[發明專利]虹膜活體檢測方法、門禁控制方法及裝置

在審

• 申請號: 202010599660.1
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111967296A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 張慧;李星光;劉京;校利虎
• 申請（專利權）人: 北京中科虹霸科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G07C9/37
• 代理公司: 北京金咨知識產權代理有限公司 11612
• 代理人: 秦景芳

1.一種虹膜活體檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測對象的熱輻射圖像、可見光圖像及近紅外圖像；其中，所述熱輻射圖像、所述可見光圖像及所述近紅外圖像中的人臉區域能夠對齊；

將根據所述可見光圖像和所述近紅外圖像中的至少一個與所述熱輻射圖像得到的多模態組合的人臉區域圖像輸入至多模態人臉活體檢測模型，得到多模態人臉偽造物檢測結果；其中，所述多模態人臉活體檢測模型是利用符合所述多模態組合的第一訓練樣本對具有相應多輸入的第一神經網絡訓練得到，所述第一訓練樣本的集合包含真人人臉類型和人臉偽造物類型的訓練樣本；

利用人眼區域活體檢測模型對所述近紅外圖像中的人眼區域圖像進行活體檢測，得到人眼區域偽造物檢測結果；其中，所述人眼區域活體檢測模型是利用符合人眼近紅外圖像模態的第二訓練樣本對第二神經網絡訓練得到，所述第二訓練樣本的集合包含真人人眼類型和人眼區域偽造物類型的訓練樣本；所述人眼區域偽造物類型包括虹膜偽造物類型；

根據所述多模態人臉偽造物檢測結果和所述人眼區域偽造物檢測結果得到所述待檢測對象的虹膜活體檢測結果。

2.如權利要求1所述的虹膜活體檢測方法，其特征在于，

根據所述可見光圖像和所述近紅外圖像中的至少一個與所述熱輻射圖像得到的多模態組合的人臉區域圖像的情況下，所述第一神經網絡為多通道輸入網絡；

或者，

根據所述可見光圖像和所述近紅外圖像中的其中一個與所述熱輻射圖像得到的多模態組合的人臉區域圖像的情況下，所述第一神經網絡為孿生網絡。

3.如權利要求1所述的虹膜活體檢測方法，其特征在于，獲取待檢測對象的熱輻射圖像、可見光圖像及近紅外圖像，包括：

采集包括所述待檢測對象的可見光圖像，并檢測所述可見光圖像中的人臉區域位置，得到所述可見光圖像中的人臉區域圖像；

根據所述可見光圖像中的人臉區域的位置，控制采集包括所述待檢測對象的清晰虹膜的近紅外圖像，得到所述近紅外圖像中的人臉區域圖像和人眼區域圖像，并對所述近紅外圖像中的人眼區域圖像進行虹膜定位，得到所述近紅外圖像中的虹膜區域圖像；

采集包括所述待檢測對象的熱輻射圖像，并根據相關相機位置關系，將所述可見光圖像或所述近紅外圖像中的人臉區域圖像映射至所述熱輻射圖像，得到所述熱輻射圖像中的人臉區域圖像。

4.如權利要求1所述的虹膜活體檢測方法，其特征在于，

所述人眼區域偽造物類型還包含人臉偽造物類型；

所述第二神經網絡包括第一卷積網絡層、第二卷積網絡層、第一輸出層、及第二輸出層；

其中，所述第一卷積網絡層的輸出端與所述第一輸出層連接，用于對接收的所述近紅外圖像中的人眼區域圖像進行特征提取，并根據特征提取結果輸出人臉偽造物類型的人眼區域偽造物檢測結果；所述第二卷積網絡層的輸入端和輸出端分別與所述第一卷積網絡層的輸出端和所述第二輸出層連接，用于對根據所述近紅外圖像中的人眼區域圖像中的虹膜區域定位結果從所述近紅外圖像中的人眼區域圖像的特征提取結果中得到的虹膜區域特征進行特征提取，并根據虹膜區域特征的特征提取結果輸出虹膜偽造物類型的人眼區域偽造物檢測結果。

5.如權利要求1所述的虹膜活體檢測方法，其特征在于，

所述方法還包括：

利用人體體溫活體檢測模型對所述熱輻射圖像進行活體檢測，得到基于人體體溫的人臉偽造物檢測結果；其中，所述人體體溫活體檢測模型是利用符合熱輻射圖像模態的第三訓練樣本對第三神經網訓練得到，所述第三訓練樣本的集合包括真人人臉類型和人臉偽造物類型的訓練樣本；

根據所述多模態人臉偽造物檢測結果和所述人眼區域偽造物檢測結果得到所述待檢測對象的虹膜活體檢測結果，包括：

根據所述多模態人臉偽造物檢測結果、所述人眼區域偽造物檢測結果、及所述基于人體體溫的人臉偽造物檢測結果得到所述待檢測對象的虹膜活體檢測結果。