)、2D人脸识别单元(用于根据可见光图像进行人脸特征提取和比对)、红外泛光照射单元(用于照亮人脸)、人眼检测单元(用于检测人眼的大小)、红外闪光照射单元(用于照亮虹膜)、虹膜识别单元(用于对拍摄到的虹膜图像进行虹膜特征提取和比对)、主控制单元(用于连接并控制各个功能单元)、数据存储单元(用于存储各个中间和结果数据)、环境光传感器(用于检测环境光强度)、距离传感器(用于检测设备与人头的距离)等。
以上的点阵投影器、红外摄像头、可见光摄像头、红外闪光照射单元等均可以安置在同一云台上,进行刚体转动。
具体的,步骤101中的所述“基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息”,包括:
基于所述结构光图像确定3D深度图像;
基于所述3D深度图像确定所述人脸中人眼的深度信息。
在一个具体的场景下,主控制单元控制点阵投影器发射结构化光束,同时红外摄像头拍摄人脸结构光图像;后续深度计算单元根据得到的人脸结构光图像,计算得到人脸3D深度图像;并通过人脸3D深度图像进而确定人脸中人眼的深度信息,具体的深度信息为相对于人脸平面的人眼向内凹的深度的信息,具体的以三维坐标为例,平面对应的X轴与Y轴,深度信息对应的Z轴的信息。
步骤102、通过可见光摄像头进行拍摄以获取所述人脸的可见光图像,并基于所述可见光图像确定所述人眼的平面位置信息;
具体的,主控制单元控制可见光摄像头拍摄人脸可见光图像;并基于人脸可见光图像确定人眼的平面位置信息。
具体的,本方案还可以包括:
从所述3D深度图像中提取所述人脸的3D人脸特征,以及从所述可见光图像中提取所述人脸的2D人脸特征。
具体的,本方案还可以包括:
基于所述3D人脸特征与所述2D人脸特征进行人脸识别;
若所述人脸识别通过,则执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
具体的,本方案还可以包括:
基于所述3D深度图像进行活体检测;
当所述活体检测通过时,则执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
具体的,在具体的应用场景下,还可以进行人脸识别:具体的,3D人脸识别单元根据得到的人脸3D深度图像,进行3D人脸特征提取和比对;活体检测单元根据得到的人脸3D深度图像,进行活体检测;同时2D人脸识别单元根据得到的可见光图像,进行2D人脸特征提取和比对;
且进一步的,本方案还可以包括:
启动红外泛光照射单元进行红外泛光照射,以使所述红外摄像头拍摄获取所述人脸的红外图像;
基于所述人脸的红外图像确定所述人脸中人眼的大小;
当所述人眼的大小满足虹膜识别要求时,执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
具体的还可以进行红外泛光照射:具体的当完成人脸识别后,主控制单元控制红外泛光照射单元进行红外泛光照射,此时红外摄像头可以拍摄到人脸红外图像;且进行人眼检测:具体的人眼检测单元根据得到的人脸红外图像,计算得到人眼的大小,当人眼大小满足虹膜识别要求时,才进入下一步;也即执行步骤103。
步骤103、启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射,且基于所述深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄,以获取所述人眼中的虹膜的红外图像;
考虑到点阵投影器、红外摄像头、可见光摄像头、红外闪光照射单元均可以安置在同一云台上,进行刚体转动,具体的基于所述深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄,可以是基于控制云台转动对准人眼,并变焦放大,以获取到更清晰的虹膜的红外图像。
在一个具体的实施例中,所述红外摄像头设置有电动变焦Zoom和自动聚焦装置AF(Auto focus),所述电动变焦和自动聚焦装置用于控制所述红外摄像头的变焦和聚焦。
具体的,通过主控制单元控制红外闪光照射单元进行红外闪光照射,此时红外摄像头可以拍摄到虹膜红外图像;具体的,为了获取到更准确清晰的虹膜图像,为此,基于深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄。
步骤104、基于所述虹膜的红外图像进行虹膜的特征提取。
具体的,虹膜识别单元根据得到的虹膜红外图像,进行虹膜特征提取和比对。
实施例2
本发明实施例2还公开了一种虹膜特征提取的设备,如图所示,包括:
获取模块201,用于通过点阵投影器发射结构化光束,启动红外摄像头在所述结构化光束对应的位置进行拍摄获取人脸的结构光图像,并基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息;
确定模块202,用于通过可见光摄像头进行拍摄以获取所述人脸的可见光图像,并基于所述可见光图像确定所述人眼的平面位置信息;
处理模块203,用于启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射,且基于所述深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄,以获取所述人眼中的虹膜的红外图像;
提取模块204,用于基于所述虹膜的红外图像进行虹膜的特征提取。
在一个具体的实施例中,所述红外摄像头设置有电动变焦Zoom和自动聚焦装置AF,所述电动变焦和自动聚焦装置用于控制所述红外摄像头的变焦和聚焦。
在一个具体的实施例中,所述获取模块201“基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息”,包括:
基于所述结构光图像确定3D深度图像;
基于所述3D深度图像确定所述人脸中人眼的深度信息。
在一个具体的实施例中,如图3所示,还包括:
特征模块205,用于从所述3D深度图像中提取所述人脸的3D人脸特征,以及从所述可见光图像中提取所述人脸的2D人脸特征。
在一个具体的实施例中,如图4所示,还包括:
人脸识别模块206,用于基于所述3D人脸特征与所述2D人脸特征进行人脸识别;
若所述人脸识别通过,则执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
在一个具体的实施例中,还包括:
活体检测模块,用于基于所述3D深度图像进行活体检测;
当所述活体检测通过时,则执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
在一个具体的实施例中,如图所示,还包括:
操作模块,用于启动红外泛光照射单元进行红外泛光照射,以使所述红外摄像头拍摄获取所述人脸的红外图像;
基于所述人脸的红外图像确定所述人脸中人眼的大小;
当所述人眼的大小满足虹膜识别要求时,执行启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射的流程。
以此,本发明实施例提出了一种虹膜特征提取的方法和设备,其中,该方法包括:通过点阵投影器发射结构化光束,启动红外摄像头在所述结构化光束对应的位置进行拍摄获取人脸的结构光图像,并基于所述结构光图像确定所述人脸中人眼的深度信息;通过可见光摄像头进行拍摄以获取所述人脸的可见光图像,并基于所述可见光图像确定所述人眼的平面位置信息;启动红外闪光照射单元进行红外闪光照射,且基于所述深度信息与所述平面位置信息控制红外摄像头对焦拍摄,以获取所述人眼中的虹膜的红外图像;基于所述虹膜的红外图像进行虹膜的特征提取。本方案通过结合人脸识别和虹膜识别的优点,既能在较远距离完成人脸识别,又能在较近距离进行虹膜识别,双管齐下提高识别精度。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中,也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块,也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明序号仅仅为了描述,不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景,但是,本发明并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。