[发明专利]一种活体检测方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种活体检测方法和装置，该方法包括：通过指令选择模型为预设的动作指令集中的参考动作指令配置进行稀疏约束的指令权重；根据所述指令权重从所述参考动作指令中选择目标动作指令；当提示所述目标动作指令时，采集目标图像数据；检测所述目标图像数据判断所述目标动作指令表征的动作主体是否为活体。本发明实施例通过稀疏约束减少指令的数量，从而提高操作的简便性，提高用户体验。

技术领域

本发明涉及安全技术领域，特别是涉及一种活体检测方法和一种活体检测装置。

背景技术

随着生物特征识别技术的迅速发展，诸如指纹、人脸、虹膜等生物特征广泛应用在安检、支付、数据加密等领域。

不法分子通过伪造指纹、人脸照片、人脸素描、人脸视频、三维模型合成等攻击手段进行欺骗，从而骗取得到合法的身份认知，从事非法活动。

为了提高安检、支付、数据加密等领域的安全性，通常在生物特征识别时进行活体检测。

目前，经常使用挑战-响应机制方法进行活体检测，即要求用户根据系统发出的指令做出相应的回应，通过估计用户的行为信息来判断用户对于指令的响应是否正确，如果响应正确，则可以确定当前用户为合法用户，否则为攻击者。

例如，指出一个方向并要求用户将头部转到该指定的方向，通过估计用户的头部姿态来判断是否活体；又例如，要求用户读出一组数字，通过嘴部形状来判断是否为活体，等等。

在挑战-响应机制方法中，提高指令的数量可以提高活体检测的准确率，但是，指令的数量过多会导致操作繁琐，用户体验差，反之，降低指令的数量可以提高操作的简便性，但是，指令的数量过少会导致活体检测的准确率。

发明内容

鉴于上述问题，为了解决上述难以同时保证活体检测的准确率和操作的简便性的问题，本发明实施例提出了一种活体检测方法和相应的一种活体检测装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种活体检测方法，包括：

通过指令选择模型为预设的动作指令集中的参考动作指令配置进行稀疏约束的指令权重；

根据所述指令权重从所述参考动作指令中选择目标动作指令；

当提示所述目标动作指令时，采集目标图像数据；

检测所述目标图像数据判断所述目标动作指令表征的动作主体是否为活体。

优选地，所述通过指令选择模型为预设的动作指令集中的参考动作指令配置进行稀疏约束的指令权重的步骤，包括：

采用损失函数对所述参考动作指令配置进行稀疏约束的指令权重。

优选地，所述通过指令选择模型为预设的动作指令集中的参考动作指令配置进行稀疏约束的指令权重的步骤，还包括：

从预设的动作指令集中依次选择参考动作指令；

采集所述参考动作指令的用户动作图像；

提取所述用户动作图像的特征信息；

根据所述特征信息训练动作指令分类器。

优选地，所述损失函数包括损失项和正则项；

所述损失项为所述参考动作指令的用户动作图像的预计分类标签与实际分类标签之间的损失值；

所述正则项为以损失项为基础对所述参考动作指令的指令权重进行基于组的稀疏约束；

其中，所述参考动作指令的每一个参考动作指令的指令权重为多维；

所述基于组的稀疏约束为以一个参考动作指令的指令权重为组进行稀疏约束；