[发明专利]人脸活体检测方法及装置

说明书

本公开是关于人脸活体检测方法及装置。方法包括：对待检测人脸的视频流进行采样，得到两个以上的人脸图片；对各人脸图片进行归一化处理，得到各人脸图片对应的归一化图片；从各归一化图片中选取第一图片，将第一图片的图片信息确定为待检测人脸的静态信息；分别提取各归一化图片中除第一图片之外的其它图片的图片信息与第一图片的图片信息的图像差，将各图像差的均值确定为待检测人脸的动态信息；根据待检测人脸的静态信息及动态信息，通过深度学习网络判断待检测人脸是否为活体。本公开能够提高活体检测的准确性，提高系统安全性。

技术领域

本公开涉及终端技术领域，尤其涉及人脸活体检测方法及装置。

背景技术

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的识别技术。随着技术进步，目前人脸识别技术已广泛于金融、公安、支付等领域。为了提高人脸识别的准确性和安全性，需要准确、高效地辨别待识别人脸是否为真实的人脸，因此，活体检测是人脸识别过程中一个重要的步骤，可以提高系统的安全性。

相关技术公开了一种视频人脸活体检测方法，具体包括：输入一个视频流；截取所述视频流，得到N个视频帧图片；对N个视频帧图片采用动态相关性模型算法建立N-1个动态模型；相位角模型选择，得到最终的单个动态降阶模型图片；对上述的动态降阶模型模型图片提取基于分割加权的LBP等价模式特征直方图；基于三种核函数的SVM分类，区分虚拟攻击和合法用户。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供一种人脸活体检测方法及装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种人脸活体检测方法，方法包括：

对待检测人脸的视频流进行采样，得到两个以上的人脸图片；

对各所述人脸图片进行归一化处理，得到各所述人脸图片对应的归一化图片；

从各所述归一化图片中选取第一图片，将所述第一图片的图片信息确定为所述待检测人脸的静态信息；

分别提取各所述归一化图片中除所述第一图片之外的其它图片的图片信息与所述第一图片的图片信息的图像差，将各所述图像差的均值确定为所述待检测人脸的动态信息；

根据所述待检测人脸的静态信息及动态信息，通过深度学习网络判断所述待检测人脸是否为活体。

在一个实施例中，所述对各所述人脸图片进行归一化处理，得到各所述人脸图片对应的归一化图片，包括：

定位各所述人脸图片的人脸特征点；

根据各所述人脸图片的人脸特征点，对各所述人脸图片进行归一化处理，得到各所述人脸图片对应的归一化图片。

在一个实施例中，所述从各所述归一化图片中选取第一图片，将所述第一图片的图片信息确定为所述待检测人脸的静态信息，包括：

计算各所述归一化图片的图片信息的平均图像；

分别计算各所述归一化图片的图片信息与所述平均图像的差值；

将差值最小的归一化图片的图片信息确定为所述待检测人脸的静态信息。

在一个实施例中，所述根据所述待检测人脸的静态信息及动态信息，通过深度学习网络判断所述待检测人脸是否为活体，包括：

合并所述待检测人脸的静态信息及动态信息，得到所述待检测人脸的人脸信息；

根据所述待检测人脸的人脸信息，使用深度学习网络判断所述待检测人脸是否为活体。

在一个实施例中，在所述对待检测人脸的视频流进行采样之前，所述方法还包括：

获取活体人脸的视频流、及非活体人脸的视频流；