[發明專利]一種活體檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202011125080.5
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112215180A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 鄧新哲;畢明偉;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
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 李娟

1.一種活體檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取針對目標對象的待檢測視頻，所述待檢測視頻是所述目標對象執行檢測活動時確定的；

從所述待檢測視頻中獲得所述目標對象的人臉全局圖像序列，以及與所述檢測活動對應的人臉局部圖像序列；

分別對所述人臉全局圖像序列以及所述人臉局部圖像序列進行多層特征提取處理，每層特征提取結果中至少包括表征每個圖像序列中相鄰圖像之間時序關聯性的時序特征，在至少一層特征提取處理后，將人臉全局圖像序列的特征提取結果與所述人臉局部圖像序列的特征提取結果融合，對融合后的特征提取結果進行下層特征提取處理，得到所述人臉全局圖像序列對應的第一特征提取處理結果，以及所述人臉局部圖像序列對應的第二特征提取處理結果，根據所述第一特征提取處理結果以及第二特征提取處理結果確定人臉融合特征；

基于所述人臉融合特征，確定所述待檢側對象的活體檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述待檢測視頻中獲得與所述檢測活動對應的人臉局部圖像序列，包括：

確定每幀待檢測視頻幀中與所述檢測活動對應的設定檢測點位置信息；

根據所述每幀待檢測視頻幀中所述設定檢測點位置信息，確定所述每幀待檢測視頻幀中與所述檢測活動對應的人臉局部的變化值；

將與設定閾值匹配的變化值對應的待檢測視頻幀作為關鍵幀，并提取所述關鍵幀以及與所述關鍵視頻幀時序關聯的其它待檢測視頻幀中與所述檢測活動對應的所述人臉局部圖像信息，并基于各所述人臉局部圖像信息構成所述人臉局部圖像序列。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述待檢測視頻中獲得與所述檢測活動對應的人臉局部圖像序列，包括：

確定所述檢測活動對應的檢測動作序列，所述檢測動作序列中包括至少一個檢測動作；

從所述待檢測視頻中獲得每個所述檢測動作對應的人臉局部圖像序列。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述分別對所述人臉全局圖像序列以及所述人臉局部圖像序列進行多層特征提取處理，得到對應的第一特征提取處理結果以及第二特征提取處理結果，包括：

在每層特征提取處理過程中，將每個所述圖像序列中N個相鄰的圖像作為一個通道信息，對所述通道信息進行多層特征提取處理，得到通道時序特征，其中N大于等于2；

將每個所述通道信息對應的通道時序特征進行融合，得到表征每個所述圖像序列中相鄰圖像之間時序關聯性的時序特征。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述分別對所述人臉全局圖像序列以及所述人臉局部圖像序列進行多層特征提取處理，得到對應的第一特征提取處理結果以及第二特征提取處理結果，包括：

將所述人臉全局圖像序列輸入至第一特征提取網絡，通過所述第一特征提取網絡包括的多層第一特征提取子網絡進行多層特征提取處理，得到所述第一特征提取處理結果；

將每個所述人臉局部圖像序列輸入至對應的各第二特征提取網絡，通過每個所述第二特征提取網絡包括的多層第二特征提取子網絡進行多層特征提取處理，得到每個所述第二特征提取處理結果，所述第一特征提取網絡與每個所述第二特征提取網絡是聯合訓練得到的。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取子網絡為三維卷積處理網絡，所述第二特征提取子網絡為三維卷積處理網絡，所述第一特征提取子網絡的數量與所述第二特征提取子網絡的數量相同。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述在至少一層特征提取處理后，將人臉全局圖像序列的特征提取結果與所述人臉局部圖像序列的特征提取結果融合，對融合后的特征提取結果進行下層特征提取處理，包括：

將所述第一特征提取網絡中第i-1個所述三維卷積處理網絡的第一輸出值以及與每個所述第二特征提取網絡中第i-1個所述三維卷積處理網絡的第二輸出值的進行融合，得到融合值，其中i大于等于2；

將所述融合值作為所述第一特征提取網絡中第i個所述三維卷積處理網絡的輸入值，通過第i個所述三維卷積處理網絡進行特征提取處理。