[發(fā)明專利]一種人臉活體檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110547658.4
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113128481A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王哲;焦任直;梁瀟;王薷泉;韓澤;崔玉君;謝會斌;李聰廷
• 申請（專利權(quán)）人: 濟(jì)南博觀智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 丁曼曼

本申請公開了一種人臉活體檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取待檢測圖像；所述待檢測圖像包括可見光人臉圖像，以及與所述可見光人臉圖像對應(yīng)的近紅外人臉圖像；利用預(yù)先基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的可見光活體檢測模型，預(yù)測所述可見光人臉圖像是否為活體人臉圖像；若是，則利用預(yù)先基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的近紅外活體檢測模型對所述近紅外人臉圖像進(jìn)行活體檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果判斷所述待檢測圖像中是否包含活體人臉目標(biāo)。可見，利用可見光及近紅外光譜波段各自的反射特性，先利用可見光活體檢測模型進(jìn)行近紅外的弱勢場景過濾，以輔助近紅外活體檢測模型，提高了人臉活體檢測的準(zhǔn)確性和效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉檢測領(lǐng)域，特別涉及一種人臉活體檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

當(dāng)前，隨著人臉技術(shù)在安防、金融等領(lǐng)域的快速發(fā)展，越來越多的人臉識別終端、身份驗證系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用。活體檢測作為人臉識別中的關(guān)鍵步驟，很容易受到打印照片、手機(jī)視頻、3D面具等人臉欺詐攻擊而影響安全性。真實人臉及非活載體對于近紅外(NearInfrared，NIR)光譜波段的吸收和反射強(qiáng)度相較于可見光(Visible Light，VIS)光譜波段更加強(qiáng)烈，通過近紅外相機(jī)輸出圖像進(jìn)行活體檢測已成為活體檢測的發(fā)展方向。但近紅外圖像對屏幕攻擊的區(qū)分度較大、對高清彩色紙張打印的區(qū)分度較小，導(dǎo)致紅外打印照片在NIR攝像頭下難以區(qū)分，檢測準(zhǔn)確率較低。且雙目人臉識別終端分別對VIS圖像及NIR圖像進(jìn)行活體檢測，會導(dǎo)致人臉識別過程的耗時增加、速度變慢、實時性降低。

現(xiàn)有技術(shù)中，通過將可見光圖像和近紅外圖像先分別輸入到基于VIS和NIR的防照片攻擊人臉活體檢測模型并綜合判斷是否為活體，之后再將兩路圖像分別輸入到基于VIS和NIR的防屏幕攻擊人臉活體檢測模型并綜合判斷是否為活體；該方法利用VIS及NIR各自人臉圖像特性分別對照片攻擊和屏幕攻擊進(jìn)行綜合判斷，但受限于人臉攻擊方式的多樣性，并且該方法需要分別進(jìn)行VIS、NIR兩路人臉檢測，然后綜合兩個檢測結(jié)果進(jìn)行活體判斷，降低了人臉活體檢測的能力和效率。現(xiàn)有技術(shù)中，還通過將可見光人臉與近紅外人臉進(jìn)行圖像融合，并分別進(jìn)行可見光人臉圖像、近紅外人臉圖像、融合圖像的活體判斷；但該方法需要進(jìn)行可見光人臉圖像、近紅外人臉圖像及融合圖像三次活體檢測，活體判斷耗時較長，并且還需要對VIS及NIR圖像融合并提取顏色特征，但RGB圖像與Gray圖像在顏色空間的特征表達(dá)具有先天差異并不適用，降低了人臉活體檢測的能力。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種人臉活體檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，能夠提高人臉活體檢測的準(zhǔn)確性和效率。其具體方案如下：

第一方面，本申請公開了一種人臉活體檢測方法，包括：

獲取待檢測圖像；所述待檢測圖像包括可見光人臉圖像，以及與所述可見光人臉圖像對應(yīng)的近紅外人臉圖像；

利用預(yù)先基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的可見光活體檢測模型，預(yù)測所述可見光人臉圖像是否為活體人臉圖像；

若是，則利用預(yù)先基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的近紅外活體檢測模型對所述近紅外人臉圖像進(jìn)行活體檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果判斷所述待檢測圖像中是否包含活體人臉目標(biāo)。

可選的，所述獲取待檢測圖像；所述待檢測圖像包括可見光人臉圖像，以及與所述可見光人臉圖像對應(yīng)的近紅外人臉圖像，包括：

利用可見光相機(jī)采集得到可見光圖像，并利用近紅外相機(jī)采集得到與所述可見光圖像對應(yīng)的近紅外圖像；

對所述可見光圖像中的人臉區(qū)域進(jìn)行提取，得到所述可見光人臉圖像，并對所述近紅外圖像中的人臉區(qū)域進(jìn)行提取，得到所述近紅外人臉圖像。

可選的，所述可見光活體檢測模型的創(chuàng)建過程，包括：

獲取樣本圖像并對所述樣本圖像添加相應(yīng)的標(biāo)簽，得到第一訓(xùn)練樣本集；所述樣本圖像包括可見光特征裁剪假人圖像、可見光真人圖像和近紅外打印假人圖像；