(57)【要約】      （修正有）【課題】コストが安く、且つ単一レンズ画像データを利用して人物の顔を認識できる顔認識システム及び顔認識方法を提供する。【解決手段】顔認識システムは、カメラモジュールと、特徴点認識モジュールと、変位量出力モジュールと、距離計算モジュールと、顔認識モジュールと、を含む。カメラモジュールは単一レンズ撮像素子からなる。特徴点認識モジュールは、人物の顔画像を検出し、顔の特徴点を位置決め、認識アルゴリズムによって顔の特徴点を取り出す。変位量出力モジュールは、カメラモジュールが異なる位置点で顔の情報を収集する際の変位量及び方位角を距離計算モジュールに伝送する。距離計算モジュールは、顔特徴点情報及び変位量及び方位角によって、カメラモジュールが顔認識情報を収集する異なる両点の連線から顔特徴点までの深度距離を計算する。顔認識モジュールは、異なる特徴点の深度距離を対比して、真の顔であるか偽の顔であるかを判断する。【選択図】図１
2017134830.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラモジュールと、特徴点認識モジュールと、変位量出力モジュールと、距離計算モジュールと、顔認識モジュールと、を含む顔認識システムであって、
前記カメラモジュールは人物の顔の情報を収集し、収集された人物の顔の情報を顔認識データベースに伝送し、且つ収集された人物の顔の情報を顔認識データベースの顔情報と対比して目標ユーザーであるかどうかを判断し、前記カメラモジュールは単一レンズ撮像素子を含み、
前記特徴点認識モジュールは人物の顔画像を検出し、顔の特徴点を位置決めし、その人物の顔画像をあらかじめ処理した後、後端の認識アルゴリズムに伝送し、認識アルゴリズムによって顔の特徴点を取り出し、
前記変位量出力モジュールは前記カメラモジュールが異なる位置点で顔の情報を収集する際の変位量及び方位角を前記距離計算モジュールに伝送し、
前記距離計算モジュールは前記特徴点認識モジュールが提供する顔特徴点情報及び前記変位量出力モジュールが伝送する変位量及び方位角によって、前記カメラモジュールが顔認識情報を収集する異なる両点の連線から顔特徴点までの深度距離を計算し、
前記顔認識モジュールは異なる特徴点の深度距離を対比して、目標ユーザーであるかどうかを判断する、
ことを特徴とする顔認識システム。
【請求項２】
前記変位量出力モジュールは変位センサー及びジャイロスコープを含むことを特徴とする請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項３】
カメラモジュールを利用して、第一位置に第一画像を獲得し、前記第一画像を顔認識データベースの顔情報と対比して、目標ユーザーであるかどうかを判断し、前記目標ユーザーである場合、続いて前記カメラモジュールは第二位置に第二画像を獲得し、前記目標ユーザーではない場合、顔認識工程を終わる第一ステップと、
特徴点認識モジュールはＳＩＦＴよって、前記第一画像及び前記第二画像に同じ特徴点を探して、計算しようする目標特徴点を確定して、距離計算モジュールに伝送する第二ステップと、
変位量出力モジュールは前記第一位置から前記第二位置までの距離及びその方位角を獲得し、且つ獲得された前記第一位置から前記第二位置までの距離及びその方位角を前記距離計算モジュールに伝送する第三ステップと、
前記距離計算モジュールは前記特徴点認識モジュールが提供した目標特徴点および前記変位量出力モジュールが伝送した変位量及び方位角によって、前記第一位置と前記第二位置との連線から前記目標特徴点までの深度距離を計算する第四ステップと、
顔認識モジュールは異なる前記目標特徴点の深度距離を対比し、二つごとの差値を計算し、前記差値が零である場合、偽の顔且つ前記目標ユーザーの顔ではないことを判断し、顔認識工程を終わり、前記差値が零ではない場合、次のステップに行く第五ステップと、
前記差値が合理の範囲にあると、真の顔且つ前記目標ユーザーの顔であることを判断し、顔認識工程を終わり、前記差値が合理の範囲にないと、偽の顔且つ前記目標ユーザーの顔ではないことを判断し、顔認識工程を終わる第六ステップと、
を含むことを特徴とする顔認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔認識システム及び顔認識方法に関し、特に単一レンズ画像データを利用して、人の顔を認識する顔認識システム及び顔認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔認識は人物の顔の特徴情報に基づいて、人物を認識する生物認識技術の一種である。具体的に、顔認識はビデオカメラによって顔を含む画像及びビデオを収集し、自動的に画像内の人物の顔を検出し、追跡し、次いで、検出された顔を認識する一連技術である。
