[發明專利]一種活體檢測方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 201710892104.1
• 申請日: 2017-09-27
• 公開（公告）號: CN107808115A
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發明（設計）人: 李浩
• 申請（專利權）人: 聯想（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司11270
• 代理人: 張穎玲,王花麗

技術領域

本發明涉及人臉識別技術，尤其涉及一種活體檢測方法、裝置及存儲介質。

背景技術

人臉識別是基于人臉特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，通常采用圖像或者視頻采集設備自動在圖像中檢測和定位人臉的位置，進而對檢測到的人臉進行臉部識別。

隨著人臉識別技術的廣泛普及，一系列潛在的個人安全隱私問題也逐漸暴露出來，如使用人臉照片、人臉動態視頻片段或者仿造的三維人臉模具模擬真人欺騙人臉識別系統。為了防止這種潛在的欺騙性攻擊，目前常用的方法為：基于活體運動信息判斷是否為活體人臉，如需要用戶按照提示做出相應的眨眼、搖頭和微笑等響應動作。由于檢測過程中，需要用戶進行相應的互動，從而延長了檢測時間，使得檢測效率低。

發明內容

本發明實施例提供一種活體檢測方法、裝置及存儲介質，能夠降低檢測時間，提高檢測效率。

本發明實施例的技術方案是這樣實現的：

本發明實施例提供一種活體檢測方法，所述方法包括：

采集包含預設光譜的圖像；

識別所述圖像中的目標對象，確定所述目標對象的特征區域；

獲得所述特征區域的光反射信息；

基于所述特征區域的光反射信息，確定所述目標對象是否為活體對象。

本發明實施例提供一種活體檢測裝置，所述裝置包括：

處理器、攝像頭和用于存儲能夠在處理器上運行的計算機程序的存儲器；其中，

所述處理器，用于運行所述計算機程序時，執行：

通過所述攝像頭采集包含預設光譜的圖像；

識別所述圖像中的目標對象，確定所述目標對象的特征區域；

獲得所述特征區域的光反射信息；

基于所述特征區域的光反射信息，確定所述目標對象是否為活體對象。

上述方案中，所述攝像頭包括：微機電系統光譜可調的多光譜攝像頭；

所述處理器，用于運行所述計算機程序時，執行：

通過所述微機電系統光譜可調的多光譜攝像頭，采集包含預設光譜的多光譜圖像，所述多光譜的波長包括400納米至960納米。

上述方案中，所述處理器，用于運行所述計算機程序時，執行：

基于所述特征區域的光反射信息，獲得所述目標對象的特征向量；

將所述特征向量與標準模型進行對比，確定所述目標對象是否為活體對象。

上述方案中，所述標準模型為由支持向量機訓練所示目標參考對象的光反射信息所獲得的特征參考向量；

所述目標參考對象包括以下至少一種：一維平面對象、電子設備展示的對象、三維模擬對象和真實對象的特征參考向量。

上述方案中，所述處理器，用于運行所述計算機程序時，執行：

將所述特征向量與所述真實對象的特征參考向量進行對比，得到第一相似值；

當所述第一相似值大于對應的第一預設相似閾值時，確定所述目標對象為活體對象。

上述方案中，所述處理器，用于運行所述計算機程序時，執行：

當所述第一相似值小于所述第一預設相似閾值時，或者，當所獲得的第二相似值大于對應的第二相似度閾值時，

其中，所述第二相似值為所述特征向量與數據庫中的目標參考對象對比所獲得的相似值；

確定所述目標對象為非活體對象。

上述方案中，所述處理器，用于運行所述計算機程序時，執行：

將所述特征區域的光反射信息，輸入活體檢測模型得到所述目標對象是否為活體對象的分類結果；

其中，所述活體檢測模型為使用機器學習的方式對神經模型、支持向量機模型和分類回歸樹模型至少之一訓練得到。

本發明實施例提供一種活體檢測裝置，所述裝置包括：

采集模塊，用于采集包含預設光譜的圖像；

處理模塊，用于識別所述圖像中的目標對象，確定所述目標對象的特征區域；

獲取模塊，用于獲得所述特征區域的光反射信息；

確定模塊，用于基于所述特征區域的光反射信息，確定所述目標對象是否為活體對象。

本發明實施例提供一種存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，實現上述的活體檢測方法。

本發明實施例中，采集包含特定光譜的圖像，識別出圖像中的目標對象，并確定目標對象的特征區域，獲取該特征區域的光反射信息，根據光反射信息判斷目標對象是否為活體對象，有效的降低了檢測時長，提高了檢測的效率。

附圖說明

圖1為本發明實施例提供的一種活體檢測方法的實現流程示意圖；