[发明专利]虹膜静默活体检测方法、装置、可读存储介质及设备

说明书

本发明公开了一种虹膜静默活体检测方法、装置、可读存储介质及设备，属于虹膜识别领域。该方法包括：获取虹膜图像并进行预处理；使用虹膜分类CNN，按照模糊程度将虹膜图像分类到若干模糊等级中的一个模糊等级；使用与虹膜图像分类到的模糊等级对应的活体检测CNN对虹膜图像进行活体检测，得到活体检测结果；其中，每个模糊等级对应一个活体检测CNN。本发明在用户无感知的情况下进行虹膜活体检测，具有准确率高、效率高和用户友好等优点，可以被广泛使用和推广。

技术领域

本发明涉及虹膜识别领域，特别是指一种虹膜静默活体检测方法、装置、可读存储介质及设备。

背景技术

近年来，指纹、人脸、虹膜等基于生物特征识别的身份识别技术和产品，越来越被广大消费者所认知和接受，市场应用也日趋广泛。但这些技术的输入是由采集仪采集的相应人体部位的图像，都存在假体攻击的安全隐患。所以，研究评判采集图像是否来自真实活体对象的生物特征防伪技术至关重要。

虹膜识别以虹膜唯一、稳定和不可更改的特性，被公认是最可靠和安全的生物特征识别之一。随着市场需求的演变，虹膜采集条件越来越开放，特别是手机虹膜的应用，使得虹膜图像质量得不到稳定把控，也使得假体虹膜更容易绕过传统虹膜防伪算法。

目前，虹膜识别系统的防伪技术面临的主要威胁有以下几类：

1、眼睛图像：移动设备显示屏显示的虹膜照片和视频，打印纸打印的虹膜照片等。

2、打印有虹膜纹理的隐形眼镜和美瞳等。

对于移动设备显示屏在采集仪镜头前播放照片和视频的造假手段，由于虹膜采集设备需配有近红外补光灯，而电子屏幕在近红外补光灯下的成像是暗黑色，不能有效的显示播放的虹膜照片或视频，所以能够先天性的解决该类攻击威胁。因此，市场上最为常见的最为容易伪造的攻击手段是打印纸打印的虹膜照片和打印有虹膜纹理的隐形眼镜。

目前，虹膜识别防伪技术主要有以下四类：

1、基于虹膜震颤的防伪技术：虹膜神经系统会发生无意识的震颤，通过检测这种震颤，可以判断是否为活体。

该方法需要一段时间间隔内检测非常细微的虹膜震颤变化，对虹膜图像质量要求极高，需要高精摄像头，且容易因头部晃动造成误判。

2、依赖用户配合的防伪技术，该技术分为被动配合和主动配合两种。

被动配合：硬件设备设计不同光照强度或不同波长的光照，促使用户虹膜瞳孔缩放，通过检测瞳孔缩放和虹膜形成的光斑大小变化判断是否为活体。

主动配合：系统随机给出事先定义的视线轨迹，提示用户按照该轨迹转动虹膜，检测实际视线轨迹与系统给定轨迹重合度，判断是否为活体。

该方法中的被动配合需要额外硬件支持，很难做到标准化，且容易受到环境的影响(自然光照强度、镜片反光等)，同时通过对打印虹膜纸张折叠、晃动都能制造虹膜和光斑大小变化的假象。主动配合的方法对用户很不友好，一般需要较长时间采集，另外掌握技巧，也能使用打印虹膜模拟视线轨迹。

3、傅里叶频谱分析法：使用傅里叶变换，将虹膜图像转换至频域分析，按照频谱分布，判别是否为活体。

该方法容易受到模糊的影响，高清活体虹膜图像和模糊采集的假体虹膜图像的频谱分布很难区分。

4、设计检测活体虹膜与假体虹膜图像特征的提取器，按照特征分类是否为活体。