[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

说明书

本发明公开了一种基于红外和可见光的活体检测方法，包括：获取待检测用户的待检测人脸图片；对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待检测人脸图片进行人脸动作检测；其中，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，判断待检测用户为活体；若否，判断待检测用户为非活体。本发明还公开了一种基于红外和可见光的活体检测装置、设备和一种计算机可读存储介质。采用本发明实施例，能够提高活体检测的准确率同时降低安全隐患，且无需用户动作配合，人性化程度高。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，尤其涉及一种基于红外和可见光的活体检测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着人脸识别技术的广泛应用，人脸照片、人脸视频、三维面具等假体人脸攻击方式层出不穷，人脸活体检测越来越受到工业界以及学术界的关注。人脸活体检测也逐渐成为人脸识别系统中不可或缺的环节。现有的活体人脸检测算法通常在性能上表现出准确率不足以满足需求的特点，很大原因是信息采集源是可见光摄像头，其算法容易受到环境和光照的影响，使得算法的泛化性不好；比如基于光流检测的方式，适用于用户的运动场景，对于单张人脸图片检测效果较差，导致活体检测准确率低。另外，现有的活体人脸检测算法在很大程度上能够被某些视频合成软件通过合成符合机器指令的人脸视频所破解，存在着不安全的隐患。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于红外和可见光的活体检测方法、装置、设备和存储介质，能够提高活体检测的准确率同时降低安全隐患，且无需用户动作配合，人性化程度高。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于红外和可见光的活体检测方法，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。

作为上述方案的改进，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。

作为上述方案的改进，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。

作为上述方案的改进，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：