[发明专利]人脸活体检测方法、系统、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括步骤：

人脸关键点及人脸框检测，并进行人脸对齐；

使用人脸追踪技术关联连续视频帧中相同的人脸ID；

将人脸从原图中截取出，将RGB通道转换为HSV以及YCbCr空间，并将转换后的HSV和YCbCr图进行叠加，获得叠加图；通过Sobel算子对人脸区域提取Sobel特征，将获得的Sobel特征图；

将一人脸ID预设帧数的所述Sobel特征图及所述叠加图分别从双流神经网络的两个输入通道输入，获得每一帧图片的活体判断结果；

将该人脸ID的所有活体判断结果进行投票，当判断为活体的帧数多时，则认定对象为活体，当判断为攻击的帧数多时，则认定对象为非活体。

2.根据权利要求1所述的人脸活体检测方法，其特征在于：在通过Sobel算子对区域提取Sobel特征的步骤之前，还包括对所述区域使用高斯算子进行去噪。

3.根据权利要求1所述的人脸活体检测方法，其特征在于：在步骤通过Sobel算子对人脸区域提取Sobel特征之前，还包括将原图中的人脸框中心向外扩充，以将人脸框扩大。

4.根据权利要求1所述的人脸活体检测方法，其特征在于：

对于每一张输入的图像A，G_x和G_y分别与图像A做卷积得到之后输出图像A_G，每一个像素的值为：其中G_x表示x方向的卷积核，G_y表示y方向的卷积核。

5.根据权利要求1至3任一项所述的人脸活体检测方法，其特征在于：通过多任务级联卷积神经网络来检测得到人脸框以及人脸关键点的坐标。

6.根据权利要求1至3任一项所述的人脸活体检测方法，其特征在于：将人脸框面积大于图片的预设比例的图片以及人脸长宽小于预设大小的图片删除。

7.根据权利要求1至3任一项所述的人脸活体检测方法，其特征在于：在进行人脸对齐之后还包括步骤：过滤劣质的人脸图片。

8.一种人脸活体检测系统，其特征在于，包括：

人脸检测模块：人脸关键点及人脸框检测，并进行人脸对齐；

人脸追踪模块：使用人脸追踪技术关联连续视频帧中相同的人脸ID；

图获取模块：将人脸从原图中截取出，将RGB通道转换为HSV以及YCbCr空间，并将转换后的HSV和YCbCr图进行叠加，获得叠加图；通过Sobel算子对人脸区域提取Sobel特征，将获得的Sobel特征图；

活体检测模块：将一人脸ID预设帧数的所述Sobel特征图及所述叠加图分别从双流神经网络的两个输入通道输入，获得每一帧图片的活体判断结果；

投票模块：将该人脸ID的所有活体判断结果进行投票，当判断为活体的帧数多时，则认定对象为活体，判断为攻击的帧数多时，则认定对象为非活体。

9.一种人脸活体检测设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述的人脸活体检测方法的步骤。

10.一种人脸活体检测的可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器执行时间实现权利要求1-7任一项所述的人脸活体检测方法的步骤。