[發明專利]活體檢測方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202011211641.3
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號: CN112329612A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 王珂堯;馮浩城;岳海瀟
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

本申請公開了活體檢測方法、裝置及電子設備，涉及計算機視覺和深度學習技術等人工智能領域。具體實現方案為：對目標圖像進行圖像處理，得到包括待檢測對象的人臉區域的第一圖像和包括待檢測對象的眼睛區域的第二圖像；目標圖像為預設條件下采集的包括待檢測對象的人臉的近紅外圖像，預設條件為待檢測對象的人臉處于白光照射環境；對第一圖像和第二圖像進行特征提取，得到目標特征；目標特征包括人臉區域對應的第一特征和眼睛區域對應的第二特征；基于目標特征對待檢測對象進行活體檢測，得到待檢測對象的活體檢測結果。根據本申請的技術，解決了活體檢測技術存在的準確率比較低的問題，提高了活體檢測的準確率。

技術領域

本申請涉及人工智能領域，尤其涉及計算機視覺和深度學習技術領域，具體涉及一種活體檢測方法、裝置及電子設備。

背景技術

活體檢測即區分一張人臉圖像是否為真人拍攝，是人臉識別系統的基礎組成模塊，能夠保證人臉識別系統的安全性。而近紅外活體檢測指的是采用近紅外攝像頭采集人臉圖像進行活體檢測。

目前，可以采用深度學習技術對近紅外攝像頭采集的人臉圖像進行活體檢測，然而攻擊樣本復雜多樣，如打印照片和3D頭模等樣本攻擊，這會干擾到活體檢測的實際應用性能。

發明內容

本公開提供了一種活體檢測方法、裝置及電子設備。

根據本公開的第一方面，提供了一種活體檢測方法，包括：

對目標圖像進行圖像處理，得到包括待檢測對象的人臉區域的第一圖像和包括所述待檢測對象的眼睛區域的第二圖像；其中，所述目標圖像為預設條件下采集的包括所述待檢測對象的人臉的近紅外圖像，所述預設條件為所述待檢測對象的人臉處于白光照射環境；

對所述第一圖像和所述第二圖像進行特征提取，得到目標特征；其中，所述目標特征包括所述人臉區域對應的第一特征和所述眼睛區域對應的第二特征；

基于所述目標特征對所述待檢測對象進行活體檢測，得到所述待檢測對象的活體檢測結果。

根據本公開的第二方面，提供了一種活體檢測裝置，包括：

圖像處理模塊，用于對目標圖像進行圖像處理，得到包括待檢測對象的人臉區域的第一圖像和包括所述待檢測對象的眼睛區域的第二圖像；其中，所述目標圖像為預設條件下采集的包括所述待檢測對象的人臉的近紅外圖像，所述預設條件為所述待檢測對象的人臉處于白光照射環境；

特征提取模塊，用于對所述第一圖像和所述第二圖像進行特征提取，得到目標特征；其中，所述目標特征包括所述人臉區域對應的第一特征和所述眼睛區域對應的第二特征；

活體檢測模塊，用于基于所述目標特征對所述待檢測對象進行活體檢測，得到所述待檢測對象的活體檢測結果。

根據本公開的第三方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，該指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行第一方面中的任一項方法。

根據本公開的第四方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，該計算機指令用于使計算機執行第一方面中的任一項方法。

根據本申請的技術解決了活體檢測技術存在的準確率比較低的問題，提高了活體檢測的準確率。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本申請的限定。其中：