【０００３】
技術の発展及び社会的な受け入れの増加に伴って、顔認識は多くの分野で使用され、例えば、顔認識は出席システム、盗難防止門（ａｎｔｉ−ｔｈｅｆｔ  ｄｏｏｒ）、携帯のロックの解除、ロボットの作動に関する分野に応用される。近年、顔認識技術の発展に伴って、顔詐欺が現れる。たとえば、紙に印刷された顔画像、或いはプロジェクター、液晶表示素子（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ、  ＬＣＤ）でスクリーンに表示された顔画像は偽の顔画像である。偽の顔画像は顔認識システムの収集装置の前に放置されると、偽の顔画像と真の顔とが非常に似ているので、顔認識システムは偽の顔画像を真の顔と間違って、顔認識システムの不安要因になる。よって、顔認識技術において、どのようにして真の顔と偽の顔とを認識するかは、現在の研究課題の一つとなる。現在、顔認識システムは、複数レンズやＲＧＢＤなどの特別規格なレンズを使用して距離を測定することによって、真の顔及び偽の顔を認識している。しかし、このようなシステムのコストは高く、且つ携帯電話などの設備に複数レンズやＲＧＢＤを設置することは適さない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、前記課題を解決し、コストが安く、且つ単一レンズ画像データを利用して人物の顔を認識できる顔認識システム及び顔認識方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の顔認識システムは、カメラモジュールと、特徴点認識モジュールと、変位量出力モジュールと、距離計算モジュールと、顔認識モジュールと、を含み、カメラモジュールは人物の顔の情報を収集し、収集された人物の顔の情報を顔認識データベースに伝送し、且つ収集された人物の顔の情報を顔認識データベースの顔情報と対比して目標ユーザーであるかどうかを判断し、前記カメラモジュールは単一レンズ撮像素子を含み、特徴点認識モジュールは人物の顔画像を検出し、顔の特徴点を位置決めし、その人物の顔画像をあらかじめ処理した後、後端の認識アルゴリズムに伝送し、認識アルゴリズムによって顔の特徴点を取り出し、変位量出力モジュールはカメラモジュールが異なる位置点で顔の情報を収集する際の変位量及び方位角を前記距離計算モジュールに伝送し、距離計算モジュールは特徴点認識モジュールが提出する顔特徴点情報及び変位量出力モジュールが伝送する変位量及び方位角によって、カメラモジュールが顔認識情報を収集する異なる両点の連線から顔特徴点までの深度距離を計算し、顔認識モジュールは異なる特徴点の深度距離を対比して、目標ユーザーであるかどうかを判断する。
【０００６】
本発明の顔認識システム方法は、カメラモジュールを利用して、第一位置に第一画像を獲得し、第一画像を顔認識データベースの顔情報と対比して、目標ユーザーであるかどうかを判断し、目標ユーザーである場合、続いてカメラモジュールは第二位置に第二画像を獲得し、目標ユーザーではない場合、顔認識工程を終わる第一ステップと、特徴点認識モジュールはＳＩＦＴよって、前記第一画像及び前記第二画像に同じ特徴点を探して、計算しようする目標特徴点を確定して、距離計算モジュールに伝送する第二ステップと、変位量出力モジュールは第一位置から第二位置までの距離及びその方位角を獲得し、且つ獲得された第一位置から第二位置までの距離及びその方位角を距離計算モジュールに伝送する第三ステップと、距離計算モジュールは特徴点認識モジュールが提供した目標特徴点および前記変位量出力モジュールが伝送した変位量及び方位角によって、第一位置と第二位置との連線から目標特徴点までの深度距離を計算する第四ステップと、顔認識モジュールは異なる目標特徴点の深度距離を対比し、二つごとの差値を計算し、差値が零である場合、偽の顔且つ目標ユーザーの顔ではないことを判断し、顔認識工程を終わり、差値が零ではない場合、次のステップに行く第五ステップと、差値が合理の範囲にあると、真の顔且つ目標ユーザーの顔であることを判断し、顔認識工程を終わり、差値が合理の範囲にないと、偽の顔且つ目標ユーザーの顔ではないことを判断し、顔認識工程を終わる第六ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
