[发明专利]虹膜活体检测方法及相关产品

说明书

技术领域

本发明涉及移动终端技术领域，具体涉及一种虹膜活体检测方法及相关产品。

背景技术

随着移动终端(手机、平板电脑等)的大量普及应用，移动终端能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，移动终端向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。

目前来看，虹膜识别越来越受到移动终端生产厂商的青睐，虹膜识别的安全性也是其关注的重要问题之一。出于安全性考虑，通常情况下，会在虹膜识别之前，先对虹膜进行活体检测，但是目前的虹膜活体检测准确性并不高。

发明内容

本发明实施例提供了一种虹膜活体检测方法及相关产品，以期提高虹膜活体检测的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种虹膜活体检测方法，包括：

获取虹膜图像；

对所述虹膜图像进行多尺度分解，得到K个高频分量图像，所述K为大于1的整数；

确定所述K个高频分量图像中不同高频分量图像之间的特征，得到M组特征，所述M为大于1的整数；

采用预设虹膜活体检测分类器对所述M组特征进行训练，并根据训练结果判断所述虹膜图像是否来自活体虹膜。

第二方面，本发明实施例提供了一种虹膜活体检测装置，包括：

第一获取单元，用于获取虹膜图像；

分解单元，用于对所述虹膜图像进行多尺度分解，得到K个高频分量图像，所述K为大于1的整数；

确定单元，用于确定所述K个高频分量图像中不同高频分量图像之间的特征，得到M组特征，所述M为大于1的整数；

训练单元，用于采用预设虹膜活体检测分类器对所述M组特征进行训练，并根据训练结果判断所述虹膜图像是否来自活体虹膜。

第三方面，本发明实施例提供了一种移动终端，应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

获取虹膜图像；

对所述虹膜图像进行多尺度分解，得到K个高频分量图像，所述K为大于1的整数；

确定所述K个高频分量图像中不同高频分量图像之间的特征，得到M组特征，所述M为大于1的整数；

采用预设虹膜活体检测分类器对所述M组特征进行训练，并根据训练结果判断所述虹膜图像是否来自活体虹膜。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本发明实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本发明实施例中，获取虹膜图像，对虹膜图像进行多尺度分解，得到K个高频分量图像，K为大于1的整数，确定K个高频分量图像中不同高频分量图像之间的特征，得到M组特征，M为大于1的整数，采用预设虹膜活体检测分类器对M组特征进行训练，并根据训练结果判断虹膜图像是否来自活体虹膜，从而，可对虹膜图像进行多尺度分解，以得到其高频分量图像，并根据该高频分量图像得到虹膜图像中的细节性特征，从而，深度挖掘虹膜图像的细节性特征，对该细节性特征进行训练，以判断虹膜图像来自于来活体虹膜，可提高虹膜活体检测的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是本发明实施例提供的一种示例智能手机的架构示意图；

图1B是本发明实施例公开的一种虹膜活体检测方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种虹膜活体检测方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图；

图4a是本发明实施例提供的一种虹膜活体检测装置的结构示意图；

图4b是本发明实施例提供的图4a所描述的虹膜活体检测装置的确定单元的结构示意图；

图4c是本发明实施例提供的图4a所描述的虹膜活体检测装置的获取单元的结构示意图；