[发明专利]活体图像检测方法、装置以及电子设备

权利要求书

1.一种活体图像检测方法，其特征在于，包括：

获取原始图像，对所述原始图像进行指定对象的特征检测；

如果检测到所述原始图像包含所述指定对象，将所述指定对象所在的区域等比例划分成多个图像块；

基于每个所述图像块提取rPPG信号；

分别将所述rPPG信号输入至预先训练好的检测模型，检测每个所述图像块提取的rPPG信号中是否包含有所述指定对象对应的活体rPPG信号；

如果是，确定所述原始图像为活体图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像为视频图像；

将所述指定对象所在的区域等比例划分成多个图像块的步骤包括：

获取包含所述指定对象的连续多帧图像；

基于每帧所述图像，将所述指定对象所在的区域等比例划分成多个图像块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述指定对象所在的区域等比例划分成多个图像块的步骤包括：

按照所述指定对象的轮廓，在每帧所述图像中对所述指定对象所在的区域进行裁切，以获取包含所述指定对象的矩形图；

基于所述矩形图对所述指定对象所在的区域进行等比例划分，以生成多个图像块；

其中，每个所述图像块均包含部分所述指定对象的图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述矩形图对所述指定对象所在的区域进行等比例划分的步骤包括：

获取所述矩形图的原始尺寸比例，以及预先设置的划分比例；

根据所述原始尺寸比例与所述划分比例对所述矩形图进行缩放，生成所述矩形图对应的缩放图，其中，所述缩放图的尺寸比例与所述划分比例满足整数倍关系；

基于所述缩放图，按照预先设置的所述划分比例进行等比例划分。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练好的检测模型为多示例学习模型；

所述分别将所述rPPG信号输入至预先训练好的检测模型的步骤包括：

将所述原始图像标记为所述多示例学习模型对应的包，以及，根据每个所述图像块提取的所述rPPG信号生成与所述包对应的示例；

将所述示例输入至所述多示例学习模型，以使所述多示例学习模型根据所述示例对所述包进行标记。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预先建立的样本集，其中，所述样本集包括指定对象的图像集，其中，所述图像集一部分图像为带有活体标记，另一部分图像带有非活体标记；

将所述图像集中的图像作为多示例学习模型对应的包，对多示例学习模型进行训练，以生成所述检测模型，其中，所述多示例学习模型为具有检测所述rPPG信号是否为活体rPPG信号的功能的模型。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述图像块提取rPPG信号的步骤包括：

计算每个所述图像块中每个颜色通道像素值的平均值，对所述平均值进行去噪声处理；

根据所述平均值计算每个所述图像块对应的rPPG值；

基于多帧图像中的每帧所述图像，根据相同位置的所述图像块对应的rPPG值生成所述相同位置的所述图像块对应的rPPG信号。

8.一种活体图像检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取原始图像，对所述原始图像进行指定对象的特征检测；

划分模块，用于如果检测到所述原始图像包含所述指定对象，将所述指定对象所在的区域等比例划分成多个图像块；

提取模块，用于基于每个所述图像块提取rPPG信号；

检测模块，用于分别将所述rPPG信号输入至预先训练好的检测模型，检测每个所述图像块提取的rPPG信号中是否包含有所述指定对象对应的活体rPPG信号；

第一确定模块，用于当所述检测模块的检测结果为是时，确定所述原始图像为活体图像。