[發明專利]一種非交互式單目活體檢測方法

在審

• 申請號: 202010399872.5
• 申請日: 2020-05-12
• 公開（公告）號: CN111767788A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 李丹疆;劉萍;黎平
• 申請（專利權）人: 貴陽像樹嶺科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 白小明

本發明公開了一種非交互式單目活體檢測方法，屬于安防識別領域，應用于RGB人臉圖像和IR人臉圖象的活體檢測中，解決只具有單目RGB攝像頭的硬件設備在人臉識別及身份驗證中對活體檢測的強烈需求，如人機驗證，移動應用，web應用以及眾多移動智能終端等領域。主要包括采集連續圖像、人臉檢測得到Face集合和Background集合、均值化濾波去噪、巴特沃斯濾波器濾除非心率頻段的信號、通過面部PPG?Map的方案得到二維功率信噪譜圖像、最后將活體和假體面部的數據在深度學習模型中建立分類器，完成真實場景中的活體檢測目標。該方法在使用成本和有效性上達到了良好的平衡，能有效防止人像照片、人像視頻、面具等偽造的人臉身份攻擊。

技術領域

本發明提供一種非交互式單目活體檢測方法，屬于安防識別領域，應用于RGB人臉圖像和IR人臉圖象的活體檢測中。

背景技術

近年來，人臉識別技術商業化應用愈加廣泛，然而人臉極易用照片、視頻、三維面具等方式進行假冒，因此人臉活體檢測是人臉識別與認證系統安全的重要課題。從活體檢測的圖像采集設備的類型來看，目前常見的活體檢測主要是可見光圖像采集和多光譜圖像采集兩類，其中多光譜的圖像采集包括近紅外、遠紅外、熱紅外等成像設備；從活體檢測的實現方法來看，有交互式活體檢測和非交互式活體檢測方法，交互式活體檢測包括通過用戶眨眼、張嘴等動作來區分是否是真人。而非交互式活體檢測則無需通過用戶配合來實現。

申請號為CN201910221151.2，專利名稱為一種基于近紅外單目攝像的活體檢測方法及系統，包括：采集近紅外圖像信息；檢測所述近紅外圖像中是否包含人臉，若未檢測到人臉，則判斷識別對象非真人；若檢測到人臉，則提示用戶做出指定表情動作；提取所述表情動作的光流特征，同時提取近紅外圖像的面部圖像深度特征；將所述光流特征和面部圖像深度特征輸入深度學習分類器；得到人臉識別結果；該發明可有效防范視頻及三維面具攻擊，提高活體檢測的準確率。

上述專利存在的缺陷是：依賴于紅外圖像的輸入源，其硬件條件在移動電話、普通web攝像頭及白天的監控，可見光攝像頭中是不具備的，需要特制的硬件才能完成，限制其應用范圍；交互式的用戶面部動作可被可調整3D面部模型所攻擊，指令式姿態吻合已經不能防御非活體的動作模擬。

申請號：CN201811389912.7，專利名稱：一種人臉活體檢測方法及裝置，所述方法包括如下步驟：S1、接收包含人臉區域的深度圖像、彩色圖像、紅外圖像，并進行配準；S2、檢測所述深度圖像、彩色圖像、紅外圖像中的人臉區域；S3、對所述人臉區域深度圖像預處理實現圖像增強并提取有效人臉深度圖像；S4、將所述有效人臉深度圖像、人臉區域的彩色圖像和紅外圖像分別輸入至經訓練的級聯深度卷積神經網絡，進行精確的人臉活體檢測。所述裝置包含有用于實現上述方法的計算機程序。通過多源信息融合及級聯深度卷積神經網絡，解決了傳統單目彩色相機無法較好恢復出人臉三維信息的問題，并提升了人臉識別的準確率。

上述專利存在的缺陷是此方案基于深度視覺圖像及多種人臉圖像融合策略方法需要特定的硬件條件來完成，對于普通單目攝像頭的應用場景不具有擴展可用性，成本高昂。

發明內容

本發明的目的在于：提供一種非交互式單目活體檢測方法，以解決只具有單目RGB攝像頭的硬件設備人臉識別系統在身份驗證中對活體檢測的強烈需求，比如人機驗證，移動應用，web應用以及眾多移動智能終端、家用個人電腦及門禁系統等領域。

本發明采用的技術方案如下：

一種非交互式單目活體檢測方法，包括如下步驟：

(1)采集人臉的連續幀圖像獲得RGB圖像序列；

(2)通過使用人臉檢測算法，找到圖像中所包含的人臉，同時采用特征點對齊工程將每幀目標對象對齊，得到尺寸相同的人臉區域的圖像face_image_M×N和非人臉的背景圖像nonface_image_M×N；