本發(fā)明涉及生物識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種人臉識別方法及裝置。

背景技術(shù)：

人臉識別是一種基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。隨著其技術(shù)的發(fā)展和社會認(rèn)同度的提高，人臉識別如今應(yīng)用于很多領(lǐng)域，例如，人臉識別防盜門，人臉識別門禁考勤系統(tǒng)，公安和刑偵中用于搜捕罪犯等。

近年來，在人臉識別技術(shù)的發(fā)展過程中，不斷出現(xiàn)了人臉假體的欺騙行為，例如使用投影、液晶顯示屏等播放設(shè)備將人臉圖像顯示在屏幕上，制作人臉的三維立體模型，然后將播放設(shè)備的屏幕上顯示的人臉圖像或者三維立體模型放置于人臉識別系統(tǒng)的采集裝置前，這樣就會出現(xiàn)人臉假體也能識別通過的情況，從而給社會帶來一定的安全隱患?？梢姡绾芜M(jìn)行人臉識別以區(qū)分人臉活體和假體已成為亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人臉識別方法及裝置，能夠精確辨別人臉假體和活體，提高人臉識別的安全性。

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人臉識別方法，該方法可以包括：

采集人臉視頻圖像，并對所述人臉視頻圖像中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤；

在對所述眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤過程中，檢測所述眼睛的眨眼頻率；

判斷所述眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)；

如果所述眨眼頻率在所述預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，確定所述人臉為活體；

如果所述眨眼頻率不在所述預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，確定所述人臉為假體。

相應(yīng)的，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人臉識別裝置，該裝置可以包括：

采集單元，用于采集人臉視頻圖像；

追蹤單元，用于對所述人臉視頻圖像中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤；

檢測單元，用于在所述追蹤單元對所述眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤過程中，檢測所述眼睛的眨眼頻率；

判斷單元，用于判斷所述眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)；

確定單元，用于在所述判斷單元判斷出所述眨眼頻率在所述預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定所述人臉為活體；

所述確定單元，還用于在所述判斷單元判斷出所述眨眼頻率不在所述預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定所述人臉為假體。

實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，具有如下有益效果：

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置可以對人臉中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤，并在動態(tài)追蹤過程中檢測眼睛的眨眼頻率，在眨眼頻率在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定人臉為活體，即真的人臉，并在眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定人臉為假體，即假的人臉。通過本發(fā)明實(shí)施例，可以通過眨眼頻率可以精確辨別人臉的真假，從而可以提高人臉識別的安全性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例公開的一種人臉識別方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例公開的另一種人臉識別方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例公開的一種人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例公開的另一種人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例公開的一種人臉識別設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人臉識別方法、裝置和設(shè)備。能夠精確辨別人臉假體和活體，提高人臉識別的安全性。以下分別進(jìn)行詳細(xì)說明。

請參閱圖1，圖1是本發(fā)明實(shí)施例公開的一種人臉識別方法的流程示意圖。其中，圖1所示的方法可以應(yīng)用于人臉識別防盜門、人臉識別門禁考勤系統(tǒng)、公安、司法和刑偵的追蹤系統(tǒng)等。如圖1所示，該人臉識別方法可以包括以下步驟：

101、人臉識別裝置采集人臉視頻圖像，并對該人臉視頻圖像中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤。

本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)用戶站在人臉識別裝置的攝像頭前，攝像頭可以采集用戶的人臉視頻圖像，然后從人臉視頻圖像中定位出人臉區(qū)域圖像，根據(jù)人臉區(qū)域圖像識別人臉的面部特征。例如，人臉識別裝在在定位出人臉區(qū)域圖像后，可以根據(jù)人臉的各個特征點(diǎn)(如眼睛、鼻子、嘴、耳朵、眉毛、額頭、臉部等)的特征信息以及各個特征點(diǎn)之間的位置關(guān)系確定出每個特征點(diǎn)在人臉區(qū)域圖像中的位置。

因此，人臉識別裝置在確定出人臉區(qū)域圖像中各個特征點(diǎn)在人臉區(qū)域圖像中的位置后，可以對用戶的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤，具體可以是對用戶的眼球進(jìn)行動態(tài)追蹤。具體是，當(dāng)用戶在視頻圖像采集范圍內(nèi)移動位置時，人臉識別裝置可以及時對眼睛進(jìn)行定位，然后追蹤眼睛(或者眼球)在視頻圖像中的移動軌跡。

