实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法、系统、装置、处理器及其存储介质

摘要

本发明涉及一种实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法，包括根据摄像头形态对三维人脸识别设备进行分类；针对不同类别对图像采集数据进行性能测试；制作满足质量要求的注册人脸图像，并进行人脸库注册；进行人脸辨识性能测试，得到人脸辨识性能测评结果；制作不同类型的假体攻击样本，确认活体检测性能要求分级；进行活体检测性能测试，得到活体检测性能测评结果。本发明还涉及相应的系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明的该方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质，流程简单清晰，测试场景适应性更强、安全性评估要求更高，在三维人脸识别设备测评以及人脸识别安全领域都有广阔的应用前景。

说明书

技术领域

本发明涉及自动化测试技术领域，尤其涉及三维人脸识别设备性能测试领域，具体是指一种实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质。

背景技术

人脸是人体最重要的生物特征之一，而人脸研究主要集中在人脸识别方面，人脸的表达模型分为二维人脸和三维人脸。二维人脸识别研究的时间相对较长，方法流程也相对成熟，在多个领域都有使用，但由于二维信息存在深度数据丢失的局限性，无法完整的表达出真实人脸，所以在实际应用中存在着一些不足，例如识别准确率不高、活体检测准确率不高等。而三维人脸识别所采用的主动光方案，可减少环境光变化对人脸检测和识别造成的影响，从而提高能够进一步提升人脸识别的准确率；另外，传统二维人脸识别由于无法记录脸部的深度信息，人脸数据并不完整，这也就给了虚假照片、视频或人脸硅胶面套以可乘之机。相比而言，三维传感摄像头进行人脸识别时，内置的点阵投影仪可投射出3万多个肉眼不可见的红外点到用户的脸部，在颜色、纹理、深度等方面的数据更丰富，在获取人脸的深度信息后，便可以抵抗来自照片、视频的攻击，从而提高人脸识别的安全性。这些优点使得三人脸识别场景适应性更强、安全性更高，也将进一步成为今后人脸识别主流。但由于各个厂家的三维人脸识别设备面向目标不一样，技术手段差异也较大，而且目前也没有明确的统一测试标准或方法，因此，如何对三维人脸识别设备性能进行自动化测试，为今后三维人脸识别设备的良性发展指明方向，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种测试方法流程简单清晰，测试范围涵盖图像采集数据、人脸辨识、活体检测，测试场景适应性更强、安全性评估要求更高的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：

该实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：

(1)根据摄像头形态对三维人脸识别设备进行分类；

(2)针对不同类别对图像采集数据进行性能测试；

(3)制作满足质量要求的注册人脸图像，并进行人脸库注册；

(4)进行人脸辨识性能测试，得到人脸辨识性能测评结果；

(5)制作不同类型的假体攻击样本，确认活体检测性能要求分级；

(6)进行活体检测性能测试，得到活体检测性能测评结果。

较佳地，所述的步骤(1)中分类包括基于单目摄像头的三维人脸识别设备、基于红外可见光双目摄像头的三维人脸识别设备、基于可见光双目摄像头的三维人脸识别设备、基于结构光摄像头的三维人脸识别设备、基于TOF摄像头的三维人脸识别设备。

较佳地，所述的步骤(2)中图像采集数据性能测试，具体为：

基于单目摄像头的三维人脸识别设备的可见光分辨率不低于640×480像素，最大帧率不低于25帧/秒；

基于红外可见光双目摄像头的三维人脸识别设备的可见光分辨率不低于640×480像素，最大帧率不低于25帧/秒，深度数据采集同步性不大于60ms；

基于可见光双目摄像头的三维人脸识别设备的可见光分辨率不低于640×480像素，最大帧率不低于10帧/秒，深度数据采集同步性不大于60ms，深度数据的精度不大于5mm；

基于结构光摄像头的三维人脸识别设备的可见光分辨率不低于640×480像素，深度图像分辨率不低于320×240，最大帧率不低于10帧/秒，深度数据采集同步性不大于60ms，深度数据的精度不大于5mm；

基于TOF摄像头的三维人脸识别设备的可见光分辨率不低于640×480像素，深度图像分辨率不低于320×240，最大帧率不低于10帧/秒，深度数据采集同步性不大于60ms，深度数据的精度不大于5mm；

