[發(fā)明專利]活體檢測(cè)的方法、裝置及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710413340.0
• 申請(qǐng)日: 2017-06-05
• 公開（公告）號(hào): CN108875467B
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄒雨恒;劉宇軒;周舒暢
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京市磐華律師事務(wù)所 11336
• 代理人: 高偉;劉愛平

1.一種活體檢測(cè)的方法，其特征在于，包括：

獲取待驗(yàn)證對(duì)象的圖像；

利用已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的熱力圖，其中所述熱力圖用于表示所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像中的每一個(gè)像素的屏幕屬性概率；

計(jì)算所述熱力圖中的所有像素的屏幕屬性概率的平均值，并將所述平均值作為所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的翻拍分?jǐn)?shù)；

根據(jù)所述翻拍分?jǐn)?shù)，判斷所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像是否為屏幕翻拍圖像，當(dāng)所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像為屏幕翻拍圖像時(shí)，確定所述待驗(yàn)證對(duì)象為非活體。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

在所述利用已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的熱力圖之前，還包括：

將所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像按比例縮放到第一預(yù)定尺寸；

將所述第一預(yù)定尺寸的圖像的外圍補(bǔ)充像素點(diǎn)以獲得第二預(yù)定尺寸的圖像；

所述利用已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的熱力圖，包括：

將所述第二預(yù)定尺寸的圖像輸入到所述已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的所述熱力圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的熱力圖，包括：

將所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像輸入到所述已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的所述熱力圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過以下方式訓(xùn)練得到：

根據(jù)多個(gè)樣本圖像，通過訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，每個(gè)樣本圖像中的每個(gè)像素具有標(biāo)注信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，

所述樣本圖像中的至少部分像素具有第一標(biāo)注信息，所述第一標(biāo)注信息表示所述至少部分像素具有屏幕屬性；

和/或，所述樣本圖像中的至少部分像素具有第二標(biāo)注信息，所述第二標(biāo)注信息表示所述至少部分像素具有非屏幕屬性。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，

所述樣本圖像具有第三標(biāo)注信息，所述第三標(biāo)注信息表示所述樣本圖像具有一個(gè)子區(qū)域，所述子區(qū)域內(nèi)的像素具有屏幕屬性，所述子區(qū)域外的像素具有非屏幕屬性。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述翻拍分?jǐn)?shù)，判斷所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像是否為屏幕翻拍圖像，包括：

若所述翻拍分?jǐn)?shù)大于預(yù)先設(shè)定的閾值，則所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像為屏幕翻拍圖像；

若所述翻拍分?jǐn)?shù)小于或等于所述預(yù)先設(shè)定的閾值，則所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像為非屏幕翻拍圖像。

8.一種活體檢測(cè)的裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待驗(yàn)證對(duì)象的圖像；

處理模塊，用于利用已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的熱力圖，其中所述熱力圖用于表示所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像中的每一個(gè)像素的屏幕屬性概率；

確定模塊，用于計(jì)算所述熱力圖中的所有像素的屏幕屬性概率的平均值，并將所述平均值作為所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的翻拍分?jǐn)?shù)；

判斷模塊，用于根據(jù)所述翻拍分?jǐn)?shù)，判斷所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像是否為屏幕翻拍圖像，當(dāng)所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像為屏幕翻拍圖像時(shí)，確定所述待驗(yàn)證對(duì)象為非活體。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，還包括：

縮放模塊，用于：將所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像按比例縮放到第一預(yù)定尺寸；并將所述第一預(yù)定尺寸的圖像的外圍補(bǔ)充像素點(diǎn)以獲得第二預(yù)定尺寸的圖像；

其中，所述處理模塊具體用于：將所述第二預(yù)定尺寸的圖像輸入到所述已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的所述熱力圖。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊具體用于：

將所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像輸入到所述已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述待驗(yàn)證對(duì)象的圖像的所述熱力圖。