[發(fā)明專利]活體檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710619038.0
• 申請(qǐng)日: 2017-07-26
• 公開（公告）號(hào): CN107590430A
• 公開（公告）日: 2018-01-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 洪智濱
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06T7/55
• 代理公司: 北京鴻德海業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11412
• 代理人: 袁媛

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，特別涉及活體檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

【背景技術(shù)】

人臉識(shí)別技術(shù)與其它生物特征識(shí)別技術(shù)相比，在實(shí)際應(yīng)用中具有天然獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)：可通過攝像頭直接獲取，可以非接觸的方式完成識(shí)別過程，方便快捷。

目前已應(yīng)用在金融、教育、景區(qū)、旅運(yùn)、社保等各個(gè)領(lǐng)域，但方便的同時(shí)也帶來(lái)了一些問題，如易獲取，使得人臉容易被一些人用照片、視頻等方式進(jìn)行復(fù)制，從而達(dá)到竊取盜用信息的目的。尤其是在新興的金融行業(yè)，人臉識(shí)別技術(shù)已逐漸應(yīng)用于遠(yuǎn)程開戶、取款、支付等，涉及用戶的切身利益。

為此，現(xiàn)有技術(shù)中又提出了活體檢測(cè)技術(shù)，所謂活體檢測(cè)，通俗地講，就是在人臉識(shí)別的過程中證明這張人臉對(duì)應(yīng)的是個(gè)“活人”。

非活體的來(lái)源是比較廣泛的，包括手機(jī)和Pad等上顯示的照片和視頻、各種打印的不同材質(zhì)的照片(包含各種情形的彎曲、折疊、剪裁、挖洞等)等。

活體檢測(cè)在社保、網(wǎng)上開戶等重要場(chǎng)合都有其應(yīng)用，比如，通過驗(yàn)證確定老年用戶身份真實(shí)且健在后才能進(jìn)行養(yǎng)老金的領(lǐng)取，網(wǎng)上開戶時(shí)，以此來(lái)保證用戶信息的真實(shí)、有效和安全等。

現(xiàn)有的活體檢測(cè)方式中，通常利用單個(gè)攝像頭來(lái)采集用戶圖片，并對(duì)用戶圖片進(jìn)行特征提取，進(jìn)而根據(jù)提取出的特征確定用戶是否為活體。

但這種方式的檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性比較低，很容易將非活體錯(cuò)誤地判定為活體。

【發(fā)明內(nèi)容】

有鑒于此，本發(fā)明提供了活體檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

具體技術(shù)方案如下：

一種活體檢測(cè)方法，包括：

針對(duì)待檢測(cè)的用戶，分別獲取利用兩個(gè)近紅外攝像頭拍攝到的第一圖片和第二圖片以及利用可見光攝像頭拍攝到的第三圖片；

根據(jù)所述第一圖片和所述第二圖片生成深度圖；

根據(jù)所述深度圖以及所述第三圖片確定出所述用戶是否為活體。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述分別獲取利用兩個(gè)近紅外攝像頭拍攝到的第一圖片和第二圖片以及利用可見光攝像頭拍攝到的第三圖片之后，進(jìn)一步包括：

對(duì)所述第三圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到檢測(cè)出的人臉區(qū)域；

將所述人臉區(qū)域映射到所述第一圖片或所述第二圖片中，得到所述第一圖片或所述第二圖片中的人臉區(qū)域；

根據(jù)所述第一圖片或所述第二圖片中的人臉區(qū)域確定出所述用戶是否為活體；

如果是，則根據(jù)所述第一圖片和所述第二圖片生成深度圖，并根據(jù)所述深度圖以及所述第三圖片確定出所述用戶是否為活體。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述根據(jù)所述第一圖片或所述第二圖片中的人臉區(qū)域確定出所述用戶是否為活體包括：

將所述第一圖片或所述第二圖片中的人臉區(qū)域輸入給預(yù)先訓(xùn)練得到的第一分類模型，得到輸出的所述用戶是否為活體的檢測(cè)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述將所述第一圖片或所述第二圖片中的人臉區(qū)域輸入給預(yù)先訓(xùn)練得到的第一分類模型包括：

將所述第一圖片或所述第二圖片中的人臉區(qū)域歸一化為預(yù)定大小的正面人臉圖片；

將歸一化后的圖片輸入給所述第一分類模型。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述根據(jù)所述深度圖以及所述第三圖片確定出所述用戶是否為活體包括：

對(duì)所述第三圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到檢測(cè)出的人臉區(qū)域；

根據(jù)所述深度圖分別確定出所述人臉區(qū)域中的各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的深度信息；

將所述人臉區(qū)域以及對(duì)應(yīng)的深度信息輸入給預(yù)先訓(xùn)練得到的第二分類模型，得到輸出的所述用戶是否為活體的檢測(cè)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述第三圖片為RGB圖片，所述將所述人臉區(qū)域以及對(duì)應(yīng)的深度信息輸入給預(yù)先訓(xùn)練得到的第二分類模型包括：

將所述深度信息作為RGB通道之外的另一通道，得到四通道的人臉區(qū)域；

將所述四通道的人臉區(qū)域歸一化為預(yù)定大小的正面人臉圖片；

將歸一化后的圖片輸入給所述第二分類模型。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述分別獲取利用兩個(gè)近紅外攝像頭拍攝到的第一圖片和第二圖片以及利用可見光攝像頭拍攝到的第三圖片之前，進(jìn)一步包括：

對(duì)所述兩個(gè)近紅外攝像頭以及所述可見光攝像頭進(jìn)行參數(shù)匹配處理。

一種活體檢測(cè)裝置，包括：圖片獲取單元、深度圖生成單元以及第二活體檢測(cè)單元；