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申请/专利权人：深圳市华弘智谷科技有限公司

摘要：本发明涉及智能眼镜领域，具体公开一种VR中活体识别方法、装置及智能眼镜，方法包括：获取由若干个按照预设位置排列的第一摄像头按预设频率拍摄的若干个第一人眼图像，预设频率与VR显示屏的亮度变化对应；对若干个第一人眼图像进行处理得到人眼的虹膜特征，虹膜特征包括椭圆长轴、短轴、中心坐标、倾角和纹理，并计算瞳孔的收缩或和扩张的程度，量化形成时序特征矢量；获取由若干个按照预设位置排列的第二摄像头拍摄到的若干个下半脸图像；对若干个下半脸图像进行拼接，以得到下半人脸模型；基于时序特征矢量和下半人脸模型，判断当前使用者是否为活体。本发明能够根据使用者的眼部图像和下半脸图像进行活体识别，提高虹膜识别的安全性。

主权项：1.一种VR中活体识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取由若干个按照预设位置排列的第一摄像头按预设频率拍摄的若干个第一人眼图像，所述预设频率与VR显示屏的亮度变化对应；对若干个所述第一人眼图像进行处理得到人眼的虹膜特征，所述虹膜特征包括椭圆长轴、短轴、中心坐标、倾角和纹理，并计算瞳孔的收缩或和扩张的程度，量化形成时序特征矢量；获取由若干个按照预设位置排列的第二摄像头拍摄到的若干个下半脸图像；对若干个所述下半脸图像进行拼接，以得到下半人脸模型，在进行拼接时，包括：根据基于尺度空间理论和非线性尺度空间极值点检测的算法，构建至少两个所述下半脸图像的非线性尺度空间；计算所述非线性尺度空间中的极值点，得到特征点；计算所述特征点的预设区域内的主方向；在每个所述特征点的预设区域内，计算用于表述所述特征点的周围像素点信息的特征向量；基于任意两个所述特征向量之间的距离度量来进行特征匹配，从所述特征向量的匹配数据集中随机选择一组样本，并根据选择的样本计算评估模型参数；计算所述匹配数据集中的所有其他样本与所述评估模型之间的投影误差，若所述误差小于阈值，则记入合格集合中，并将记入元素个数最多的所述合格集合作为最优集合；重复选择样本进行计算，并且若当前的所述合格集合中的元素数量大于之前的所述最优集合，则将当前的所述合格集合更新为新的所述最优集合，同时进行新一轮的样本选择计算，直至达到设定的循环次数；将最终的所述最优集合中的所述特征向量作为结果，作用于拼接图像，使得至少两个所述下半脸图像被拼接成所述下半人脸模型；基于所述时序特征矢量和所述下半人脸模型，判断当前使用者是否为活体。

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