102、人臉識別裝置在對眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤的過程中，檢測眼睛的眨眼頻率。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置在對眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤的過程中，可以檢測眼睛的眨眼頻率。具體方式可以為：

人臉識別裝置在對眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤的過程中，可以按照預(yù)設(shè)時間間隔從人臉視頻圖像中抓取預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像，然后根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像檢測眼睛的眨眼頻率。

其中，預(yù)設(shè)時間間隔可以是0.1秒，也可以是0.03秒，即人臉識別裝置可以每隔0.1秒抓取一幀圖像，也可以每隔0.03秒抓取一幀圖像，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。預(yù)設(shè)數(shù)量可以是30幀，也可以是50幀，還可以是100幀，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

具體實(shí)現(xiàn)中，人臉識別裝置可以從預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像中檢測出眼睛在不同時刻的狀態(tài)，該狀態(tài)時指睜眼狀態(tài)和閉眼狀態(tài)。當(dāng)眼睛的狀態(tài)由睜眼變?yōu)殚]眼時，即記為一次眨眼，人臉識別裝置結(jié)合抓取人臉圖像的時間間隔和判斷為眨眼的人臉圖像在抓取過程中的排序，從而可以計算出眼睛的眨眼頻率。

舉例來說，假設(shè)人臉識別裝置抓取人臉圖像的時間間隔為0.1秒，人臉識別裝置在從抓取人臉圖像開始的第12幀人臉圖像中檢測出眼睛狀態(tài)為閉眼狀態(tài)，并在第42幀人臉圖像中再次檢測出眼睛狀態(tài)為閉眼狀態(tài)，那么人臉識別裝置即可確定兩次眨眼的時間間隔為3秒，從而可以粗略估算出該用戶的眨眼頻率為20次/分鐘。

作為一種可行的實(shí)施方式，人臉識別裝置檢測眼睛的眨眼頻率的具體方式可以包括以下步驟：

11)捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積；

12)根據(jù)該眼球形狀和眼球面積確定眼睛的狀態(tài)，其中，該狀態(tài)包括睜眼狀態(tài)和閉眼狀態(tài)；

13)記錄在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)眼睛的狀態(tài)由睜眼狀態(tài)變?yōu)殚]眼狀態(tài)的次數(shù)；

14)將該次數(shù)確定為眼睛的眨眼頻率。

具體實(shí)現(xiàn)中，人臉識別裝置可以是在人臉視頻圖像中對眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤的過程中捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積，也可以是在預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像中捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積，即在按照預(yù)設(shè)時間間隔從人臉視頻圖像中抓取人臉圖像的過程中捕捉，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

因此，人臉識別裝置在捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積后，即可根據(jù)捕捉的眼球形狀和眼球面積確定出眼睛當(dāng)前是處于睜眼狀態(tài)還是處于閉眼狀態(tài)。具體的，人臉識別裝置可以實(shí)時檢測眼球的形狀和面積，并記錄眼球當(dāng)前的形狀和面積所保持的時間，當(dāng)所保持的時間大于等于一秒時，即可確定該形狀和面積所對應(yīng)的眼睛狀態(tài)為睜眼狀態(tài)。當(dāng)檢測到眼球的形狀和面積變化較大，且所持續(xù)的時間很短，如0.01秒，那么可以確定該眼睛狀態(tài)為閉眼狀態(tài)，由睜眼狀態(tài)變化為閉眼狀態(tài)的過程即為眼睛的眨眼過程。

同時，人臉識別裝置在確定出眼睛的狀態(tài)后，即可實(shí)時記錄在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)眼睛由睜眼狀態(tài)變化為閉眼狀態(tài)的次數(shù)，該次數(shù)即為眼睛的眨眼頻率。其中，預(yù)設(shè)時間段可以是20秒，也可以是30秒，還可以是1分鐘，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

又舉例來說，假設(shè)人臉識別裝置在20秒內(nèi)記錄的眼睛由睜眼狀態(tài)變化為閉眼狀態(tài)的次數(shù)為8次，那么人臉識別裝置也可以計算出該用戶的眨眼頻率為24次/分鐘。

