[发明专利]应用双分支三维卷积模型的人脸活体检测系统、终端及存储介质

权利要求书

1.一种应用双分支三维卷积模型的人脸活体检测系统，其特征在于，包括：

人脸视频采集模块：用于采集用户的人脸视频；

人脸视频预处理模块：读取采集到的人脸视频，以n帧为一个单位进行分割处理，获得活体识别样本；

活体标注模块：用于对已知活体或非活体的训练样本进行标注，所述的活体标注模块在检测系统处于训练模式时开启，在检测系统处于识别模式时关闭；

活体运动放大模块：根据检测系统的运行模式，对带标签的训练样本或者不带标签的待检测样本进行活体运动信息放大处理，获得运动放大的活体识别样本；

双分支三维卷积模型训练模块：配置有双分支三维卷积模型，包括静态纹理信息子模块、动态运动线索子模块、融合子模块和分类子模块；

当检测系统处于训练模式时，所述活体运动放大模块的输出作为动态运动线索子模块的输入，人脸视频预处理模块的输出作为静态纹理信息子模块的输入，静态纹理信息子模块和动态运动线索子模块的输出经融合子模块进行池化、汇总、融合，再经分类子模块输出检测结果；

所述静态纹理信息子模块包括输入层、时域步长为k且空间域步长为1*1的预处理抽帧层、通道数为8m的初始块层、以及p个卷积块层；所述动态运动线索子模块包括输入层、通道数为m的初始块层、以及p个卷积块层；

所述静态纹理信息子模块的初始块层的输出与动态运动线索子模块的初始块层的输出进行合并后，作为静态纹理信息子模块第1个卷积块层的输入；静态纹理信息子模块第i个卷积块层的输出与动态运动线索子模块第i个卷积块层的输出进行合并后，作为静态纹理信息子模块第i+1个卷积块层的输入；所述静态纹理信息子模块的卷积块层和动态运动线索子模块的卷积块层均包括若干个由多层卷积层构成的卷积子模块，每一个卷积子模块的输出卷积层通道数大于输入卷积层通道数；其中m、p和k为大于0的整数，2≤k≤5，1≤i≤p-1；

活体判断模块：当检测系统处于识别模式时，用于加载双分支三维卷积模型训练模块输出的模型文件，得到训练好的双分支三维卷积模型，并将人脸视频预处理模块输出的不带标签的待检测活体识别样本作为静态纹理信息子模块的输入，将活体运动放大模块输出的经运动放大处理后的不带标签的待检测活体识别样本作为动态运动线索子模块的输入，输出识别结果。

2.如权利要求1所述的一种应用双分支三维卷积模型的人脸活体检测系统，其特征在于，所述的活体运动放大模块具体为：

2.1)通过傅里叶级数的分解，将每一帧中的人脸图像f(x+δ(t))分解为一系列正弦函数之和：

其中，f(x+δ(t))表示时域中的人脸活体样本图像，即初始时的图像为I(x，0)＝f(x)，δ(t)为人脸的运动信息函数，Aω为转化到频域空间后信号的振幅；i代表复频域内图像所对应的虚部；每个单独的频率ω对应一种带宽，对于特定频率ω的带宽是复数的正弦信号：

S_ω(x，t)＝A_ωe^iω(x+δ(t))

其中，人脸微小运动的频率ω的范围设定为0.3-3Hz，以提取人脸微小运动；S_ω为一条正弦曲线，其相位ω(x+δ(t))包含有原图像的运动信息；通过调节相位来调整运动的幅度；

2.2)对上式中的ω(x+δ(t))通过直流互补滤波器进行过滤，得到滤波后的带通相位，表示如下：

B_ω(x，t)＝ωδ(t)

将带通相位B_ω(x，t)与α相乘，其中α为运动放大系数，并加上子带S_ω(x，t)的相位，从而获取运动放大后的子带表示为：

其中是一条复数的正弦曲线，且正好为输入正弦曲线的(1+α)倍；

2.3)根据步骤2.2)中的运动放大后的子带获得运动放大后的视频序列f(x+(1+α)δ(t))，最后将其转换回时域即为放大后的结果。

3.如权利要求1所述的一种应用双分支三维卷积模型的人脸活体检测系统，其特征在于，所述的初始块层包括初始化卷积层和初始化池化层；静态纹理信息子模块的初始化卷积层中的卷积核为1*5*5，初始化池化层的卷积核为1*3*3；动态运动线索子模块的初始化卷积层中的卷积核为3*5*5，初始化池化层的卷积核为1*3*3。