[發明專利]基于神經網絡的多通道人臉活體檢測方法及裝置有效
| 申請號： | 202110146331.6 | 申請日： | 2021-02-03 |
| 公開（公告）號： | CN112507986B | 公開（公告）日： | 2021-05-11 |
| 發明（設計）人： | 陳俊逸;佐凱 | 申請（專利權）人： | 長沙小鈷科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 長沙德恒三權知識產權代理事務所(普通合伙) 43229 | 代理人： | 徐仰貴 |
| 地址： | 410000 湖南省長沙市高新開發區*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 神經網絡 通道 活體 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種基于神經網絡的多通道人臉活體檢測方法，其特征在于，包括：
獲取N個待訓練人臉圖像；
處理所述N個待訓練人臉圖像，得到每個待訓練人臉圖像的X個人臉放大圖和Y個人臉細節圖；
構造用于學習人臉活體識別不確定度的人臉活體識別模型；所述人臉活體識別模型包括X+Y個通道，其中X個通道用于輸入X個人臉放大圖；Y個通道用于輸入Y個人臉細節圖；
依次將所述N個待訓練人臉圖像的X個人臉放大圖和Y個人臉細節圖分別輸入所述人臉活體識別模型的X+Y個通道，輸出對應每個待訓練人臉圖像的X+Y+Z個人臉活體識別不確定度，并通過人臉活體識別不確定性回歸損失，確定訓練好的人臉活體識別模型；
獲取待檢測人臉圖像；
處理所述待檢測人臉圖像得到所述待檢測人臉圖像的X個人臉放大圖和Y個人臉細節圖；
將所述待檢測人臉圖像的X個人臉放大圖和Y個人臉細節圖輸入所述訓練好的人臉活體識別模型，輸出對應所述待檢測人臉圖像的X+Y+Z個人臉活體識別不確定度；
根據所述待檢測人臉圖像的X+Y+Z個人臉活體識別不確定度，判定所述待檢測人臉圖像是否為活體；
其中，N代表所述待訓練人臉圖像的樣本個數；X代表所述人臉放大圖的選取個數；Y代表所述人臉細節圖的選取個數；Z代表人臉放大圖和人臉細節圖的組合的選取個數；
處理所述N個待訓練人臉圖像，得到每個待訓練人臉圖像的X個人臉放大圖的步驟，包括：
檢測所述N個待訓練人臉圖像，獲取每個待訓練人臉圖像的邊框區域；
選取X個放大系數，根據所述X個放大系數將每個待訓練人臉圖像的邊框區域分別放大相應倍數得到每個待訓練人臉圖像的X個放大的邊框區域；
重塑每個待訓練人臉圖像的X個放大的邊框區域至預設規格，得到每個待訓練人臉圖像的X個人臉放大圖；
處理所述N個待訓練人臉圖像，得到每個待訓練人臉圖像的人臉細節圖的步驟，包括：
檢測所述N個待訓練人臉圖像，獲取每個待訓練人臉圖像的邊框區域；
在每個待訓練人臉圖像的邊框區域上選定預設數量的關鍵點；
以所述關鍵點為中心截取預設寬高的區塊圖，并選取所述區塊圖拼接為對應每個待訓練人臉圖像的Y個人臉細節圖。
2.根據權利要求1所述的多通道人臉活體檢測方法，其特征在于，所述人臉活體識別模型，用于根據輸入的X個人臉放大圖輸出X個人臉活體識別不確定度；根據輸入的Y個人臉細節圖輸出Y個人臉活體識別不確定度；根據輸入的X個人臉放大圖和Y個人臉細節圖中的至少兩個組合的元素疊加，輸出Z個人臉活體識別不確定度。
3.根據權利要求1-2任意一項所述的多通道人臉活體檢測方法，其特征在于，還包括：
在所述待檢測人臉圖像為非活體時，根據所述待檢測人臉圖像的X+Y+Z個人臉活體識別不確定度，判定所述待檢測人臉圖像的攻擊類型。
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