103、人臉識別裝置判斷該眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，若是，執(zhí)行步驟104；若否，執(zhí)行步驟105。

對人類而言，眼睛是很重要的器官，為了保護(hù)重要的眼睛，在眼球的上下側(cè)各有一個“蓋子”，這就是眼瞼。我們稱極短的時間為“瞬間”，瞬的原意是眼瞼上下接觸，亦即“眨眼”，眨眼所需時間極短，稱為“瞬間”。眼瞼在保護(hù)眼球不受光線或塵埃侵害的同時，也借助眨眼讓淚液的薄膜擴(kuò)散到眼球表面(角膜)，使角膜不至于干燥，眨眼其實(shí)是讓眼球保持濕潤的動作。

眨眼通常是兩眼一起動作，而且是在無意識下發(fā)生的。成人的眨眼次數(shù)一分鐘約20次，而眨眼一次的時間大約為秒。如果從一分鐘眨眼20次、一天16小時醒著來計算，人一天大約眨眼19200次。當(dāng)人的心情不平靜時，眨眼的次數(shù)會增加；而當(dāng)人集中注意力在某件事情上時，眨眼次數(shù)則會減少。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置在檢測出眼睛的眨眼頻率后，即可判斷該眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，如果在，則在一定程度上說明該人臉為真的人臉(也可以說是活人的人臉)，如果不在，則在一定程度上說明該人臉為仿制的人臉，即假的人臉。

其中，由于人們在不同的時間、不同心情下眨眼頻率會有所不聽，那么可以設(shè)定正常人的眨眼頻率為10～30，即預(yù)設(shè)頻率范圍可以為10～30次/分鐘，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

104、人臉識別裝置確定人臉為活體。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置在判斷出該眼睛的眨眼頻率在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，即可在一定程度上確定該人臉為人臉活體。

105、人臉識別裝置確定人臉為假體。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置在判斷出該眼睛的眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，即可在一定程度上確定該人臉為人臉假體。

進(jìn)一步的，人臉識別裝置在判斷出該眼睛的眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，可以輸出預(yù)警提示，提示該人臉為假體。

舉例來說，一些銀行保險系統(tǒng)需要通過人臉識別來獲取進(jìn)入保險庫的權(quán)限，如果犯罪分子制作一張假的人臉，那么人臉識別裝置在對人臉識別通過后，即識別出該人臉具有進(jìn)入保險庫的權(quán)限后，就可以通過采集人臉視頻圖像中眼睛的眨眼頻率，并判斷該眨眼頻率是否在正常人的眨眼頻率范圍內(nèi)，如果在，則在一定程度上表明該人臉為活體人臉。如果該人臉識別裝置對人臉識別不通過，或者檢測其眨眼頻率不在正常人的眨眼頻率范圍內(nèi)，那么人臉識別裝置可以發(fā)出預(yù)警提示，以提示銀行工作人員或者公安機(jī)關(guān)保險庫存在安全隱患。銀行工作人員或者公安機(jī)關(guān)在接收到該預(yù)警提示后，可以采取相應(yīng)的防護(hù)措施，保障財產(chǎn)的安全。

可見，在圖1所描述的方法中，人臉識別裝置可以對人臉中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤，并在動態(tài)追蹤過程中檢測眼睛的眨眼頻率，在眨眼頻率在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定人臉為活體，即真的人臉，并在眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定人臉為假體，即假的人臉。通過本發(fā)明實(shí)施例，可以通過眨眼頻率可以精確辨別人臉的真假，從而可以提高人臉識別的安全性。

請參閱圖2，圖2是本發(fā)明實(shí)施例公開的另一種人臉識別方法的流程示意圖。如圖2所示，該人臉識別方法可以包括以下步驟：

201、人臉識別裝置采集人臉視頻圖像，從該人臉視頻圖像中提取人臉的面部特征信息。

其中，面部特征信息可以是指人臉的各個特征點(diǎn)的位置信息以及各個特征點(diǎn)之間的位置關(guān)系，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置可以預(yù)先存儲人臉區(qū)域的各個特征點(diǎn)的位置信息。人臉識別裝置在采集到人臉視頻圖像后，首先確定人臉區(qū)域，并基于存儲的人臉區(qū)域的各個特征點(diǎn)的位置信息查找人臉視頻圖像中各個特征點(diǎn)的位置，具體可以是將存儲的人臉區(qū)域的圖像覆蓋到人臉視頻圖像中，并在覆蓋的人臉區(qū)域的圖像中各個特征點(diǎn)對應(yīng)于人臉視頻圖像的人臉區(qū)域中的位置的附近查找人臉視頻圖像中各個特征的位置，從而確定出人臉的面部特征信息。

