[發(fā)明專利]人臉活體檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及處理器

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810656537.1
• 申請日: 2018-06-24
• 公開（公告）號: CN108921071A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周文明;王志鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市中悅科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京挺立專利事務(wù)所(普通合伙) 11265
• 代理人: 葉盛

本發(fā)明公開了一種人臉活體檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及處理器。其中，該方法包括：創(chuàng)建預(yù)設(shè)人臉檢測模型、預(yù)設(shè)人臉識別模型和預(yù)設(shè)活體檢測模型；根據(jù)人臉活體檢測數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練預(yù)設(shè)人臉檢測模型、預(yù)設(shè)人臉識別模型和預(yù)設(shè)活體檢測模型；分別輸入待檢測人臉圖片至達(dá)到收斂狀態(tài)的預(yù)設(shè)人臉檢測模型和達(dá)到收斂狀態(tài)的預(yù)設(shè)人臉識別模型中，得到待檢測人臉區(qū)域圖片、待檢測人臉區(qū)域圖片對應(yīng)的人臉身份特征、人臉身份特征對應(yīng)的預(yù)設(shè)人臉區(qū)域圖片；分別輸入待檢測人臉區(qū)域圖片和預(yù)設(shè)人臉區(qū)域圖片至達(dá)到收斂狀態(tài)的預(yù)設(shè)活體檢測模型的兩個(gè)特征提取分支中，得到待檢測人臉圖片的檢測結(jié)果。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中的人臉活體檢測存在的檢測精度較低的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉檢測領(lǐng)域，具體而言，涉及一種人臉活體檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及處理器。

背景技術(shù)

人臉檢測憑借其非接觸、便捷易用、高精度的強(qiáng)大優(yōu)勢，在金融、安防等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。為了保障人臉檢測的安全，活體檢測技術(shù)借助視頻分析、圖像數(shù)據(jù)處理等手段，區(qū)分真實(shí)人臉與偽造人臉，有效抵御了照片、視頻、3D模型、面具等偽造人臉的惡意攻擊。

根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的不同，現(xiàn)有的活體檢測技術(shù)可以分為兩類：一類基于多幀圖片或者視頻序列進(jìn)行計(jì)算，采用交互式或者非交互式的檢測模式，通過分析連續(xù)多幀圖像中的動(dòng)作信息，鑒別人臉的真實(shí)性。該類方法計(jì)算復(fù)雜、所需時(shí)間長、用戶體驗(yàn)度較差。另一類基于單幀圖片輸入，通過分析圖片中的紋理、頻譜、反光程度等特征進(jìn)行鑒別，無需用戶交互，計(jì)算效率高，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人臉活體檢測。然而，該類方法依賴于分析大量偽造人臉?biāo)灿械呐袆e性特征，精度難以得到保證。綜上，現(xiàn)有技術(shù)中的人臉活體檢測存在檢測精度較低的技術(shù)問題。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉活體檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及處理器，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)中的人臉活體檢測存在的檢測精度較低的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種人臉活體檢測方法，該方法包括：基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建預(yù)設(shè)人臉檢測模型、預(yù)設(shè)人臉識別模型和預(yù)設(shè)活體檢測模型，其中，上述預(yù)設(shè)活體檢測模型包含兩個(gè)特征提取分支；創(chuàng)建人臉活體檢測數(shù)據(jù)集，根據(jù)上述人臉活體檢測數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練上述預(yù)設(shè)人臉檢測模型、上述預(yù)設(shè)人臉識別模型和上述預(yù)設(shè)活體檢測模型，直至上述預(yù)設(shè)人臉檢測模型、上述預(yù)設(shè)人臉識別模型和上述預(yù)設(shè)活體檢測模型分別達(dá)到收斂狀態(tài)；分別輸入待檢測人臉圖片至達(dá)到上述收斂狀態(tài)的上述預(yù)設(shè)人臉檢測模型和達(dá)到上述收斂狀態(tài)的上述預(yù)設(shè)人臉識別模型中，得到待檢測人臉區(qū)域圖片、上述待檢測人臉區(qū)域圖片對應(yīng)的人臉身份特征、上述人臉身份特征對應(yīng)的預(yù)設(shè)人臉區(qū)域圖片；分別輸入上述待檢測人臉區(qū)域圖片和上述預(yù)設(shè)人臉區(qū)域圖片至達(dá)到上述收斂狀態(tài)的上述預(yù)設(shè)活體檢測模型的上述兩個(gè)特征提取分支中，得到上述待檢測人臉圖片的活體檢測結(jié)果。

進(jìn)一步地，上述創(chuàng)建人臉活體檢測數(shù)據(jù)集包括：獲取多張第一照片和多張第二照片，其中，上述第一照片的活體標(biāo)簽屬性為真實(shí)人臉，上述第二照片的活體標(biāo)簽屬性為偽造人臉；根據(jù)上述多張第一照片和上述多張第二照片創(chuàng)建上述預(yù)設(shè)人臉活體檢測數(shù)據(jù)集；向上述預(yù)設(shè)人臉活體檢測數(shù)據(jù)集添加人臉標(biāo)簽，其中，上述人臉標(biāo)簽至少包括人臉位置標(biāo)簽和人臉身份標(biāo)簽。