[发明专利]活体检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过条纹投射器投射红外条纹，并通过红外摄像装置进行图像采集，得到红外条纹图像；

检测所述红外条纹图像的条纹强弱类型；

在所述条纹强弱类型为强条纹时，对所述红外条纹图像中的人脸区域进行活体检测，得到活体检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述条纹强弱类型为弱条纹时，通过可见光摄像装置采集可见光图像，并对所述可见光图像中的人脸区域进行活体检测，得到活体检测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述条纹强弱类型为弱条纹时，通过可见光摄像装置采集可见光图像，将所述红外条纹图像和所述可见光人脸图像同时输入至预先训练的活体检测模型，得到活体检测结果。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述检测所述红外条纹图像的条纹强弱类型，包括：

将所述红外条纹图像输入至预先训练的条纹检测模型，得到所述条纹检测模型输出的条纹强弱类型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述条纹检测模型通过如下步骤训练得到：

获取样本集，所述样本集中的样本包括多种光照条件下的红外条纹样本图像和所述红外条纹样本图像的标注信息，所述标注信息用于指示所述红外条纹样本图像的条纹强弱类型；

将所述样本集中的红外条纹样本图像作为输入，基于所输入的红外条纹样本图像的标注信息，利用机器学习方式训练得到条纹检测模型。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述检测所述红外条纹图像的条纹强弱类型，包括：

对所述红外条纹图像进行人脸检测，以确定所述红外条纹图像是否包含人脸区域；

在检测出所述红外条纹图像包含人脸区域时，检测所述人脸区域的条纹强弱类型。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述在所述条纹强弱类型为强条纹时，对所述红外条纹图像中的人脸区域进行活体检测，得到活体检测结果，包括：

在所述条纹强弱类型为强条纹时，对所述红外条纹图像进行人脸检测，以确定所述红外条纹图像是否包含人脸区域；

在检测出所述红外条纹图像包含人脸区域时，对所述人脸区域进行活体检测，得到活体检测结果。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所得到的活体检测结果指示存在真实活体，将所述红外条纹图像中的人脸区域和/或所述可见光图像中的人脸区域输入至预先训练的人脸识别模型，得到目标人脸特征；

将所述目标人脸特征与预置人脸特征进行匹配；

基于匹配结果，确定是否通过身份认证。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述条纹投射器包括红外投射器和条纹滤光片，所述条纹滤光片用于将所述红外投射器投射的红外光转换为红外条纹。

10.一种活体检测装置，其特征在于，所述装置包括：

采集单元，被配置成通过条纹投射器投射红外条纹，并通过红外摄像装置进行图像采集，得到红外条纹图像；

第一检测单元，被配置成检测所述红外条纹图像的条纹强弱类型；

第二检测单元，被配置成在所述条纹强弱类型为强条纹时，对所述红外条纹图像中的人脸区域进行活体检测，得到活体检测结果。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。