202、人臉識別裝置判斷數(shù)據(jù)庫中是否存在與該面部特征信息匹配的人臉圖像，若是，執(zhí)行步驟203；如否，結(jié)束本流程。

本發(fā)明實(shí)施例中，數(shù)據(jù)庫中可以預(yù)先存儲不同的人臉圖像，該數(shù)據(jù)庫可以是人臉識別裝置本地的數(shù)據(jù)庫，也可以是服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫，那么人臉識別裝置就需要從服務(wù)器同步或者獲取存儲的人臉圖像。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置在確定出人臉視頻圖像中用戶的面部特征信息后，可以進(jìn)行人臉識別，例如，基于模板匹配的方法進(jìn)行識別，即從數(shù)據(jù)庫中查找與該面部特征信息匹配的人臉圖像。

需要說明的是，與該面部特征信息匹配的人臉圖像可以理解為：該面部特征信息與數(shù)據(jù)庫中存儲的人臉圖像的面部特征信息的相似度超過一定比例，即確定兩者匹配，該比例可以設(shè)定為85％，也可以設(shè)定為90％，還可以設(shè)定為95％，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

具體的，尋找人臉視頻圖像中用戶面部的多個特征點(diǎn)，如眼睛、鼻子、嘴、眉毛等，并將數(shù)據(jù)庫中每個人臉圖像中面部對應(yīng)的特征點(diǎn)進(jìn)行對比，比較每個特征點(diǎn)的形狀大小等，如果相似度均超過設(shè)定的比例，那么可以初步確定人臉視頻圖像中的用戶與數(shù)據(jù)庫中人臉圖像所標(biāo)識的用戶為同一用戶。進(jìn)一步的，如果確定出多個相似度超過比例的人臉圖像，則將平均相似度最高的人臉圖像確定為與該人臉視頻圖像中用戶匹配的人臉圖像。

可選的，人臉識別裝置進(jìn)行人臉識別的方式還可以包括：基于奇異值特征方法、子空間分析法、局部保持投影的方法、主成分分析法、基于圖像特征的方法、基于模型可變參數(shù)的方法等。

203、人臉識別裝置獲取預(yù)先存儲的與該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置在存儲不同用戶的人臉圖像時，可以對應(yīng)采集該用戶的眨眼頻率，多次采集得到該用戶的眨眼頻率范圍，從而存儲起來。那么人臉識別裝置在數(shù)據(jù)庫中查找到與人臉視頻圖像中的用戶的面部特征信息匹配的人臉圖像后，就可以獲取該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍，從而將該眨眼頻率范圍作為判斷人臉視頻圖像中的人臉是否為活體的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

204、人臉識別裝置將該眨眼頻率范圍確定為預(yù)設(shè)頻率范圍，并對該人臉視頻圖像中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置在獲取到與該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍后，可以將該頻率范圍作為預(yù)設(shè)頻率范圍，從而作為判斷當(dāng)前人臉視頻圖像中的人臉是否為活體的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

205、人臉識別裝置在對眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤的過程中，檢測眼睛的眨眼頻率。

需要說明的是，人臉識別裝置確定預(yù)設(shè)頻率范圍的步驟與檢查眼睛的眨眼頻率的步驟不區(qū)分先后順序，可以同時進(jìn)行，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

206、人臉識別裝置判斷該眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，若是，執(zhí)行步驟207；若否，執(zhí)行步驟208。

