[发明专利]用于活体检验的方法和装置，存储介质和电子设备

说明书

本公开的目的是提供一种用于活体检验的方法和装置，存储介质和电子设备，以解决相关技术中在进行人脸识别时活体检验准确度较低的问题。所述方法包括：获取待检对象的面部深度图和面部热像图；通过预设的特征提取模型，从所述面部深度图和所述面部热像图提取特征信息；根据所述特征信息，以及特征对应的所属类别的判定模型，确定所述待检对象是否属于活体类别。

技术领域

本公开涉及图像处理领域，具体地，涉及一种用于活体检验的方法和装置，存储介质和电子设备。

背景技术

随着科技的发展，数据处理效率的提升，合法身份的认证方式发生日新月异的变化。相关技术中，提出了通过采集待验证者的生物特征来进行用户合法身份验证的方案，这些生物特征可以是指纹特征，也可以是人的面部特征等等。

人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。与其它类型的生物识别比较，人脸识别具有如下特点具有非接触性，也就是说用户不需要和设备直接接触，设备就能获取人脸图像。此外，在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

发明内容

本公开的目的是提供一种用于活体检验的方法和装置，存储介质和电子设备，以解决相关技术中在进行人脸识别时活体检验准确度较低的问题。

为了实现上述目的，第一方面，本公开提供用于活体检验的方法，所述方法包括：

获取待检对象的面部深度图和面部热像图；

通过预设的特征提取模型，从所述面部深度图和所述面部热像图提取特征信息；

根据所述特征信息，以及特征对应的所属类别的判定模型，确定所述待检对象是否属于活体类别。

可选的，所述获取待检对象的面部深度图和面部热像图，包括：

同时获取待检对象的RGB图，深度图和热像图；

从所述RGB图像中获取面部位置坐标；

将所述面部位置坐标映射于所述深度图和所述热像图的区域分别作为面部深度图和面部热像图。

可选的，所述方法还包括：

通过直方图均衡增强所述RGB图、所述深度图和所述热像图中一种或多种图像中面部区域与背景区域的对比度。

可选的，所述通过预设的特征提取模型，从所述面部深度图和所述面部热像图提取特征信息，包括：

融合所述面部深度图和所述面部热像图对应的像素点，得到融合后的面部图像；

通过预先训练的卷积神经网络模型提取所述融合后的面部图像的特征矩阵，所述特征信息包括所述特征矩阵。

可选的，所述根据所述特征信息，以及特征对应的所属类别的判定模型，确定所述待检对象是否属于活体类别，包括：

将所述图像特征矩阵输入预设的分类的函数模型，得到所述融合后的面部图像属于活体类的概率值；

若所述概率值大于预设的概率阈值，则确定所述待检对象为活体。

可选的，所述预设的分类的函数模型为Softmax分类函数；

所述将所述图像特征矩阵输入预设的分类的函数模型，得到所述融合后的面部图像属于活体类的概率值，包括：

对所述图像特征矩阵做全连接层变换，得到输出的多维特征向量，其中，所述多维特征向量的维度数目对应所述Softmax分类函数的类别数目；

根据如下公式确定得到所述融合后的面部图像属于活体类的概率值：