[發(fā)明專利]一種基于人臉的活體檢測方法、裝置及設(shè)備

在審

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• 申請日: 2019-05-06
• 公開（公告）號: CN110163126A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 佟金廣;張玏;李驪
• 申請（專利權(quán)）人: 北京華捷艾米科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開的一種基于人臉的活體檢測方法、裝置及設(shè)備，屬于人臉識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法主要包括：基于人臉圖像選取心率檢測區(qū)域；根據(jù)所述心率檢測區(qū)域的像素數(shù)據(jù)提取每個心率檢測區(qū)域的心率值；將提取到的心率值組成心率特征向量輸入訓(xùn)練好的分類器中進行分類，得到活體檢測結(jié)果，本發(fā)明可以有效地提高現(xiàn)有活體檢測方法的準確率和可靠性,以及可以有效抵抗3D人臉面具等立體攻擊。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人臉的活體檢測方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人們的日常生活中越來越多的感受到人工智能帶來的便利。目前，人臉識別技術(shù)作為應(yīng)用最廣泛的人工智能技術(shù)之一，已經(jīng)被大量應(yīng)用在金融、安防等身份認證場景中。現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)中，早已不再是單一的將采集到的人臉信息與數(shù)據(jù)庫進行配比，而是在其中加入了活體檢測功能?；铙w檢測就是要通過分析所采集到的圖像的特征，來區(qū)分進入系統(tǒng)的是合法用戶本身，還是非法用戶通過偽裝進行的入侵。以現(xiàn)在計算機信息技術(shù)發(fā)展水平來看，要獲取被攻擊對象的臉部圖像輕而易舉。因此，活體檢測模塊在人臉識別系統(tǒng)中是必不可少的。目前來看，對人臉識別系統(tǒng)的入侵手段可以大致分為以下兩個方面。一方面攻擊手段主要是利用帶有被攻擊對象臉部的照片、視頻等進行入侵。這一類入侵主要是通過電子屏幕等二維介質(zhì)進行的，我們統(tǒng)稱其為平面攻擊手段。另一方面，主要利用3D人臉面具或是頭部模型進行的入侵，同平面攻擊手段明顯不同，我們稱之為立體攻擊手段。

現(xiàn)有的活體檢測方法在應(yīng)對照片、視頻等平面攻擊時，已經(jīng)能夠取得不錯的效果。但是面對復(fù)雜的環(huán)境，或高質(zhì)量的攻擊手段，仍存在諸多不足之處。具體體現(xiàn)在以下幾個方面：(1)現(xiàn)有活體檢測方法的魯棒性不好，檢測方法大多只能針對一種或幾種活體攻擊模式。一旦攻擊模式發(fā)生改變，會使得原本對于檢測特征的假設(shè)發(fā)生變化，導(dǎo)致檢測結(jié)果不準確。舉例說明，提取人臉動作作為分類特征的檢測方法中，假設(shè)了非活體攻擊對象的臉部基本不存在非剛性運動。這一假設(shè)對于照片和頭部模型等攻擊手段能夠成立，但是面對視頻攻擊時便不再有效。(2)面對立體攻擊，尤其是3D人臉面具攻擊，目前并沒有一種十分有效的活體檢測方法。目前市場上的造型逼真的3D人臉面具在外形、材料、細節(jié)等各個方面都和真實人臉都別無二致，有時甚至人眼都難以區(qū)分。當然，那些提取紋理、動作、深度特征的活體檢測方法對這種高質(zhì)量的攻擊顯得束手無策。(3)部分活體檢測方法，需要額外的數(shù)據(jù)采集工具如深度攝像頭、紅外攝像頭等。這些附加的硬件要求提高了人臉檢測系統(tǒng)的成本和應(yīng)用門檻。(4)已有的基于心率檢測的活體檢測方法，心率提取過程及分類判斷方法過于粗糙。心率提取很容易受到環(huán)境光照及被檢測物體運動的影響，判斷結(jié)果完全無法保證。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提出一種準確、可靠、魯棒性好的活體檢測方法、裝置及設(shè)備。

本發(fā)明一方面提供了一種基于人臉的活體檢測方法，該方法包括：

基于人臉圖像選取心率檢測區(qū)域；根據(jù)所述心率檢測區(qū)域的像素數(shù)據(jù)提取每個心率檢測區(qū)域的心率值；將提取到的心率值組成心率特征向量輸入訓(xùn)練好的分類器中進行分類，得到活體檢測結(jié)果；

所述根據(jù)所述心率檢測區(qū)域的像素數(shù)據(jù)提取每個心率檢測區(qū)域的心率值具體包括：提取當前心率檢測區(qū)域的像素數(shù)據(jù)，連續(xù)采集多幀后形成像素數(shù)據(jù)序列；利用信號分離的方法，從生成的像素數(shù)據(jù)序列中分離出包含有心率信息的交流信號；通過頻域變換的方法得到交流信號中幅值最大的特征頻率作為當前心率檢測區(qū)域的心率值。

優(yōu)選的，上述基于人臉圖像選取心率檢測區(qū)域包括：從所述人臉圖像上檢測獲取人臉關(guān)鍵點，利用所述人臉關(guān)鍵點從所述人臉圖像上選取若干塊多邊形區(qū)域作為心率檢測區(qū)域，所述若干塊多邊形區(qū)域包括額頭所在區(qū)域、臉頰所在區(qū)域。

可選的，上述檢測獲取人臉關(guān)鍵點之后還包括，根據(jù)所述人臉關(guān)鍵點對包含有所述人臉關(guān)鍵點的人臉圖像進行人臉姿態(tài)矯正；