207、人臉識別裝置確定人臉為活體，并結(jié)束本流程。

208、人臉識別裝置確定人臉為假體，并結(jié)束本流程。

可見，在圖2所描述的方法中，人臉識別裝置不僅可以通過判斷人臉視頻圖像中眼睛的眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)來確定人臉是否為活體，以準(zhǔn)確區(qū)分人臉真假，還可以對人臉視頻圖像中的用戶進(jìn)行人臉識別，從數(shù)據(jù)庫中查找與用戶面部特征匹配的人臉圖像，并獲取該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍，從而將其作為判斷人臉視頻圖像中的人臉是否為活體的判斷標(biāo)準(zhǔn)，這樣不僅可以提高區(qū)分人臉真假的準(zhǔn)確度，還可以提高人臉識別的精確度。

請參閱圖3，圖3是本發(fā)明實(shí)施例公開的一種人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖3所示，該人臉識別裝置300可以包括以下單元：

采集單元301，用于采集人臉視頻圖像。

追蹤單元302，用于對該人臉視頻圖像中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤。

檢測單元303，用于在追蹤單元302對該眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤過程中，檢測該眼睛的眨眼頻率。

判斷單元304，用于判斷檢測單元303檢測的眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)。

確定單元305，用于在判斷單元304判斷出該眨眼頻率在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定該人臉為活體；

確定單元305，還用于在判斷單元304判斷出該眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，確定該人臉為假體。

本發(fā)明實(shí)施例中，人臉識別裝置300可以通過眨眼頻率可以精確辨別人臉的真假，從而可以提高人臉識別的安全性。

請一并參閱圖4，圖4是本發(fā)明實(shí)施例公開的另一種人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。其中，圖4所描述的人臉識別裝置300是在圖3所描述的人臉識別裝置300的基礎(chǔ)上優(yōu)化得到的。如圖3所示，該人臉識別裝置300還可以包括以下單元：

抓取單元306，用于按照預(yù)設(shè)時間間隔從采集單元301采集的人臉視頻圖像中抓取預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像。

相應(yīng)的，檢測單元303檢測該眼睛的眨眼頻率的具體方式可以為：

根據(jù)該預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像，檢測該眼睛的眨眼頻率。

進(jìn)一步的，檢測單元303可以包括捕捉子單元3031、確定子單元3032以及記錄子單元3033，其中：

捕捉子單元3031，用于捕捉該眼睛的眼球形狀和眼球面積。

確定子單元3032，用于根據(jù)該眼球形狀和該眼球面積確定該眼睛的狀態(tài)，其中，該眼睛的狀態(tài)可以包括睜眼狀態(tài)和閉眼狀態(tài)。

記錄子單元3033，用于記錄在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)該眼睛的狀態(tài)由睜眼狀態(tài)變?yōu)殚]眼狀態(tài)的次數(shù)。

確定子單元3032，還用于將該次數(shù)確定為該眼睛的眨眼頻率。

具體實(shí)現(xiàn)中，捕捉子單元3031可以是在人臉視頻圖像中對眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤的過程中捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積，也可以是在預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像中捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積，即在抓取單元306按照預(yù)設(shè)時間間隔從人臉視頻圖像中抓取人臉圖像的過程中捕捉，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

因此，在捕捉子單元3031捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積后，確定子單元3032即可根據(jù)捕捉的眼球形狀和眼球面積確定出眼睛當(dāng)前是處于睜眼狀態(tài)還是處于閉眼狀態(tài)。具體的，確定子單元3032可以實(shí)時檢測眼球的形狀和面積，并記錄眼球當(dāng)前的形狀和面積所保持的時間，當(dāng)所保持的時間大于等于一秒時，即可確定該形狀和面積所對應(yīng)的眼睛狀態(tài)為睜眼狀態(tài)。當(dāng)檢測到眼球的形狀和面積變化較大，且所持續(xù)的時間很短，如0.01秒，那么可以確定該眼睛狀態(tài)為閉眼狀態(tài)，由睜眼狀態(tài)變化為閉眼狀態(tài)的過程即為眼睛的眨眼過程。

同時，在確定子單元3032確定出眼睛的狀態(tài)后，記錄子單元3033即可實(shí)時記錄在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)眼睛由睜眼狀態(tài)變化為閉眼狀態(tài)的次數(shù)，該次數(shù)即為眼睛的眨眼頻率。其中，預(yù)設(shè)時間段可以是20秒，也可以是30秒，還可以是1分鐘，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

