[發明專利]一種基于多模態數據的靜默活體檢測方法

在審

• 申請號: 202110452515.5
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113052142A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 馮偲
• 申請（專利權）人: 的盧技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 羅運紅

1.一種基于多模態數據的靜默活體檢測方法，其特征在于，包括：

(1)利用傳感器采集人臉RGB圖像、紅外圖像和深度圖像，摳出三種原始圖像中人臉區域圖；

(2)建立特征提取網絡，特征提取網絡包括卷積層，利用特征提取網絡對步驟1中人臉區域圖進行特征提取，得到RGB圖像、紅外圖像和深度圖像的卷積特征圖；

(3)將步驟2中三個卷積特征圖利用深度神經網絡進行數據層面的融合，得到多模態融合特征圖；

(4)利用深度神經網絡提取多模態融合特征圖的特征向量；

(5)對步驟4的特征向量進行處理，輸出活體分類的結果，包括活體和非活體。

2.根據權利要求1所述的靜默活體檢測方法，其特征在于，步驟1進行人臉區域摳圖后分別對三種人臉區域圖進行仿射變換。

3.根據權利要求2所述的靜默活體檢測方法，其特征在于，步驟2特征提取網絡包括4個卷積層，每個卷積層使用激活函數，4個卷積層依次對每個模態數據進行處理。

4.根據權利要求3所述的靜默活體檢測方法，其特征在于，步驟4包括：先將多模態融合特征圖輸入第一全連接層，得到第一全連接層特征向量；再將第一全連接層特征向量輸入到第二全連接層，得到第二全連接層特征向量。

5.根據權利要求4所述的靜默活體檢測方法，其特征在于，步驟5利用分類算法函數對第二全連接層特征向量進行分類，得出二元分類結果，輸出值為0或1，對輸出值進行判斷，如果為0，則檢測結果為非活體；如果為1，則檢測結果為活體。