[發明專利]一種活體檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 201910629385.0
• 申請日: 2019-07-12
• 公開（公告）號: CN112215045A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 王楠
• 申請（專利權）人: 普天信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 孫清然;王琦

本申請公開了一種活體檢測方法和裝置，其中方法包括：預先利用具有近紅外功能的攝像設備，采集人臉的活體數據和非活體數據；根據每張所述人臉的活體數據和非活體數據，分別生成相應的人臉區域數據和背景區域數據；利用所述人臉區域數據對預設的第一神經網絡進行訓練，得到人臉區域神經網絡；利用所述背景區域數據對預設的第二神經網絡進行訓練，得到背景區域神經網絡；利用具有近紅外功能的攝像設備，拍攝待檢測目標，得到待檢測目標的圖像數據；根據所述待檢測目標的圖像數據，利用所述人臉區域神經網絡和所述背景區域神經網絡，判斷所述待檢測目標是否為活體。采用本發明，可以增強活體檢測的魯棒性、改善用戶體驗以及降低實現成本。

技術領域

本發明涉及人工智能技術，特別是涉及一種活體檢測方法和裝置。

背景技術

隨著人工智能的不斷發展，人臉識別技術不斷成熟。作為一種高準確性、已安裝、無侵犯性、易采集、易推廣的技術已廣泛應用于門禁考勤、系統登錄、出入境管理等多種場景和領域。人臉識別在給人們生活帶來智能化的同時也因人臉易被仿造和復制使得其在安全性要求較高的領域受到限制。常見的仿造人臉包括照片、視頻、面具等方式。能夠正確區分真臉和仿造人臉已經成為人臉識別系統中不可缺少的一部分。

人臉活體檢測技術的目的是正確區分真臉和仿造人臉，作為一項人臉識別系統安全性的保障技術越來越受到業界的關注。目前人臉活體檢測技術大致分為三種：一種是基于彩色圖像特征的方法，此方法通過傳統圖像處理或深度學習手段學習具有判別性的特征，然后經過分類器，做二分類處理；二種是用戶動作配合式的方法，此方法通過提示用戶眨眼、搖頭、張嘴等動作配合，判斷是否滿足活體要求；三種是基于特殊攝像頭設備的方法，此方法基于近紅外攝像頭或者深度攝像頭采集圖像，利用其成像原理或深度信息輔助活體判別。

發明人在實現本發明的過程中發現上述現有的人臉活體檢測技術存在下述問題：

上述基于彩色圖像特征的技術利用圖像二次采集的人像破綻，如摩爾紋、成像畸形等，采用顏色統計、紋理特征等傳統圖像處理特征，結合支持向量機等分類器做真假人臉二分類，或者直接將標準化的人臉圖像輸入神經網絡訓練模型，這種方法依賴于訓練數據，且易受光照等條件的影響，缺乏一定的魯棒性。

上述用戶動作配合式的活體檢測方法基于一定的檢測周期，通過一次或隨機多次動作配合的方式進行判斷，此方法能有效防止照片攻擊，但對于電子設備錄好動作的視頻則難以抵御，而且該方法與用戶交互較多，實時性低，降低人臉識別系統的用戶體驗。

上述基于深度攝像機的活體檢測方法是利用雙攝像頭標定或專業的深度相機，具有技術復雜或較高的設備費用，再加上目前還沒有專門的針對深度信息的人臉定位技術，數據難以處理，使得該方法更加難以被利用和推廣。

由此可見，現有的活體檢測方法存在缺乏魯棒性、降低用戶體驗或者實現成本高不易推廣等問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種活體檢測方法和裝置，可以增強活體檢測的魯棒性、改善用戶體驗以及降低實現成本。

為了達到上述目的，本發明提出的技術方案為：

一種活體檢測方法，包括：

預先利用具有近紅外功能的攝像設備，采集人臉的活體數據和人臉的非活體數據；根據每張所述人臉的活體數據，生成相應的人臉區域數據和背景區域數據；根據每張所述人臉的非活體數據，生成相應的人臉區域數據和背景區域數據；利用所述人臉區域數據對預設的第一神經網絡進行訓練，得到人臉區域神經網絡；利用所述背景區域數據對預設的第二神經網絡進行訓練，得到背景區域神經網絡；

利用具有近紅外功能的攝像設備，拍攝待檢測目標，得到待檢測目標的圖像數據；

根據所述待檢測目標的圖像數據，利用所述人臉區域神經網絡和所述背景區域神經網絡，判斷所述待檢測目標是否為活體。