[發明專利]一種基于近紅外和遠程光電體積描記術的活體檢測方法

有效

• 申請號: 201910794798.4
• 申請日: 2019-08-27
• 公開（公告）號: CN110569760B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 陸生禮;李支青;龐偉;劉昊;繆燁昊
• 申請（專利權）人: 東南大學;東南大學—無錫集成電路技術研究所
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/40
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 熊玉瑋

本發明涉及一種基于近紅外和遠程光電體積描記術的活體檢測方法，屬于計算、推算、計數的技術領域。該方法：定位待檢測對象的面部區域進行人臉識別；對通過人臉識別的對象獲取面部的近紅外光圖像，通過檢測近紅外光圖像獲取紅外光圖像為翻拍自屏幕介質的評分；獲取通過屏幕翻拍檢測的對象的面部圖像序列，利用遠程光電體積描記術對待測圖像序列進行生命體征信號的提取，辨別待檢測對象是否為活體人臉。本發明提高了活體檢測的魯棒性，具備更強的分類和學習能力，能較好地應對三維面具、視頻、照片翻拍等表示攻擊，區分結果準確率較高。疊加最短周期信號提取生命特征信號的改進型遠程光電體積描記術則無需先驗知識，能夠適應實際使用場景的需求。

技術領域

本發明公開了一種基于近紅外和遠程光電體積描記術的活體檢測方法，涉及人臉識別技術，屬于計算、推算、計數的技術領域。

背景技術

隨著神經網絡的發展，基于特征學習的人臉識別技術日益成熟。如今，人臉識別技術已被廣泛應用于門禁系統、電子支付、車站等諸多需要身份認證的場景中。然而，傳統的人臉識別算法只關注于識別人臉所屬對象的身份信息，對于待檢測人臉是否來源于真實的對象關注程度不高。在面對如合法用戶的照片、預先錄制的視頻和三維面具等攻擊手段時，傳統的人臉識別系統無法判別待測對象是否來源于真人，僅能根據待測對象判斷身份信息，這將為用戶的財產乃至生命安全埋下隱患。因而，活體檢測方法的開發對健全人臉識別系統起著至關重要的作用。

目前，常見的人臉活體檢測方法主要包含基于紋理分析的人臉活體檢測方法、基于動作配合的方法、基于神經的活體檢測方法這三種。

基于紋理分析分析的人臉活體檢測方法利用不同傳播媒介成像中紋理差異，人工選擇用于判別真人與非真人的特征進行活體檢測。這種方法很大程度上依賴于特征的選擇，隨著圖像拍攝以及打印技術的發展，這種方法在實際場景下的應用空間被進一步縮小，識別的準確程度差。

基于動作配合的方法需要待測對象按系統要求完成一個或者一系列指定的動作，如搖頭、眨眼等，來檢測是否為活體。這種方法檢測效果較好，被廣泛應用于手機等移動終端，但是基于動作配合的活體檢測方法需要頻繁的人機交互，效率低，用戶體驗差。

基于神經的活體檢測方法利用神經網絡從大量的樣本中自動學習可以用于判別活體的特征，對待測對象進行特征分析從而實現活體檢測。但是這種方法依賴于大量的數據集、復雜的網絡結構和大量的計算資源，在移動終端中難以部署，難以適應當前的潮流趨勢。

目前，還有利用遠程光電體積描記術用以實現人臉活體檢測的方案，這種方案在面對例如翻拍視頻的圖像序列攻擊時存在錯誤識別生命體征信號的缺陷，會造成錯誤識別的問題。

綜上所述，已有人臉活體檢測方法具有各自的缺陷，存在導致活體檢測效果較差的問題，無法滿足實際使用的需求。

發明內容

本發明的發明目的是針對上述背景技術的不足，提供了一種基于近紅外和遠程光電體積描記術的活體檢測方法，充分利用人臉圖像信息進行無感的人臉活體檢測，提高人臉活體檢測準確性和用戶友好性，解決了傳統活體檢測方法難以同時對視頻和面具攻擊進行魯棒檢測的技術問題。

本發明為實現上述發明目的采用如下技術方案：

一種基于近紅外和遠程光電體積描記術的活體檢測方法，包括如下三大步驟。

步驟一：對待檢測圖像進行人臉檢測，截取待檢測圖像中檢測到的人臉區域，將截取的人臉圖像輸入至用于人臉識別的算法中，輸出該人臉圖像中的個體是否為人臉識別庫內的用戶；若輸出該用戶不屬于人臉識別庫內用戶，則判定當前檢測對象為非法用戶，輸出人臉識別不通過，停止后續步驟；若輸出該用戶屬于人臉識別庫內用戶，則判定當前檢測對象通過人臉識別。