従来の技術に比べて、本発明の顔認識システム及び顔認識方法は、単一レンズ撮像素子及びＳＩＦＴによって、人物の顔の深度距離を獲得できる。深度距離を対比することによって、人物の顔を真の顔であるか偽の顔であるかを認識でき、安全性を高めることができる。本発明の顔認識システムは簡単であり、そのコストが低い。また、本発明の顔認識システムは複数レンズやＲＧＢＤなどの特別規格なレンズが設置できない設備に応用でき、応用分野を広げることができる。  
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の顔認識システムを示す図である。
【図２】本発明の顔認識システムにおけるスケール不変特徴トランスフォーム(Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒａｌａｎｃｅ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、  ＳＩＦＴ)の応用を示す図である
【図３】本発明の顔認識システムの作動原理を示す図である。
【図４】本発明の顔認識方法のフローチャートである。
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施例について説明する。
【００１０】
図１を参照すると、顔認識システム１は、カメラモジュール１０と、特徴点認識モジュール２０と、変位量出力モジュール３０と、距離計算モジュール４０と、顔認識モジュール５０と、を含む。カメラモジュール１０は人物の顔の情報を収集し、収集された人物の顔の情報を顔認識データベースに伝送し、且つ収集された人物の顔の情報を顔認識データベースの顔情報と対比して目標ユーザーであるかどうかを判断する。特徴点認識モジュール２０は人物の顔画像を検出し、顔の特徴点を位置決めし、その人物の顔画像をあらかじめ処理した後、後端の認識アルゴリズムに伝送し、認識アルゴリズムによって顔の特徴点を取り出す。変位量出力モジュール３０はカメラモジュール１０が異なる位置点で顔認識情報を収集する際の変位量及び方位角を距離計算モジュール４０に伝送する。距離計算モジュール４０は特徴点認識モジュール２０が提供する顔特徴点情報及び変位量出力モジュール３０が伝送する変位量及び方位角によって、カメラモジュール１０が顔認識情報を収集する異なる両点の連線から顔特徴点までの深度距離を計算する。顔認識モジュール５０は異なる特徴点の深度距離を対比して、目標ユーザーであるかどうかを判別する。
【００１１】
具体的には、図２及び図３を参照すると、カメラモジュール１０は単一レンズ撮像素子を含み、撮影に用いる。顔認識システム１は、単一レンズ撮像素子を利用して、第一位置Ｑ１に第一画像を撮影し、または、単一レンズ撮像素子を特定の距離を変位して、第二位置Ｑ２に第二画像を撮影し、変位量出力モジュール３０によって第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の距離Ｃ、及び撮影位置Ｑ１、Ｑ２の方位角α１、α２、β１、β２を獲得する。同時に、顔認識システム１は、特徴点認識モジュール２０がスケール不変特徴トランスフォーム(Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒａｌａｎｃｅ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、  ＳＩＦＴ)によって、第一画像及び第二画像に顔の同じ特徴点ｍ、ｍ’を探す。第一画像における特徴点ｍ及び第二画像における特徴点ｍ’は目標ユーザーの顔の特徴点Ｍに対応する。変位量出力モジュール３０は第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の距離Ｃ、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の方位角α１、α２、β１、β２を距離計算モジュール４０に伝送する。距離計算モジュール４０は第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の連線から顔特徴点ｍ１までの距離Ｈ１を計算する。距離Ｈ１は顔特徴点ｍ１の深度距離Ｈ１と称する。距離計算モジュール４０は第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の連線から顔特徴点ｍ２までの距離Ｈ２を計算する。距離Ｈ２は顔特徴点ｍ２の深度距離Ｈ２と称する。距離計算モジュール４０はさらに顔特徴点ｍ3、ｍ4、ｍ5…に対応する距離Ｈ３、Ｈ４、Ｈ５…を計算できる。顔認識モジュール５０は距離Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３、Ｈ４、Ｈ５…を比較して、二つごとの差値を計算する。差値が零である場合、目標ユーザーの顔が平面画像であることを判断する。すなわち、差値が零である場合、目標ユーザーの顔が偽の顔である。差値が零ではない場合、差値が合理の範囲にあるかどうかによって、ただの誤差あるいは真の顔を判断する。
