[發明專利]人臉活體檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010737103.1
• 申請日: 2020-07-28
• 公開（公告）號: CN111767900A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 楊靜;劉世策;丁守鴻;李季檁
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;杜維

1.一種人臉活體檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取拍攝設備采集到的人臉圖像；

將所述人臉圖像輸入至特征提取網絡中進行處理，得到第一特征向量；

將所述第一特征向量輸入至特征分類網絡中進行處理，得到第二特征向量和活體預測值，其中，所述第二特征向量與目標向量區域的區域中心的距離小于所述第一特征向量與所述區域中心的距離，所述目標向量區域為所述人臉圖像所屬預測圖像類別所對應的特征向量區域；

根據所述第二特征向量、所述活體預測值以及活體類特征向量的類內中心位置確定所述人臉圖像的活體檢測結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二特征向量、所述活體預測值以及活體類特征向量的類內中心位置確定所述人臉圖像的活體檢測結果，包括：

檢測所述活體預測值是否大于或等于參考數值，并檢測所述第二特征向量與活體類特征向量的類內中心位置之間的距離是否小于或等于目標距離閾值；

當所述活體預測值大于或等于所述參考數值，且所述第二特征向量與所述活體類特征向量的類內中心位置之間的距離小于或等于目標距離閾值時，確定所述人臉圖像為活體人臉圖像。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取拍攝設備采集到的人臉圖像之前，所述方法還包括：

獲取樣本人臉圖像集合，所述樣本人臉圖像集合包括多張活體人臉圖像以及多張非活體人臉圖像；

利用所述樣本人臉圖像集合對初始特征提取網絡進行訓練；

獲取在對初始特征提取網絡進行訓練的過程中生成的第一向量集合；

根據所述第一向量集合，結合度量學習器對初始特征提取網絡進行訓練，得到訓練后的特征提取網絡；

其中，所述第一向量集合包括所述多張活體人臉圖像對應的多個活體類特征向量、以及所述多張非活體人臉圖像對應的多個非活體類特征向量。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一向量集合，結合度量學習器對初始特征提取網絡進行訓練，得到訓練后的特征提取網絡，包括：

利用度量學習器計算所述多個活體類特征向量的類內距離、以及計算所述多個活體類特征向量與所述多個非活體類特征向量之間的類間距離；

根據所述類內距離和所述類間距離對初始特征提取網絡進行訓練，得到訓練后的特征提取網絡；

其中，經過訓練后的特征提取網絡處理得到的多個活體類特征向量的類內距離滿足第一距離條件，處理得到的多個非活體類特征向量和多個活體類特征向量之間的類間距離滿足第二距離條件。

5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述樣本人臉圖像集合對初始特征提取網絡進行訓練，包括：

將所述樣本人臉圖像集合中的各張活體人臉圖像和各張非活體人臉圖像縮放至參考尺寸；

利用縮放至所述參考尺寸的多張活體人臉圖像和多張非活體人臉圖像對初始特征提取網絡進行訓練。

6.如權利要求3-5任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取訓練后的特征提取網絡針對所述樣本人臉圖像集合進行處理后輸出的多個活體類特征向量和多個非活體類特征向量；

利用訓練后的特征提取網絡輸出的多個活體類特征向量和多個非活體類特征向量，對初始特征分類網絡進行訓練；

獲取在對初始特征分類網絡進行訓練的過程中生成的第二向量集合；

根據所述第二向量集合，結合分類學習器對初始特征分類網絡進行訓練，得到訓練后的特征分類網絡；

其中，所述第二向量集合包括經過初始特征分類網絡處理后的多個活體類特征向量和多個非活體類特征向量。