[发明专利]多人活体检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种多人活体检测方法，其特征在于，包括：

从待检测图像中识别出所有人脸图像，并将所述人脸图像中尺寸最大的人脸图像设置为前景图像；

截取所有包含所述前景图像和除所述前景图像外所述待检测图像中任一人脸图像的人脸区域图像；

利用预设的活体分类模型获取所述待检测图像中所有人脸区域图像的类别信息，根据所有人脸区域图像的类别信息计算得到活体概率值；

根据所述活体概率值和预设阈值判断所述待检测图像是否为活体图像；

其中，所述活体分类模型的分类逻辑包括：对人脸区域图像中尺寸最大的人脸图像和另一人脸图像进行光照分析，判断两张人脸是否处于同一光照条件下，若否，输出类别信息为非活体；若是，对人脸区域图像中人脸以外的图像背景信息进行分析，判断两张人脸的周围背景是否存在差异性，若是，输出类别信息为非活体，若否，输出类别信息为活体。

2.如权利要求1所述的多人活体检测方法，其特征在于，所述截取所有包含所述前景图像和除所述前景图像外所述待检测图像中任一人脸图像的人脸区域图像，包括：

检测所述前景图像和所述待检测图像中的其他人脸图像的边界；

根据所述边界依次截取包含所述前景图像和任一其他人脸图像的最小矩形图像；

将所截取的所有最小矩形图像缩放到预设尺寸作为人脸区域图像。

3.如权利要求1所述的多人活体检测方法，其特征在于，所述预设的活体分类模型的训练包括：

截取样本图像中包含尺寸最大的人脸图像和另一人脸图像的样本人脸区域图像；

将所述样本人脸区域图像作为输入数据，将所述样本图像的类别信息作为输出数据，所述类别信息为活体或非活体；

根据所述输入数据和输出数据，对卷积神经网络模型进行训练得到所述活体分类模型。

4.如权利要求1所述的多人活体检测方法，其特征在于，所述根据所有人脸区域图像的类别信息计算得到活体概率值包括：

计算所有人脸区域图像的类别信息中活体类别信息数量占总数量的比值得到活体概率值。

5.如权利要求1所述的多人活体检测方法，其特征在于，所述根据所述活体概率值和预设阈值判断所述待检测图像是否为活体图像包括：

若所述活体概率值大于或等于预设阈值，判断所述待检测图像为活体图像；

若所述活体概率值小于预设阈值，判断所述待检测图像为非活体图像。

6.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的多人活体检测程序，所述多人活体检测程序被所述处理器执行时实现如下所述的多人活体检测方法的步骤：

从待检测图像中识别出所有人脸图像，并将所述人脸图像中尺寸最大的人脸图像设置为前景图像；

截取所有包含所述前景图像和除所述前景图像外所述待检测图像中任一人脸图像的人脸区域图像；

利用预设的活体分类模型获取待检测图像中所有人脸区域图像的类别信息，根据所有人脸区域图像的类别信息计算得到活体概率值；

根据所述活体概率值和预设阈值判断所述待检测图像是否为活体图像；

其中，所述活体分类模型的分类逻辑包括：对人脸区域图像中尺寸最大的人脸图像和另一人脸图像进行光照分析，判断两张人脸是否处于同一光照条件下，若否，输出类别信息为非活体；若是，对人脸区域图像中人脸以外的图像背景信息进行分析，判断两张人脸的周围背景是否存在差异性，若是，输出类别信息为非活体，若否，输出类别信息为活体。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有多人活体检测程序，所述多人活体检测程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-5任一项所述的多人活体检测方法的步骤。

8.一种多人活体检测装置，其特征在于，该装置包括：

识别模块，用于从待检测图像中识别出所有人脸图像，并将所述人脸图像中尺寸最大的人脸图像设置为前景图像；

截取模块，用于截取所有包含所述前景图像和除所述前景图像外所述待检测图像中任一人脸图像的人脸区域图像；

活体分类模块，用于利用预设的活体分类模型获取待检测图像中所有人脸区域图像的类别信息，根据所有人脸区域图像的类别信息计算得到活体概率值；

判断模块，用于根据所述活体概率值和预设阈值判断所述待检测图像是否为活体图像；

其中，所述活体分类模型的分类逻辑包括：对人脸区域图像中尺寸最大的人脸图像和另一人脸图像进行光照分析，判断两张人脸是否处于同一光照条件下，若否，输出类别信息为非活体；若是，对人脸区域图像中人脸以外的图像背景信息进行分析，判断两张人脸的周围背景是否存在差异性，若是，输出类别信息为非活体，若否，输出类别信息为活体。