可選的，該人臉識別裝置300還可以包括提取單元307和獲取單元308，其中：

提取單元307，用于從采集單元301采集的人臉視頻圖像中提取人臉的面部特征信息。

判斷單元304，還用于判斷數(shù)據(jù)庫中是否存在與提取單元307提取的面部特征信息匹配的人臉圖像。

獲取單元308，用于在判斷單元304判斷出數(shù)據(jù)庫中存在與該面部特征信息匹配的人臉圖像時，獲取預(yù)先存儲的與該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍。

確定單元305，還用于將該眨眼頻率范圍確定為預(yù)設(shè)頻率范圍。

其中，面部特征信息可以是指人臉的各個特征點(diǎn)的位置信息以及各個特征點(diǎn)之間的位置關(guān)系，數(shù)據(jù)庫可以是人臉識別裝置本地的數(shù)據(jù)庫，也可以是服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

需要說明的是，與該面部特征信息匹配的人臉圖像可以理解為：該面部特征信息與數(shù)據(jù)庫中存儲的人臉圖像的面部特征信息的相似度超過一定比例，即確定兩者匹配，該比例可以設(shè)定為85％，也可以設(shè)定為90％，還可以設(shè)定為95％，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

可選的，該人臉識別裝置300還可以包括：

輸出單元309，用于在判斷單元304判斷出該眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，輸出人臉為假體的預(yù)警提示。

可見，在圖3和圖4所描述的人臉識別裝置中，人臉識別裝置不僅可以通過判斷人臉視頻圖像中眼睛的眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)來確定人臉是否為活體，以準(zhǔn)確區(qū)分人臉真假，還可以對人臉視頻圖像中的用戶進(jìn)行人臉識別，從數(shù)據(jù)庫中查找與用戶面部特征匹配的人臉圖像，并獲取該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍，從而將其作為判斷人臉視頻圖像中的人臉是否為活體的判斷標(biāo)準(zhǔn)，這樣不僅可以提高區(qū)分人臉真假的準(zhǔn)確度，還可以提高人臉識別的精確度。

請參閱圖5，圖5是本發(fā)明實(shí)施例公開的人臉識別設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。其中，圖5所示的人臉識別設(shè)備500可以包括：一個或多個處理器501，一個或多個輸入設(shè)備502，一個或多個輸出設(shè)備503和存儲器504。上述處理器501、輸入設(shè)備502、輸出設(shè)備503和存儲器通過總線505連接。存儲器505用于存儲指令，處理器501用語言執(zhí)行存儲器502存儲的指令。其中：

輸入設(shè)備502，用于采集人臉視頻圖像。

處理器501，用于對該人臉視頻圖像中的眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤，并在對該眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤過程中，檢測該眼睛的眨眼頻率；判斷該眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，如果該眨眼頻率在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，確定該人臉為活體；如果該眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)，確定該人臉為假體。

可選的，輸入設(shè)備502，還用于按照預(yù)設(shè)時間間隔從采集的人臉視頻圖像中抓取預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像。

相應(yīng)的，處理器501檢測該眼睛的眨眼頻率的具體方式可以為：

根據(jù)該預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像，檢測該眼睛的眨眼頻率。

進(jìn)一步的，處理器501檢測該眼睛的眨眼頻率的具體方式還可以為：

捕捉該眼睛的眼球形狀和眼球面積，并根據(jù)該眼球形狀和該眼球面積確定該眼睛的狀態(tài)，其中，該眼睛的狀態(tài)可以包括睜眼狀態(tài)和閉眼狀態(tài)。記錄在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)該眼睛的狀態(tài)由睜眼狀態(tài)變?yōu)殚]眼狀態(tài)的次數(shù)，將該次數(shù)確定為該眼睛的眨眼頻率。

具體實(shí)現(xiàn)中，處理器501可以是在人臉視頻圖像中對眼睛進(jìn)行動態(tài)追蹤的過程中捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積，也可以是在預(yù)設(shè)數(shù)量的人臉圖像中捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積，即在按照預(yù)設(shè)時間間隔從人臉視頻圖像中抓取人臉圖像的過程中捕捉，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