【００１２】
顔特徴点ｍ１、ｍ２、ｍ3、ｍ4、…は鼻、目、口、耳などの器官である。一つの例において、変位量出力モジュール３０は変位センサー及びジャイロスコープを含む。この場合、第一画像及び第二画像を異なる二つの位置（第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２）に撮影する際、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の距離Ｃは変位センサーによって獲得でき、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の方位角α１、α２、β１、β２はジャイロスコープよって獲得できる。例えば、携帯電話を例として、携帯電話のカメラによって画像を撮影できる。携帯電話のＧＰＳによって、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の距離Ｃを獲得でき、携帯電話のジャイロスコープによって、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の方位角α１、α２、β１、β２を獲得できる。
変位量出力モジュール３０は変位センサー及びジャイロスコープを含まないことができる。一つの例において、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２は固定位置に定めて撮影できる。変位量出力モジュール３０は固定された第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の距離Ｃ、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の方位角α１、α２、β１、β２を距離計算モジュール４０に伝送する。もう一つの例において、変位量出力モジュール３０は指令を伝送し、指定位置で第一画像及び第二画像を撮影できる。
【００１３】
図４を参照すると、顔認識システム１を利用する顔認識方法は以下のステップを含む。
Ｓ１１、カメラモジュール１０を利用して、第一位置に第一画像を獲得し、第一画像を顔認識データベースの顔情報と対比して、目標ユーザーであるかどうかを判断し、目標ユーザーである場合、続いてカメラモジュール１０は第二位置に第二画像を獲得し、目標ユーザーではない場合、顔認識工程を終わる。
Ｓ１２、特徴点認識モジュール２０はＳＩＦＴよって、第一画像及び第二画像に同じ特徴点を探して、計算しようする目標特徴点を確定して、距離計算モジュール４０に伝送する。
Ｓ１３、変位量出力モジュール３０は第一位置から第二位置までの距離及びその方位角を獲得し、且つ獲得された第一位置から第二位置までの距離及びその方位角を距離計算モジュール４０に伝送する。
Ｓ１４、距離計算モジュール４０は特徴点認識モジュール２０が提供した目標特徴点および変位量出力モジュール３０が伝送した変位量及び方位角によって、第一位置と第二位置との連線から目標特徴点までの深度距離を計算する。
Ｓ１５、顔認識モジュール５０は異なる目標特徴点の深度距離を対比し、二つごとの差値を計算し、差値が零である場合、偽の顔且つ目標ユーザーの顔ではないことを判断し、顔認識工程を終わり、差値が零ではない場合、次のステップに進む。
Ｓ１６、差値が合理の範囲にあると、真の顔且つ目標ユーザーの顔を判断し、顔認識工程を終わり、差値が合理の範囲にないと、偽の顔且つ目標ユーザーの顔がではないことを判断し、顔認識工程を終わる。
【００１４】
ステップ（１１）において、カメラモジュール１０における単一レンズ撮像素子は第一位置に第一画像を撮影し、顔情報を獲得する。カメラモジュール１０は獲得した顔情報を顔認識データベースに伝送し、顔認識データベースの顔情報と対比して、目標ユーザーであるかどうかを判断する。目標ユーザーである場合、カメラモジュール１０は指令を伝送し、単一レンズ撮像素子を第二位置に撮影させる。単一レンズ撮像素子は第二位置に第二画像を撮影する。目標ユーザーではない場合、顔認識工程を終わる。顔認識データベースには、目標ユーザーの画像データを保存している。ステップ（１１）は、第一画像が顔認識データベースに保存された目標ユーザーの画像データと同じかどうかのみを確認し、第一画像が平面画像であるか或いは立体画像であるかを判断しない。
