[发明专利]基于人眼区域活动状态的活体检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，特别涉及一种基于人眼区域活动状态的活体检测方法和装置。

背景技术

随着生物特征识别技术的不断发展，人脸识别技术被广泛用于身份认证系统中。但基于人脸识别技术的身份认证系统不能鉴别照片或视频等非活体信息，通过照片或视频替代真实活体进行假冒欺骗，对身份认证系统安全构成严重威胁。针对人脸识别技术中的假冒欺骗问题，活体检测成为一种区分当前参与认证用户是否为活体的重要技术。

现有技术中，基于人的头部运动获取三维深度信息的活体检测技术，根据活体人脸和模板库中人脸特征点的三维深度坐标的差异性判断当前参与认证的用户是否为活体。基于人的眨眼生理行为的活体检测技术，根据识别人体的自然眨眼特征来判断当前认证用户是否为活体。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

现有技术中，基于三维深度信息分析和人的眨眼生理特征识别的活体检测技术对于抵制照片假冒攻击有效，但对于含有头部运动和含有眨眼的视频假冒攻击则无效。

发明内容

为了解决现有活体检测技术对视频假冒攻击无效的问题，本发明实施例提供了一种基于人眼区域活动状态的活体检测方法和装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于人眼区域活动状态的活体检测方法，所述方法包括：

根据尺度均衡算法、人脸检测算法和人眼检测算法对实时视频图像进行人眼检测，得到人眼区域；

根据LK跟踪算法、所述人眼区域和所述实时视频图像进行人眼跟踪，得到人眼特征点和所述人眼特征点的实时坐标信息；

向用户发送随机眼部动作指令后，根据所述LK跟踪算法、所述人眼特征点和所述人眼特征点的实时坐标信息对所述实时视频图像进行人眼跟踪，得到预设帧数的实时人眼区域，所述随机眼部动作指令至少包括左移、右移和闭眼；

根据与所述随机眼部动作指令对应的活体检测算法和所述预设帧数的实时人眼区域，判断所述用户是否为活体。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实施方式中，根据尺度均衡算法、人脸检测算法和人眼检测算法对实时视频图像进行人眼检测，得到人眼区域，包括：

根据尺度均衡算法和人脸检测算法对实时视频图像进行人脸检测，得到人脸区域；

根据人眼检测算法和所述人脸区域进行人眼检测，得到人眼区域。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实施方式中，当所述随机眼部动作指令为左移或右移时，根据与所述随机眼部动作指令对应的活体检测算法和所述预设帧数的实时人眼区域，判断所述用户是否为活体，包括：

根据与所述随机眼部动作指令对应的活体检测算法和所述预设帧数的实时人眼区域，计算所述预设帧数的实时人眼区域中相邻两帧的实时人眼区域的相对位置变化方向；

根据所述相邻两帧的实时人眼区域的相对位置变化方向，计算与所述随机眼部动作指令一致的实时人眼区域的帧数；

根据与所述随机眼部动作指令一致的实时人眼区域的帧数和预设一致性帧数，判断所述用户是否为活体。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实施方式中，当所述随机眼部动作指令为闭眼时，根据与所述随机眼部动作指令对应的活体检测算法和所述预设帧数的实时人眼区域，判断所述用户是否为活体，包括：

根据与所述随机眼部动作指令对应的活体检测算法和所述预设帧数的实时人眼区域，计算所述预设帧数的实时人眼区域与预设睁眼模板的归一化互相关系数；

根据所述归一化互相关系数和预设相关系数，计算与所述随机眼部动作指令一致的实时人眼区域的帧数；

根据与所述随机眼部动作指令一致的实时人眼区域的帧数和预设一致性帧数，判断所述用户是否为活体。

结合第一方面的任一种可能的实施方式，在第一方面的第四种可能的实施方式中，所述尺度均衡算法为不同预设尺度的窗口在不同预设帧数的图像中进行遍历的算法。

第二方面，提供了一种基于人眼区域活动状态的活体检测装置，所述装置包括：

人眼检测模块，用于根据尺度均衡算法、人脸检测算法和人眼检测算法对实时视频图像进行人眼检测，得到人眼区域；

人眼跟踪模块，用于根据LK跟踪算法、所述人眼区域和所述实时视频图像进行人眼跟踪，得到人眼特征点和所述人眼特征点的实时坐标信息；