因此，處理器501在捕捉眼睛的眼球形狀和眼球面積后，即可根據(jù)捕捉的眼球形狀和眼球面積確定出眼睛當(dāng)前是處于睜眼狀態(tài)還是處于閉眼狀態(tài)。具體的，處理器501可以實(shí)時檢測眼球的形狀和面積，并記錄眼球當(dāng)前的形狀和面積所保持的時間，當(dāng)所保持的時間大于等于一秒時，即可確定該形狀和面積所對應(yīng)的眼睛狀態(tài)為睜眼狀態(tài)。當(dāng)檢測到眼球的形狀和面積變化較大，且所持續(xù)的時間很短，如0.01秒，那么可以確定該眼睛狀態(tài)為閉眼狀態(tài)，由睜眼狀態(tài)變化為閉眼狀態(tài)的過程即為眼睛的眨眼過程。

同時，處理器501在確定出眼睛的狀態(tài)后，即可實(shí)時記錄在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)眼睛由睜眼狀態(tài)變化為閉眼狀態(tài)的次數(shù)，該次數(shù)即為眼睛的眨眼頻率。其中，預(yù)設(shè)時間段可以是20秒，也可以是30秒，還可以是1分鐘，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

可選的，處理器501，還用于從輸入設(shè)備502采集的人臉視頻圖像中提取人臉的面部特征信息，并判斷數(shù)據(jù)庫中是否存在與提取的面部特征信息匹配的人臉圖像，如果存在，則獲取預(yù)先存儲的與該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍，并將該眨眼頻率范圍確定為預(yù)設(shè)頻率范圍。

其中，面部特征信息可以是指人臉的各個特征點(diǎn)的位置信息以及各個特征點(diǎn)之間的位置關(guān)系，數(shù)據(jù)庫可以是人臉識別裝置本地的數(shù)據(jù)庫，也可以是服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

需要說明的是，與該面部特征信息匹配的人臉圖像可以理解為：該面部特征信息與數(shù)據(jù)庫中存儲的人臉圖像的面部特征信息的相似度超過一定比例，即確定兩者匹配，該比例可以設(shè)定為85％，也可以設(shè)定為90％，還可以設(shè)定為95％，本發(fā)明實(shí)施例不做限定。

可選的，輸出設(shè)備503，用于在處理器501判斷出該眨眼頻率不在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)時，輸出人臉為假體的預(yù)警提示。

可見，在圖5所描述的人臉識別設(shè)備中，人臉識別設(shè)備不僅可以通過判斷人臉視頻圖像中眼睛的眨眼頻率是否在預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)來確定人臉是否為活體，以準(zhǔn)確區(qū)分人臉真假，還可以對人臉視頻圖像中的用戶進(jìn)行人臉識別，從數(shù)據(jù)庫中查找與用戶面部特征匹配的人臉圖像，并獲取該人臉圖像對應(yīng)的眨眼頻率范圍，從而將其作為判斷人臉視頻圖像中的人臉是否為活體的判斷標(biāo)準(zhǔn)，這樣不僅可以提高區(qū)分人臉真假的準(zhǔn)確度，還可以提高人臉識別的精確度。

應(yīng)當(dāng)理解，在本發(fā)明實(shí)施例中，所稱處理器501可以是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，該處理器還可以是其他通用處理器、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件等。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。

輸入設(shè)備502可以包括觸控板、攝像頭(用于采集人臉視頻圖像或者抓取人臉圖像)、麥克風(fēng)等，輸出設(shè)備503可以包括顯示器(LCD等)、揚(yáng)聲器等。

該存儲器504可以包括只讀存儲器和隨機(jī)存取存儲器，并向處理器501提供指令和數(shù)據(jù)。存儲器504的一部分還可以包括非易失性隨機(jī)存取存儲器。例如，存儲器504還可以存儲設(shè)備類型的信息。

具體實(shí)現(xiàn)中，本發(fā)明實(shí)施例中所描述的處理器501、輸入設(shè)備502、輸出設(shè)備503可執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例公開的人臉識別方法的第一實(shí)施例和第二實(shí)施例中所描述的實(shí)現(xiàn)方式，也可執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例所描述的人臉識別裝置的實(shí)現(xiàn)方式，在此不再贅述。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機(jī)程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機(jī)存儲記憶體(Random Access Memory，RAM)等。

以上所揭露的僅為本發(fā)明較佳實(shí)施例而已，當(dāng)然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。