[發明專利]一種人臉活體檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201811020828.8
• 申請日: 2018-09-03
• 公開（公告）號: CN109255322B
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 張曉光;劉中華;黃婉婉
• 申請（專利權）人: 北京誠志重科海圖科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 11371 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 王文紅<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種人臉活體檢測方法，其特征在于，包括：

獲取多組第一人臉樣本圖像，所述人臉樣本圖像包括活體人臉圖像和非活體人臉圖像；所述非活體人臉圖像包括人臉照片圖像和人臉視頻圖像；

基于預先構建的目標卷積神經網絡模型以及所述多組人臉樣本圖像中，訓練用于檢測活體人臉圖像的圖像特征和非活體人臉圖像的圖像特征的檢測閾值；

基于預先構建的目標卷積神經網絡模型對待檢測人臉圖像進行處理，并將得到的處理結果與所述檢測閾值進行比較，輸出待檢測人臉圖像的檢測結果；其中，在所述處理結果大于所述檢測閾值時，所述檢測結果為活體人臉；在處理結果小于所述檢測閾值時，所述檢測結果為非活體人臉；

所述獲取多組第一人臉樣本圖像，包括：

讀取攝像頭拍攝的多組原始人臉樣本圖像；

針對每一組原始人臉樣本圖像，提取該組原始人臉樣本圖像的圖像特征，若所述圖像特征中存在人臉圖像特征，則確定所述人臉圖像特征在所述原始人臉樣本圖像中位置信息；

若檢測到所述人臉特征位置信息偏移預設的位置范圍，則基于所述人臉圖像特征對所述人臉樣本圖像進行仿射變換；

將所述仿射變換的人臉樣本圖像進行去背景處理，得到包括仿射變換后的人臉圖像特征的第一人臉樣本圖像；

所述目標卷積神經網絡模型的構建方法，包括：

獲取多組第二人臉樣本圖像，所述第二人臉樣本圖像包括活體人臉圖像和非活體人臉圖像；所述非活體人臉圖像包括人臉照片圖像和人臉視頻圖像；

基于多組所述第二人臉樣本圖像，對預設的初始的卷積神經網絡模型組進行訓練，確定全局誤差最小目標的卷積神經網絡結構，得到包括所述卷積神經網絡結構的目標卷積神經網絡模型；其中，初始的卷積神經網絡模型組對應的卷積神經網絡結構包括：預設的輸入層、輸出層以及待訓練的卷積層、池化層、全連接層。

2.根據權利要求1所述的人臉活體檢測方法，其特征在于，所述提取該組原始人臉樣本圖像的圖像特征之前，還包括：

針對每一組原始人臉樣本圖像，對該組原始人臉樣本圖像進行灰度變換，并對灰度變換得到的灰度圖像進行濾波處理。

3.根據權利要求2所述的人臉活體檢測方法，其特征在于，所述若所述圖像特征中存在人臉圖像特征，則確定所述人臉圖像特征在所述原始人臉樣本圖像中位置信息，包括：

通過預設的分類器對該組原始人臉樣本圖像的圖像特征進行人臉檢測，輸出人臉檢測結果；其中，所述分類器在檢測到所述圖像特征中存在人臉圖像特征時，輸出人臉圖像特征在所述原始人臉樣本圖像中位置信息。

4.根據權利要求1所述的人臉活體檢測方法，其特征在于，所述攝像頭為近紅外攝像頭。