[發明專利]活體檢測方法、裝置、電子裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 202110774540.5
• 申請日: 2021-07-08
• 公開（公告）號: CN113657154A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 梁曉曦
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 范麗霞

1.一種活體檢測方法，其特征在于包括：

獲取被檢測對象的紅外圖像；

從所述紅外圖像中提取所述被檢測對象的部分人臉圖像，其中，所述部分人臉圖像未被物體遮擋；

使用已訓練的第一深度學習網絡對所述部分人臉圖像進行活體檢測，獲得第一活體檢測結果，其中，已訓練的第一深度學習網絡基于分別被標注為活體或非活體的第一訓練圖像以監督學習的方式訓練。

2.根據權利要求1所述的活體檢測方法，其特征在于，所述部分人臉圖像包括所述被檢測對象的人臉圖像中處于下眼臉以上的圖像。

3.根據權利要求1所述的活體檢測方法，其特征在于，所述已訓練的第一深度學習網絡在訓練時還基于所述第一訓練圖像的頻譜特征進行輔助監督學習。

4.根據權利要求1所述的活體檢測方法，其特征在于，

在從所述紅外圖像中提取所述被檢測對象的部分人臉圖像之前，所述方法還包括：使用已訓練的第二深度學習網絡對所述紅外圖像進行活體檢測，獲得第二活體檢測結果，其中，已訓練的第二深度學習網絡基于分別被標注為活體或非活體的第二訓練圖像以監督學習的方式訓練，所述第二訓練圖像包括：活體人臉的紅外圖像和由紙張打印的人臉的紅外圖像；在所述第二活體檢測結果表示所述紅外圖像為非活體人臉的情況下，確定所述被檢測對象為非活體；

從所述紅外圖像中提取所述被檢測對象的部分人臉圖像包括：在所述第二活體檢測結果表示所述紅外圖像為活體人臉的情況下，從所述紅外圖像中提取所述被檢測對象的部分人臉圖像。

5.根據權利要求4所述的活體檢測方法，其特征在于，使用已訓練的第二深度學習網絡對所述紅外圖像進行活體檢測包括：

從所述紅外圖像中檢測所述被檢測對象的人臉圖像，獲得所述人臉圖像的檢測框及檢測框的中心位置；

以所述檢測框的中心位置為中心，將所述檢測框的尺寸擴大數倍，得到擴大的檢測框；

獲取擴大的檢測框內的圖像，使用已訓練的第二深度學習網絡對擴大的檢測框內的圖像進行紙張邊緣檢測，以及基于紙張邊緣檢測結果確定所述第二活體檢測結果。

6.根據權利要求4所述的活體檢測方法，其特征在于，所述第二訓練圖像包括基于人臉圖像的檢測框確定的人臉圖像區域和包圍所述人臉圖像區域的邊緣區域，其中，所述邊緣區域基于以所述檢測框的中心位置為中心，將所述檢測框的尺寸擴大數倍得到的擴大的檢測框確定。

7.根據權利要求4所述的活體檢測方法，其特征在于，所述第二訓練圖像的人臉圖像區域的像素值被置為預設值。

8.根據權利要求4所述的活體檢測方法，其特征在于，已訓練的第二深度學習網絡在訓練時基于注意力機制學習多通道特征圖中各通道的權重值。

9.一種活體檢測裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取被檢測對象的紅外圖像；

第一提取模塊，用于從所述紅外圖像中提取所述被檢測對象的部分人臉圖像，其中，所述部分人臉圖像未被物體遮擋；

第一檢測模塊，用于使用已訓練的第一深度學習網絡對所述部分人臉圖像進行活體檢測，獲得第一活體檢測結果，其中，已訓練的第一深度學習網絡基于分別被標注為活體或非活體的第一訓練圖像以監督學習的方式訓練。

10.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行權利要求1至8中任一項所述的活體檢測方法。

11.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至8中任一項所述的活體檢測方法的步驟。