[發明專利]活體識別方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201910841123.0
• 申請日: 2019-09-06
• 公開（公告）號: CN112464690A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 黃穎;張文偉
• 申請（專利權）人: 廣州虎牙科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張欣欣

1.一種活體識別方法，其特征在于，應用于電子設備，所述方法包括：

在預設時間段內針對待識別人臉連續采集多幀RGB圖像，并分別從各幀RGB圖像獲得所述待識別人臉的人臉圖像；

提取各人臉圖像對應的融合深度圖像特征和融合頻域圖像特征；

根據所述融合深度圖像特征和所述融合頻域圖像特征進行活體識別。

2.根據權利要求1所述的活體識別方法，其特征在于，所述分別從各幀RGB圖像獲得所述待識別人臉的人臉圖像的步驟，包括：

針對每幀RGB圖像，通過預先訓練的人臉分割模型確定該幀RGB圖像中的人臉區域，其中，所述人臉分割模型通過第一訓練樣本集采用深度學習網絡訓練得到，所述第一訓練樣本集包括標注有人臉標注信息的多個訓練圖像樣本；

根據所述人臉區域在該幀RGB圖像中截取出所述待識別人臉的人臉圖像。

3.根據權利要求1所述的活體識別方法，其特征在于，所述提取各人臉圖像對應的融合深度圖像特征和融合頻域圖像特征的步驟，包括：

通過深度神經網絡分別提取各人臉圖像的深度圖像特征；

將各深度圖像特征輸入到淺層卷積神經網絡中，得到所述各人臉圖像對應的融合深度圖像特征。

4.根據權利要求1所述的活體識別方法，其特征在于，所述提取各人臉圖像對應的融合深度圖像特征和融合頻域圖像特征的步驟，包括：

分別對各人臉圖像進行傅里葉變換以將各人臉圖像從空間域轉換到頻率域，得到各人臉圖像的頻域圖像；

將各人臉圖像的頻域圖像輸入到淺層的池化網絡層進行池化處理，得到所述各人臉圖像對應的融合頻域圖像特征。

5.根據權利要求1-4中任意一項所述的活體識別方法，其特征在于，所述根據所述融合深度圖像特征和所述融合頻域圖像特征進行活體識別的步驟，包括：

將所述融合深度圖像特征和所述融合頻域圖像特征進行級聯，得到級聯特征圖像；

根據所述級聯特征圖像進行活體識別。

6.根據權利要求5所述的活體識別方法，其特征在于，所述將所述融合深度圖像特征和所述融合頻域圖像特征進行級聯，得到級聯特征圖像的步驟，包括：

將所述融合深度圖像特征的多個維度的子特征圖與所述融合頻域圖像特征對應維度的子特征圖進行級聯，得到多個維度的級聯子特征圖；

將所述多個維度的級聯子特征圖進行融合，得到級聯特征圖像。

7.根據權利要求5所述的活體識別方法，其特征在于，所述根據所述級聯特征圖像進行活體識別的步驟，包括：

通過預先訓練的活體識別模型提取所述級聯特征圖像的活體識別特征；

根據所述活體識別特征對所述待識別人臉進行標簽分類，得到所述待識別人臉的分類標簽，所述分類標簽為活體人臉標簽或者非活體人臉標簽。

8.根據權利要求7所述的活體識別方法，其特征在于，所述活體識別模型通過第二訓練樣本集采用深度學習網絡訓練得到，所述第二訓練樣本集包括多個標注有分類標簽的級聯特征圖像，所述分類標簽為活體人臉標簽或者非活體人臉標簽。

9.一種活體識別裝置，其特征在于，應用于電子設備，所述裝置包括：

圖像采集模塊，用于在預設時間段內針對待識別人臉連續采集多幀RGB圖像，并分別從各幀RGB圖像獲得所述待識別人臉的人臉圖像；

特征提取模塊，用于提取各人臉圖像對應的融合深度圖像特征和融合頻域圖像特征；

活體識別模塊，用于根據所述融合深度圖像特征和所述融合頻域圖像特征進行活體識別。

10.一種電子設備，其特征在于，包括一個或多個存儲介質和一個或多個與存儲介質通信的處理器，一個或多個存儲介質存儲有處理器可執行的機器可執行指令，當電子設備運行時，處理器執行所述機器可執行指令，以執行權利要求1-8中任意一項所述的活體識別方法。

11.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質存儲有機器可執行指令，所述機器可執行指令被執行時實現權利要求1-8中任意一項所述的活體識別方法。