[发明专利]基于频谱分析的活体识别方法、装置、终端及可读介质

权利要求书

1.一种基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像，对所述待识别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对应的第一人脸图像区域；

通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量；

将所述第一频率响应特征向量输入训练完成的目标分类器，输出与所述待识别图像对应的活体识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练集，所述训练集包括多个样本图像及与所述样本图像对应的样本识别结果；

对所述样本图像进行人脸识别，获取样本图像的第二人脸图像区域；

通过所述特征提取算法，获取第二人脸图像区域对应的第二频率响应特征；

根据所述训练集包括的多个样本图像及其对应的样本识别结果、第二频率响应特征对预设的分类器进行训练，获取训练完成的目标分类器。

3.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对应的第一人脸图像区域的步骤，还包括：

通过预设的人脸识别算法，获取所述待识别图像中的人脸区域作为第一人脸图像区域；

或，

通过预设的人脸特征识别算法，获取所述待识别图像中的人脸区域进行切割，获取包含人脸五官的第一人脸图像区域。

4.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对应的第一人脸图像区域的步骤之后，还包括：

对所述第一人脸图像区域进行归一化处理，获取预设尺寸下的第一人脸图像区域，所述预设尺寸的长与宽相等。

5.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量的步骤，还包括：

通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域在指定颜色通道上的频率响应特征向量作为第一频率响应特征向量，所述指定颜色通道为一个或多个。

6.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量的步骤之前，还包括：

根据预设的照度归一化算法，对所述第一人脸图像区域进行照度归一化处理，所述归一化处理包括去除所述第一人脸图像区域包含的直流分量。

7.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量的步骤，还包括：

通过傅里叶变换，获取与所述第一人脸图像对应的第一频谱图像；

获取所述第一频谱图像中频率在0至目标频率之间的幅度大于预设的幅度阈值的目标像素点，根据目标像素点计算所述第一频率响应特征向量；

所述目标频率根据所述第一人脸图像区域的区域大小确定。

8.一种基于频谱分析的活体识别装置，其特征在于，所述装置包括：

模型训练模块，用于获取训练集，所述训练集包括多个样本图像及与所述样本图像对应的样本识别结果；对所述样本图像进行人脸识别，获取样本图像的第二人脸图像区域；通过所述特征提取算法，获取第二人脸图像区域对应的第二频率响应特征；根据所述训练集包括的多个样本图像及其对应的样本识别结果、第二频率响应特征对预设的分类器进行训练，获取训练完成的目标分类器；

人脸识别模块，用于获取待识别图像，对所述待识别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对应的第一人脸图像区域；

特征提取模块，用于通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量；

活体识别模块，用于将所述第一频率响应特征向量输入训练完成的目标分类器，输出与所述待识别图像对应的活体识别结果。