[发明专利]多人活体检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据处理，揭露一种多人活体检测方法，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。本发明采用活体分类模型将多人脸图像中各人脸的光照条件和周围背景用于图像活体检测当中，进一步增加了活体图像和非活体图像之间的差异性信息，提升了多人活体检测分类的效果。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种多人活体检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在金融远程审核领域，如长时网络视频通话场景、服务端身份审核场景、服务端人脸比对场景等，活体检测技术主要应用于系统面审时判断检测人脸是否为活体，在正常的审批流程过程当中，不允许画面当中出现第二张活体人脸，如果出现活体则需提示告警，如果是非活体人脸则需过滤掉。

由于传统的静默活体识别方法比较适用高清人脸图像质量、稳定光照场景、固定采集设备等，而对于在长时网络视频通话场景当中，不仅会有图片传输损失、光照变化大、采集设备多样等问题，而且背景人脸误入会有会出现小人脸、侧人脸、人脸遮挡、人脸模糊等问题，单独使用检测人脸的面部纹理信息，并不能作为很好特征用于区分活体类别，无法对多人脸图像进行活体检测。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种多人活体检测方法，用于泛化而稳定地对人脸图像进行多人活体检测。

本发明提供的多人活体检测方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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：