[发明专利]活体检测方法和装置、人脸支付方法和装置、电子设备

权利要求书

1.一种活体检测方法，包括：

获取待测用户点击预设控件过程中的多幅用户图像；其中，所述多幅用户图像分别在所述待测用户点击所述预设控件过程中的不同时刻采集得到；

根据所述多幅用户图像计算可信度信息，所述可信度信息包括第一分值、第二分值、第三分值和第四分值中的至少一项；

其中，所述第一分值表示由所述待测用户本人点击所述预设控件的可信程度；所述第二分值表示所述待测用户未佩戴伪装面具的可信程度；所述第三分值表示所述待测用户点击所述预设控件时注视所述预设控件的可信程度；所述第四分值表示基于所述多幅用户图像确定所述待测用户为活体的可信程度；

根据计算的所述可信度信息，判断所述待测用户是否通过活体检测。

2.根据权利要求1所述的方法，所述可信度信息包括所述第一分值；根据所述多幅用户图像计算可信度信息，包括：

针对每幅所述用户图像，计算该幅所述用户图像中所述待测用户的各个预设人体关节的位置坐标；其中，所述位置坐标指所述预设人体关节在所述用户图像中的坐标；

根据各幅所述用户图像对应的所述位置坐标和所述预设控件投射到所述用户图像所在的平面中的位置坐标，计算由所述待测用户本人点击所述预设控件的概率值，根据所述概率值生成所述第一分值。

3.根据权利要求1所述的方法，所述可信度信息包括所述第二分值；根据所述多幅用户图像计算可信度信息，包括：

从所述多幅用户图像中选取符合第一预设图像要求的第一目标图像，将所述第一目标图像输入至预先训练的面具识别模型，通过所述面具识别模型从所述第一目标图像中获取所述待测用户的眼部图像或者嘴部图像；

通过所述面具识别模型，根据获取的图像计算所述待测用户未佩戴伪装面具的概率值，根据所述概率值生成所述第二分值；

其中，所述面具识别模型包括神经网络模型，所述面具识别模型根据未佩戴伪装面具的第一用户的用户图像和佩戴伪装面具的第二用户的用户图像训练得到。

4.根据权利要求1所述的方法，所述可信度信息包括所述第三分值；根据所述多幅用户图像计算可信度信息，包括：

针对每幅所述用户图像，确定该幅所述用户图像对应的所述待测用户的视线投射在显示有所述预设控件的屏幕上形成的视线落点，并计算该视线落点与所述预设控件之间的第一距离；

根据各幅所述用户图像对应的所述第一距离，确定所述待测用户点击所述预设控件时的视线落点与所述预设控件之间的第二距离，根据所述第二距离生成所述第三分值。

5.根据权利要求1所述的方法，所述可信度信息包括所述第四分值；根据所述多幅用户图像计算可信度信息，包括：

从所述多幅图像中选取符合第二预设图像要求的第二目标图像；

通过预设的活体检测算法，基于所述第二目标图像确定所述待测用户为活体的概率值，根据该概率值生成所述第四分值。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，根据所述可信度信息，判断所述待测用户是否通过活体检测，包括：

对计算的各个分值进行加权求和，得到总分值；

若所述总分值满足对应的预设分值要求，则确定所述待测用户通过活体检测，反之，确定所述待测用户未通过活体检测。

7.一种人脸支付方法，包括：

在人脸支付页面上显示预设控件；

通过摄像头采集待支付用户点击所述预设控件过程中的多幅用户图像；其中，所述多幅用户图像在所述待支付用户点击所述预设控件过程中的不同时刻采集得到；

根据所述多幅用户图像计算可信度信息，所述可信度信息包括第一分值、第二分值、第三分值和第四分值中的至少一项；其中，所述第一分值表示由所述待支付用户本人点击所述预设控件的可信程度；所述第二分值表示所述待支付用户未佩戴伪装面具的可信程度；所述第三分值表示所述待支付用户点击所述预设控件时注视所述预设控件的可信程度；所述第四分值表示基于所述多幅用户图像确定所述待支付用户为活体的可信程度；

根据计算的所述可信度信息，判断是否执行支付操作。