采集人脸位于三维人脸识别设备前50cm处。

较佳地，所述的步骤(3)中注册人脸图像质量要求，具体为：

人脸全景图分辨率应不低于640×480像素；

人脸全景图应能准确确定人脸识别对象；

人脸大小应满足：瞳间距应不小于60像素，宜不大于90像素；

人脸区域应清晰，人脸图像的清晰度应满足：运动模糊小于等于0.15，高斯模糊应小于等于0.24；

人脸区域需要完整，轮廓和五官清晰，无浓妆，图像脸部区域应无编辑修改性处理，几何失真应小于等于5％；

人脸图像的表情应合理，中性或微笑，眼睛自然睁开，嘴唇自然闭合或微张；

人脸图像旋转角度应在+20°以内，俯仰角应在+20°以内，倾斜角应在+20°以内；

人脸区域光照均匀，对比度适中，脸部无明显阴影、无过曝光和无欠曝光，图像灰度化后脸部区域动态范围主要分布在85～200之间，灰度级256级。

较佳地，所述的步骤(4)中人脸辨识性能测评标准为：

当误识率为万分之一时，通过率≥98.3％；

当误识率为十万分之一时，通过率≥98％。

较佳地，所述的步骤(5)中将制作不同类型的假体攻击样本，具体为：

不同距离、角度、弯曲、折叠、分辨率、清晰度、大小、角度、光照的二维静态纸质图像，包括打印纸、亚光相纸、高光相纸、绒面相纸、哑粉、光铜；

不同距离、角度、分辨率、清晰度、大小、光照的二维静态电子图像，包括手机、平板电脑、电脑；

不同距离、角度、大小、光照的二维动态图像，包括录制视频、合成视频；

不同距离、角度、大小、光照的三维面具，包括塑料面具、3D纸张面具、硅胶面具；

不同距离、角度、大小、光照的三维头模，包括泡沫、树脂、全彩砂岩、石英砂。

较佳地，所述的步骤(6)中活体检测性能要求分级如下：

基本级：当活体检测错误接受率为1％，活体检测错误拒绝率≤1％；

增强级：当活体检测错误接受率为0.1％，活体检测错误拒绝率≤1％。

该实现针对三维人脸识别设备性能测试的系统，其主要特点是，所述的系统包括：

三维人脸识别设备分类模块，用于根据摄像头形态对三维人脸识别设备进行分类；

性能测试模块，用于针对不同类别对图像采集数据进行性能测试；

注册人脸图像制作模块，用于制作满足质量要求的注册人脸图像，并进行人脸库注册；

人脸辨识性能测试模块，用于进行人脸辨识性能测试，得到人脸辨识性能测评结果；

活体检测性能要求分级模块，用于制作不同类型的假体攻击样本，确认活体检测性能要求分级；

活体检测性能测试模块，用于进行活体检测性能测试，得到活体检测性能测评结果。

该实现针对三维人脸识别设备性能测试的装置，其主要特点是，所述的装置包括：

处理器，被配置成执行计算机可执行指令；

存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法的步骤。

该实现针对三维人脸识别设备性能测试的处理器，其主要特点是，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法的步骤。

该计算机可读存储介质，其主要特点是，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法的各个步骤。

采用了本发明的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质，针对三维人脸识别设备进行的性能测试范围涵盖图像采集数据、人脸辨识、活体检测，测试场景适应性更强、安全性评估要求更高，测试方法流程简单清晰、创新性强，在三维人脸识别设备测评以及人脸识别安全领域都有广阔的应用前景。

附图说明

图1为本发明的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法流程示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。

本发明实施例公开了一种实现三维人脸识别设备性能测试的方法，以实现对三维人脸识别设备性能进行自动化测试，客观评价各类三维人脸识别设备的基本能力。

参见图1，该三维人脸识别设备为基于TOF摄像头的三维人脸识别设备时，本发明实施例提供的一种实现三维人脸识别设备性能测试的方法，具体包括以下步骤：

(1)根据摄像头形态对三维人脸识别设备进行，确认其为基于TOF摄像头的三维人脸识别设备；

(2)针对基于TOF摄像头的三维人脸识别设备，对其图像采集数据进行性能测试，将被采集人脸位于三维人脸识别设备前50cm处进行人脸数据采集，用图像分析软件对采集到的可见光图像分辨率进行查看，判断是否不低于640×480像素；用图像分析软件对采集到的深度图像分辨率进行查看，判断是否不低于320×240，最大帧率是否不低于10帧/秒；利用高精度秒表测量深度数据采集同步性是否不大于60ms；根据德国标准VDI/VDE 2634Part2的规定，利用标准球和标准平面测量深度数据的精度是否不大于5mm。

