[发明专利]基于三维成像辅助的人脸活体检测方法、介质及系统

说明书

本发明公开了一种基于三维成像辅助的人脸活体检测方法，包括：S01、获取双目相机拍摄的人脸图像；S02、生成三维点云数据集；S03、从三维点云数据集中，随机选取N个三维点云进行平面拟合，得到拟合平面Z；S04、从三维点云数据集中，随机选取M个三维点云，分别计算这M个三维点云到拟合平面Z的距离dsubgt;n/subgt;；S05、计算距离dsubgt;n/subgt;小于阈值的三维点云数量Q，计算假点比率R＝Q/M；S06、重复上述步骤S03～S05预定次数，计算假点比率的平均值；S07、判断平均值是否在活体检测标准阈值R*内，若是则判定为活体，否则判定为非活体。本发明具有速度快、受应用环境和活体自身行为动作影响小等特点，并可有效抵御照片、视频、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段。

技术领域

本发明涉及计算机人脸活体检测领域，尤其涉及一种基于三维成像辅助的人脸活体检测方法、计算机可读介质及系统。

背景技术

随着时代的发展，人脸识别系统的应用也正变得比以往任何时候都更加普遍。从智能手机上的人脸识别解锁、到人脸识别打卡、门禁系统等，人脸识别系统正在各行各业得到应用。然而，人脸识别系统很容易被“非真实”的面孔所欺骗。比如将人的照片放在人脸识别相机，就可以骗过人脸识别系统，让其识别为人脸。为了使人脸识别系统更安全，我们不仅要识别出人脸，还需要能够检测其是否为真实面部，这就要用到活体检测了。

现有的活体检测技术主要分为以下几种：

(1)动作指令活体检测：一般采用指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，该方法通过器官的动作来判断活体，如果采用视频攻击，可能存在较大的漏洞。

(2)近红外人脸活体检测：近红外人脸活体检测主要是基于光流法而实现。该方法仅能实现夜间或无自然光条件下的活体判断，在环境光较为强烈的特殊条件下(比如室外强烈太阳光)，存在较大误差。

(3)立体性活体检测：主流采用激光器投射结构光的方法，基于3D结构光成像原理，通过人脸表面反射光线构建深度图像，判断目标对象是否为活体，可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。然而，该方法采用结构光，受环境光影响较大，例如在室外环境下太阳光强烈的条件下，激光器发出的结构光容易被太阳光淹没掉，采集到的图案误差较大，判定结果可能出错，只有在阴天情况下勉强能用，而且模型匹配耗时较长。

上述几种方法各有缺陷，鲁棒性差，物体的细微动作或环境光线距离等变化都会导致检测的结果误差，要么对光照环境敏感，要么采样时间长、速度慢，要么在活体检测过程中容易受到照片、视频、遮挡等人为操作的攻击。

发明内容

鉴于现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于三维成像辅助的人脸活体检测方法、计算机可读介质及系统，具有速度快、受应用环境和活体自身行为动作影响小等优点，可有效抵御照片、视频、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段。

为了实现上述的目的，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于三维成像辅助的人脸活体检测方法，包括：

S01、获取双目相机拍摄的人脸图像；

S02、根据获取的所述人脸图像生成人脸的三维点云数据集，所述三维点云数据包括所述人脸图像上各三维点云对应的三维坐标；

S03、进行活体检测，包括：

S031、从所述三维点云数据集中，随机选取N个三维点云进行平面拟合，得到拟合平面Z，N＞3；

S032、从所述三维点云数据集中，随机选取M个三维点云，分别计算这M个三维点云到所述拟合平面Z的距离d_n，M≥1000；

S033、计算所述距离d_n小于阈值D的三维点云数量Q，计算假点比率R＝Q/M；