[发明专利]一种基于人脸视频关键帧的活体检测方法

权利要求书

1.一种基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，包括：

获取每帧人脸图像中对应人脸的区域图像；

获取所述区域图像对应的人脸特征关键点，并根据多帧人脸图像中所述人脸特征关键点获取人脸关键点位置变化量，包括：选取一帧人脸图像作为基准帧，获取多帧人脸图像中对应的所述人脸特征关键点与所述基准帧中所述人脸特征关键点的位置差获取所述位置变化量；

根据所述位置变化量获取人脸视频关键帧，包括：获取所述位置变化量的极值点，根据所述极值点获取对应的所述人脸视频关键帧；设置待提取的人脸视频关键帧的数量，当极值点的个数大于所述待提取的人脸视频关键帧的数量时，对所述极值点进行归并处理，获取显著极值点，并根据所述显著极值点获取人脸视频关键帧；当所述极值点的个数等于所述待提取的人脸视频关键帧的数量时，直接将极值点对应时刻的人脸图像作为所述人脸视频关键帧；当所述极值点的个数小于所述待提取的人脸视频关键帧的数量时，从非极值点对应的人脸图像中抽取相应数量的人脸图像补足人脸视频关键帧，并对所述人脸视频关键帧进行活体识别，输出识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，获取每帧人脸图像中对应人脸的区域图像之前，获取每帧人脸图像中最大人脸的边界框位置，并根据多帧人脸图像中对应的所述边界框位置获取所述区域图像。

3.根据权利要求2所述的基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，设置包含多帧图像中所有所述边界框位置的包络边框，并根据所述包络边框的几何中心设置图像裁剪边框；

根据所述图像裁剪边框获取每帧人脸图像中对应人脸的区域图像。

4.根据权利要求3所述的基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，所述图像裁剪边框包括正方形边框。

5.根据权利要求1所述的基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，选取一帧人脸图像作为基准帧，获取多帧人脸图像中对应的所述人脸特征关键点与所述基准帧中所述人脸特征关键点的位置差获取所述位置变化量。

6.根据权利要求1所述的基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，获取所述显著极值点时，根据邻近多个极值点的时间差和在对应人脸图像中的位置差对满足预设条件的极值点进行归并处理。

7.根据权利要求6所述的基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，当所述显著极值点的个数大于所述待提取的人脸视频关键帧的数量时，从所述显著极值点中获取与待提取的人脸视频关键帧的数量相对应的显著极值点，并获取对应的人脸视频关键帧；当所述显著极值点的个数等于所述待提取的人脸视频关键帧的数量时，直接获取与所述显著极值点对应的人脸图像作为人脸视频关键帧；当所述显著极值点的个数小于所述待提取的人脸视频关键帧的数量时，从非显著极值点对应的人脸图像中抽取相应数量的人脸图像补足人脸视频关键帧。

8.根据权利要求1所述的基于人脸视频关键帧的活体检测方法，其特征在于，训练活体识别模型，根据所述活体识别模型的输出概率获取所述识别结果。