(3)利用人脸证件照制作注册底库用人脸图像，人脸全景图分辨率为640×480像素，人脸全景图可准确确定人脸识别对象，图像中人脸瞳间距在60～90像素之间；人脸区域清晰，运动模糊小于等于0.15，高斯模糊小于等于0.24；人脸区域完整，轮廓和五官清晰，无浓妆，图像脸部区域应编辑修改性处理，几何失真小于等于5％；人脸图像无表情，人脸图像旋转角、俯仰角、倾斜角均为0°；人脸区域光照均匀，对比度适中，脸部无明显阴影、无过曝光和无欠曝光，图像灰度化后脸部区域动态范围主要分布在85～200之间，灰度级256级，将制作的规范人脸图像进行人脸库注册，注册人脸数量为500张，

(4)将三维人脸识别设备采集到的识别用生活照人脸与步骤三底库中证件照人脸进行人脸辨识性能测试，生活照人脸与证件照人脸身份一一对应，总测试人次1000次，统计误识别次数以及正确通过次数，根据得到的人脸辨识性能测评结果进行符合性判断，评判根据如下：

当误识率为万分之一时，通过率≥98.3％；

当误识率为十万分之一时，通过率≥98％。

(5)制作不同类型的假体攻击样本，每个类型样本数不小于5张，类型如下：

不同距离、角度、弯曲、折叠、分辨率、清晰度、大小、角度、光照的二维静态纸质图像，包括打印纸、亚光相纸、高光相纸、绒面相纸、哑粉、光铜；

不同距离、角度、分辨率、清晰度、大小、光照的二维静态电子图像，包括手机、平板电脑、电脑；

不同距离、角度、大小、光照的二维动态图像，包括录制视频、合成视频；

不同距离、角度、大小、光照的三维面具，包括塑料面具、3D纸张面具、硅胶面具；

不同距离、角度、大小、光照的三维头模，包括泡沫、树脂、全彩砂岩、石英砂。

假体攻击样本总数为1000。

(6)利用步骤(5)制作的1000个假体攻击样本依次对三维人脸识别设备进行攻击测试，由三维人脸识别设备来进行检测判断，统计活体检测错误接受次数以及活体检测错误拒绝次数，根据活体检测性能要求分级进行符合性判断并确认等级，评判根据如下：

基本级：当活体检测错误接受率为1％，活体检测错误拒绝率≤1％；

增强级：当活体检测错误接受率为0.1％，活体检测错误拒绝率≤1％。

(7)根据图像采集数据、人脸辨识、活体检测性能测试结果，得出最终三维人脸识别设备性能评估检验检测报告。

该实现针对三维人脸识别设备性能测试的系统，其中包括：

三维人脸识别设备分类模块，用于根据摄像头形态对三维人脸识别设备进行分类；

性能测试模块，用于针对不同类别对图像采集数据进行性能测试；

注册人脸图像制作模块，用于制作满足质量要求的注册人脸图像，并进行人脸库注册；

人脸辨识性能测试模块，用于进行人脸辨识性能测试，得到人脸辨识性能测评结果；

活体检测性能要求分级模块，用于制作不同类型的假体攻击样本，确认活体检测性能要求分级；

活体检测性能测试模块，用于进行活体检测性能测试，得到活体检测性能测评结果。

该实现针对三维人脸识别设备性能测试的装置，其中包括：

处理器，被配置成执行计算机可执行指令；

存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法的步骤。

该实现针对三维人脸识别设备性能测试的处理器，其被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法的步骤。

该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法的各个步骤。

本实施例的具体实现方案可以参见上述实施例中的相关说明，此处不再赘述。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

采用了本发明的实现针对三维人脸识别设备性能测试的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质，针对三维人脸识别设备进行的性能测试范围涵盖图像采集数据、人脸辨识、活体检测，测试场景适应性更强、安全性评估要求更高，测试方法流程简单清晰、创新性强，在三维人脸识别设备测评以及人脸识别安全领域都有广阔的应用前景。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。