【００１５】
ステップ（１２）において、特徴点認識モジュール２０はＳＩＦＴよって、第一画像及び第二画像に同じ特徴点を探して、距離計算モジュール４０に伝送し、さらに、後に計算しようとする目標特徴点の深度距離を確認する。具体的に、特徴点認識モジュール２０はＳＩＦＴよって、第一画像及び第二画像から同じ特徴点ｍ、ｍ’を探すことができる。特徴点ｍ１、ｍ２、…ｍＮは選択され、距離計算モジュール４０に伝送される。その中、Ｎは特徴点の数であり、Ｎは２の以上である。実施例において、Ｎは６である。
【００１６】
ステップ（１３）において、変位量出力モジュール３０は変位センサー及びジャイロスコープを含む場合、単一レンズ撮像素子が第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２に撮影する際、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の距離Ｃは変位センサーによって獲得でき、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の方位角α１、α２、β１、β２はジャイロスコープよって獲得できる。変位量出力モジュール３０は変位センサー及びジャイロスコープを含まないことができる。一つの例において、第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２は固定位置に定めて撮影できる。この際、単一レンズ撮像素子は固定された第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２に第一画像及び第二画像を撮影できる。もう一つの例において、変位量出力モジュール３０は指令を伝送し、単一レンズ撮像素子を指定位置で第一画像及び第二画像を撮影させる。
【００１７】
ステップ（１４）において、距離計算モジュール４０はステップ（１２）から獲得した特徴点ｍ１、ｍ２、…ｍＮ及びステップ（１３）から獲得した第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の距離Ｃ及び第一位置Ｑ１及び第二位置Ｑ２の方位角α１、α２、β１、β２によって、特徴点ｍ１、ｍ２、…ｍＮの深度距離Ｈ１、Ｈ２、…ＨＮを計算する。深度距離は特徴点から第一位置Ｑ１と第二位置Ｑ２との連線までの距離である。
【００１８】
ステップ（１５）において、顔認識モジュール５０は深度距離Ｈ１、Ｈ２、…ＨＮを対比し、二つごとの差値を計算し、差値が零である場合、平面画像であり、且つ目標ユーザーの顔ではないことを判断し、顔認識工程を終わり、差値が零ではない場合、次のステップ（１６）に行く。差値の個数はＤで表示する。Ｄは以下の式（１）で計算できる。実施例において、Ｎは６であり、Ｄは１５である。
【００１９】
Ｄ＝Ｎ！/２！（Ｎ−２）！            式（１）
【００２０】
ステップ（１６）において、差値を合理の範囲と比較して、且つ合理の範囲にある差値の個数はＤ１で表示する。Ｄ１/Ｄ≧Ｙ（Ｙは定数である）であるかどうかを判断し、Ｄ１/Ｄ≧Ｙであると、目標ユーザーの顔であることを判断し、Ｄ１/Ｄ<Ｙであると、目標ユーザーの顔ではないことを判断し、顔認識工程を終わる。実施例において、合理の範囲は１ｃｍ〜３ｃｍであり、Ｙは８０％である。
【００２１】
本発明の顔認識システム及び顔認識方法は、単一レンズ撮像素子及びＳＩＦＴによって、人物の顔の深度距離を獲得できる。深度距離を対比することによって、人物の顔を真の顔であるか偽の顔であるかを認識でき、安全性を高めることができる。本発明の顔認識システムは簡単であり、そのコストが低い。また、本発明の顔認識システムは複数レンズやＲＧＢＤなど特別規格なレンズが設置できない設備に応用でき、応用分野を広げることができる。
【符号の説明】
【００２２】
１      顔認識システム
１０    カメラモジュール
２０    特徴点認識モジュール
３０    変位量出力モジュール
４０    距離計算モジュール
５０    顔認識モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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