[发明专利]基于瞳孔的活体检测方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本发明涉及大数据处理，揭露了一种基于瞳孔的活体检测方法，该方法包括：在收到活体检测请求后，采集目标对象的图像，计算图像中瞳孔区域的平均灰度值，根据图像对应的灰度值判断是否通过瞳孔活体检测。本发明还揭露了一种电子装置、服务器及计算机存储介质。利用本发明，可在降低计算资源的同时，提高基于瞳孔的活体检测的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于瞳孔的活体检测方法、电子装置、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，身份验证技术，如指纹识别、眼纹识别、虹膜识别、以及人脸识别等都得到了极大的发展。其中，人脸识别技术最为突出，其已经越来越广泛地应用到各类身份认证系统中。

基于人脸识别的身份认证系统，需要解决的一大技术难点是活体检测的准确性和便捷性，众所周知，进行活体检测的主要目的是用来确认采集到的人脸图像等数据是来自用户本人，而不是伪造图片认证或者伪造视频的回放认证。目前，针对活体检测过程的攻击手段，包括照片攻击、视频回放攻击、合成人脸图片攻击等，为了解决这类伪造认证的问题，业界普遍采用了随机动作活体检测方案：由视频中面部不同部位的运动变化切入，融入需要用户主动配合的随机化交互动作，比如眨眼、摇头或唇语识别等等，并据此来判断检测对象是否为活体。

虽然随机动作活体检测有着很高的安全性，但是按照指示让用户去做动作比较死板，对用户来说体验不是很好，为了进一步解决这个问题，目前市场上出现了新的静默活体检测方案：主动向检测对象投射光线；对所述检测对象进行图像采集，以得到图像序列；识别出所述图像序列中检测对象的表面存在所述投射光线所产生的反射光信号，所述反射光信号在所述检测对象表面形成图像特征；采用预设识别模型对所述图像特征所属对象的类型进行识别。

然而，这种新的静默活体检测方案的缺陷在于：运算过程比较复杂，另外，容易在伪造的材料中通过模拟人脸反光特征的材料涂层加以规避，准确性和安全性无法保障。

发明内容

鉴于以上内容，本发明提供一种基于瞳孔的活体检测方法、电子装置、服务器及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高基于瞳孔的活体检测的准确性。

为实现上述目的，本发明提供一种基于瞳孔的活体检测方法，适用于带有发光单元和图像采集单元的电子装置，该方法包括：

S1、在收到活体检测请求后，控制所述发光单元分别按照不同的预设功率工作以向目标对象投射不同发光强度的光线，并在控制所述发光单元按照一个预设功率工作后，控制所述图像采集单元采集目标对象的与该预设功率对应的图像；

S2、识别出采集的各个图像中的预设眼睛的瞳孔区域的平均灰度值；及

S3、基于采集的各个图像对应的平均灰度值及预设分析规则，分析判断瞳孔活体检测失败或者通过。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该装置包括发光单元、图像采集单元、第一存储器和第一处理器，所述第一存储器中存储有可在所述第一处理器上运行的第一活体检测程序，所述第一活体检测程序被所述第一处理器执行时可实现如上所述基于瞳孔的活体检测方法中的任意步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括第一活体检测程序，所述第一活体检测程序被处理器执行时，可实现如上所述基于瞳孔的活体检测方法中的任意步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于瞳孔的活体检测方法，应用于服务器，该方法包括：

从通信连接的执行活体检测的电子装置接收采集的图像；

识别出采集的各个图像中的预设眼睛的瞳孔区域的平均灰度值；及

基于采集的各个图像对应的平均灰度值及预设分析规则，分析判断瞳孔活体检测失败或者通过。