[发明专利]静默活体检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及生物识别领域，公开了一种静默活体检测方法、装置、设备及存储介质。静默活体检测方法包括：对预先采集的训练样本图像进行预处理，生成训练样本集；构建Xception模型，所述Xception模型依次包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、全局平均池化层和二分类器，其中所述第一卷积层由1x1卷积核组成；采用所述训练样本集对所述Xception模型进行训练，得到静默活体检测模型；采集待检测对象的样本图像并输入所述静默活体检测模型进行识别，输出所述待检测图像对应的静默活体概率；若所述静默活体概率大于预置阈值，则确定静默活体检测通过。本发明在Xception模型基础上增加了由1x1卷积核构成的第一卷积层，提高了活体检测准确性。

技术领域

本发明涉及生物识别领域，尤其涉及一种静默活体检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着技术的发展，人脸识别技术开始广泛应用于人们日常生活的方方面面。为了避免照片或视频的攻击性登录方式，人脸识别领域有个专有手段，称为“活体检测”。常见的活体检测方式有配合式活体、静默活体、纹理特征识别等方式。其中，配合式活体需要提取人脸区域的特定运动信息来进行识别，如眨眼，嘴部运动，点头摇头。然而这需要用户进行配合，耗时长。而纹理特征识别一般是基于图像RGB纹理特征，并结合多核SVM融合算法对人脸进行识别。此方法的训练和推理成本小，不需要上传到服务器进行判断，但调参困难，准确率低。因此无需用户进行繁琐的脸部动作的，基于静默活体的人脸识别具有更强的实用性和广泛性。

静默活体检测不需要用户进行眨眼，张嘴，数数等一系列的动作配合来判断是否是真实人物，而是通过提取用户的特征以判断是否为活体。然而，由于在静默活体检测中，对人脸区域的识别受到光照、遮挡等因素干扰，存在识别的精确度低的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于，解决目前静默活体检测精确率低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种静默活体检测方法，所述静默活体检测方法包括：

对预先采集的训练样本图像进行预处理，生成训练样本集；

构建Xception模型，所述Xception模型依次包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、全局平均池化层和二分类器，其中所述第一卷积层由1x1卷积核组成；

采用所述训练样本集对所述Xception模型进行训练，得到静默活体检测模型；

采集待检测对象的样本图像并输入所述静默活体检测模型进行识别，输出所述待检测图像对应的静默活体概率；

若所述静默活体检测概率大于预置阈值，则确定静默活体检测通过。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述对预先采集的训练样本图像进行预处理，生成训练样本集包括：

获取待处理的训练样本图像，其中，所述训练样本图像包括活体人脸图像与非活体人脸图像；

对所述训练样本图像进行人脸调整和颜色空间转换，得到由HSV颜色空间的第一图像和YCrCb颜色空间的第二图像组成的目标图像；

对所述目标图像进行数据标定，得到训练样本集。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述训练样本图像进行人脸调整和颜色空间转换，得到由HSV颜色空间的第一图像和YCrCb颜色空间的第二图像组成的目标图像包括：

对所述待处理的训练样本图像进行人脸定位和特征点定位，得到定位结果；

根据所述定位结果，对所述训练样本图像中的人脸进行调整，其中，所述调整包括缩放、位移和旋转；

对调整后的所述训练样本图像的颜色空间进行转换，得到由HSV颜色空间的第一图像和YCrCb颜色空间的第二图像组成的目标图像。