[发明专利]一种人脸活体验证方法、装置、移动终端及可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸活体验证方法，应用于移动终端，其特征在于，所述方法包括：

利用移动终端的左右摄像头拍摄人脸图像；

分别对拍摄到的左右人脸图像进行畸变矫正和行对齐；

分别对经过矫正的左右人脸图像进行人脸检测；

对经过人脸检测的左右图像进行匹配人脸关键点；

根据所述人脸关键点之间的距离进行活体判断；

其中，所述根据所述人脸关键点之间的距离进行活体判断，包括：

确定左右耳朵到摄像镜头的距离；

确定左右眼睛到镜头的距离；

确定左眼睛到耳朵的深度距离Dist_eyeToRose；

确定左眼睛到右眼睛的深度距离Dist_eyeToeye；

确定人脸旋转角度angle；

根据所述左眼睛到耳朵的深度距离Dist_eyeToRose和所述人脸旋转角度angle进行活体判断，包括：当确定人脸旋转角度为[0,angle]范围内时，设置阈值T1：Dist_eyeToRoseT1时，为非活体攻击；

根据所述左眼睛到右眼睛的深度距离Dist_eyeToeye和所述人脸旋转角度angle进行活体判断，包括：当确定人脸旋转角度为[angle,90]范围时，判断左右眼睛间的深度差：设置阈值T1：Dist_eyeToeyeT1时，为非活体攻击。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对拍摄到的左右人脸图像进行畸变矫正和行对齐，包括：

将左右摄像头拍摄到的人脸图像进行畸变矫正；

对经过畸变矫正的左右人脸图像进行双目校正。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对经过畸变矫正的左右人脸图像进行双目校正，包括：将经过畸变矫正的左右摄像头拍摄到的人脸图像进行旋转，进行双目校正，使双目摄像头获取的图像能够在数学上保持对齐。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对经过矫正的左右人脸图像进行人脸检测，包括：采用基于深度学习的mtcnn算法检测获取经过矫正的左右人脸图像中人脸框的位置，以及人脸的关键点信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对经过人脸检测的左右人脸图像进行匹配人脸关键点，包括：根据获取到人脸框和人脸关键点信息，匹配左右人脸图像中的左右人脸的关键点位置。

6.一种人脸活体验证装置，应用于如权利要求1至5任一项所述的一种人脸活体验证方法，其特征在于，所述装置包括：拍摄模块、矫正和行对齐模块、检测模块、匹配模块、判断模块，其中：

所述拍摄模块，用于利用移动终端的左右摄像头拍摄人脸图像；

所述矫正和行对齐模块，用于分别对拍摄到的左右人脸图像进行畸变矫正和行对齐；

所述检测模块，用于分别对经过矫正的左右人脸图像进行人脸检测；

所述匹配模块，用于对经过人脸检测的左右图像进行匹配人脸关键点；

所述判断模块，用于根据所述人脸关键点之间的距离进行活体判断；

其中，所述判断模块，还用于确定左右耳朵到摄像镜头的距离；确定左右眼睛到镜头的距离；确定左眼睛到耳朵的深度距离Dist_eyeToRose；确定左眼睛到右眼睛的深度距离Dist_eyeToeye；确定人脸旋转角度angle；根据所述左眼睛到耳朵的深度距离Dist_eyeToRose和所述人脸旋转角度angle进行活体判断，包括：当确定人脸旋转角度为[0,angle]范围内时，设置阈值T1：Dist_eyeToRoseT1时，为非活体攻击；根据所述左眼睛到右眼睛的深度距离Dist_eyeToeye和所述人脸旋转角度angle进行活体判断，包括：当确定人脸旋转角度为[angle,90]范围时，判断左右眼睛间的深度差：设置阈值T1：Dist_eyeToeyeT1时，为非活体攻击。

7.一种终端，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的一种人脸活体验证方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有人脸活体验证程序，所述人脸活体验证方法程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的一种人脸活体验证方法的步骤。