[發明專利]基于改進的Resnet的人臉活體檢測的方法及相關設備

在審

• 申請號: 201910160807.4
• 申請日: 2019-03-04
• 公開（公告）號: CN110059542A
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 龐燁;王義文;王健宗
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美

本發明公開了一種基于改進的Resnet的人臉活體檢測的方法及相關設備，涉及活體檢測領域，所述方法包括：獲取含有人臉圖像的待檢測單幀圖像；對所述待檢測單幀圖像中的每一人臉圖像，基于改進的Resnet，獲取所述人臉圖像直接來源于活體的概率值；基于所述概率值與預設閾值的匹配結果，判定所述人臉圖像是否直接來源于活體。所述方法提高了人臉活體檢測的準確率。

技術領域

本發明涉及活體檢測領域，特別是涉及基于改進的Resnet的人臉活體檢測的方法及相關設備。

背景技術

在互聯網技術高速發展的今天，人臉識別的應用與生活的聯系越來越緊密，例如：門禁系統、刷臉支付等。在這些場景中，除了要求能夠識別出人臉外，還要對人臉的真實性進行判斷，以防惡意人員使用他人的照片、視頻進行不法活動。針對人臉的真實性判斷，即活體檢測。

在現有的活體檢測技術中，多依賴于溫度傳感硬件，例如：紅外傳感器。通過溫度傳感硬件來確定當前獲取的視頻是否直接來源于活體。這種方法的缺點在于不適用于便攜終端、以及對于硬件的部署增加了活體檢測系統的成本。而且在部分特殊環境下，這種活體檢測系統的活體檢測準確率也不盡如人意。

發明內容

基于此，為解決相關技術中如何從技術層面上提高人臉活體檢測準確率所面臨的技術問題，本發明提供了一種基于改進的Resnet的人臉活體檢測的方法及相關設備。

第一方面，提供了一種基于改進的Resnet的人臉活體檢測的方法，包括：

獲取含有人臉圖像的待檢測單幀圖像；

對所述待檢測單幀圖像中的每一人臉圖像，基于改進的Resnet，獲取所述人臉圖像直接來源于活體的概率值；

基于所述概率值與預設閾值的匹配結果，判定所述人臉圖像是否直接來源于活體。

在本公開的一示例性實施例中，獲取含有人臉圖像的待檢測單幀圖像，包括：

獲取待檢測視頻；

將所述待檢測視頻分解為單幀圖像；

基于dlib框架，從所述單幀圖像中獲取含有人臉圖像的待檢測單幀圖像。

在本公開的一示例性實施例中，基于dlib框架，從所述單幀圖像中獲取含有人臉圖像的待檢測單幀圖像，包括：

從所述單幀圖像中隨機抽取一張作為原始單幀圖像；

基于dlib框架，確認所述原始單幀圖像中是否含有人臉圖像；

如果確認所述原始單幀圖像含有人臉圖像，將所述原始單幀圖像作為所述待檢測單幀圖像；如果確認所述原始單幀圖像不含有人臉圖像，從所述單幀圖像中再隨機抽取一張作為原始單幀圖像，直到確認所述原始單幀圖像含有人臉圖像，將所述原始單幀圖像作為所述待檢測單幀圖像。

在本公開的一示例性實施例中，待檢測單幀圖像中的每一人臉圖像通過以下方法獲得：

基于dlib框架，提取所述待檢測單幀圖像中的人臉特征點；

將每一組所述人臉特征點所在預定形狀、大小區域的圖像，作為所述人臉圖像。

在本公開的一示例性實施例中，改進的Resnet，包括：

于Resnet池化層后添加了dropout層；

使用sigmoid函數輸出所述人臉圖像直接來源于活體的概率值。

在本公開的一示例性實施例中，所述改進的Resnet通過以下方式訓練：

將預先依照是否直接來源于活體而打上“活體”、“非活體”標簽的人臉圖像作為樣本，隨機分為訓練集與驗證集兩部分；