[发明专利]基于红外和可见光的活体检测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于红外和可见光的活体检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测用户的待检测人脸图片；

对所述待检测人脸图片进行预处理；

对连续获取的若干张进行完预处理后的所述待检测人脸图片进行人脸动作检测；其中，所述人脸动作检测包括眼睛动作检测、嘴巴动作检测和头部动作检测中的至少一种；

根据人脸动作检测的结果判断若干张所述待检测人脸图片中是否有预设数量的所述待检测人脸图片满足预设的活体检测条件；

若是，判断所述待检测用户为活体；若否，判断所述待检测用户为非活体。

2.如权利要求1所述的基于红外和可见光的活体检测方法，其特征在于，所述对所述待检测人脸图片进行预处理，包括：

将所述待检测人脸图片依次输入到预设的初始定位模型中，以对所述待检测人脸图片进行初步筛选；

对进行完初步筛选后的待检测人脸图片进行边缘检测；

将进行完边缘检测的待检测人脸图片输入到预设的人脸关键点定位模型中，以输出携带有人脸关键点特征的待检测人脸图片；

将携带有人脸关键点特征的待检测人脸图片输入到预设的最终分类模型中，以对携带有人脸关键点特征的待检测人脸图片进行最终筛选。

3.如权利要求2所述的基于红外和可见光的活体检测方法，其特征在于，所述初始定位模型包括红外定位模型和可见光定位模型；则，所述将所述待检测人脸图片依次输入到预设的初始定位模型中，以对所述待检测人脸图片进行初步筛选，包括：

将所述待检测人脸图片依次输入到所述红外定位模型和预设的初始分类模型中，以对所述待检测人脸图片进行一次筛选；

对所述待检测人脸图片进行完一次筛选后，将所述待检测人脸图片依次输入到所述可见光定位模型和预设的置信度过滤模型中，以对所述待检测人脸图片进行二次筛选。

4.如权利要求2所述的基于红外和可见光的活体检测方法，其特征在于，所述输出携带有人脸关键点特征的待检测人脸图片后，在将携带有人脸关键点特征的待检测人脸图片输入到预设的最终分类模型中前，还包括：

对携带有人脸关键点特征的待检测人脸图片进行质量检测，以输出符合预设质量检测标准的待检测人脸图片；

利用相似变换矩阵对进行完质量检测的所述携带有人脸关键点特征的待检测人脸图片进行人脸矫正。

5.如权利要求1所述的基于红外和可见光的活体检测方法，其特征在于，当所述人脸动作检测为眼睛动作检测时，所述活体检测条件为：所述预设数量的所述待检测人脸图片中，一部分所述待检测人脸图片中的待检测用户处于睁眼状态，另一部分所述待检测人脸图片中的待检测用户处于闭眼状态。

6.如权利要求1所述的基于红外和可见光的活体检测方法，其特征在于，当所述人脸动作检测为嘴巴动作检测时，所述活体检测条件为：所述预设数量的所述待检测人脸图片中，所述待检测用户的嘴巴张开超过预设阈值。

7.如权利要求1所述的基于红外和可见光的活体检测方法，其特征在于，当所述人脸动作检测为头部动作检测时，所述活体检测条件为：所述预设数量的所述待检测人脸图片中，所述待检测用户的头部转向角度在预设角度范围内。

8.一种基于红外和可见光的活体检测装置，其特征在于，包括：

待检测人脸图片获取模块，用于获取待检测用户的待检测人脸图片；

预处理模块，用于对所述待检测人脸图片进行预处理；

人脸动作检测模块，对连续获取的若干张进行完预处理后的所述待检测人脸图片进行人脸动作检测；其中，所述人脸动作检测包括眼睛动作检测、嘴巴动作检测和头部动作检测中的至少一种；

活体判断模块，用于判断若干张所述待检测人脸图片中是否有预设数量的所述待检测人脸图片满足预设的活体检测条件；若是，判断所述待检测用户为活体；若否，判断所述待检测用户为非活体。