[发明专利]人脸检测的方法、装置和计算机存储介质

说明书

根据本公开的示例实施例，提供了人脸检测的方法、装置和计算机存储介质，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、深度学习技术，可用于人脸识别。人脸检测的方法，包括：基于包括人脸的图像，确定图像中的多个人脸关键点；基于多个人脸关键点，分别确定第一人脸检测框和第二人脸检测框，第一人脸检测框覆盖多个人脸关键点并且第一人脸检测框的边界由多个人脸关键点中的至少一个人脸关键点界定，第一人脸检测框在第二人脸检测框之内；基于第一人脸检测框和第二人脸检测框，确定人脸的真实性。根据本公开的方案。可以准确地进行活体人脸检测。

技术领域

本公开的实施例涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、深度学习技术，可用于人脸识别，并且更具体地，涉及人脸检测的方法、装置和计算机存储介质。

背景技术

随着人脸技术广泛应用于交通、安防、金融等领域，假冒人脸攻击方式层出不穷。目前已知的假冒人脸攻击方式主要包含：照片攻击、不同材质纸张攻击、手机/Pad/电脑屏幕翻拍攻击、头模攻击等。人脸活体检测技术是面向人工智能领域的一项前沿技术，该技术以新型的3D传感器为依托，以深度学习技术为开发框架，旨在对人脸识别领域中，真实人脸和虚假人脸进行有效判断，从而抵抗非法虚假人脸对人脸识别系统的攻击。业界主要应用的可见光摄像头与近红外摄像头，对于金融验证、智能门锁等高风险领域仍存在安全性不足的问题。需要一种针对人脸识别的安全性更高的解决方案。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种人脸检测的方案。

在本公开的第一方面中，提供了一种人脸检测的方法，包括：基于包括人脸的图像，确定图像中的多个人脸关键点；基于多个人脸关键点，分别确定第一人脸检测框和第二人脸检测框，第一人脸检测框覆盖多个人脸关键点并且第一人脸检测框的边界由多个人脸关键点中的至少一个人脸关键点界定，第一人脸检测框在第二人脸检测框之内；基于第一人脸检测框和第二人脸检测框，确定人脸的真实性。

在本公开的第二方面中，提供了一种人脸检测的装置，包括：第一关键点确定模块，被配置为于包括人脸的图像，确定图像中的多个人脸关键点；第一检测框确定模块，被配置为基于多个人脸关键点，分别确定第一人脸检测框和第二人脸检测框，第一人脸检测框覆盖多个人脸关键点并且第一人脸检测框的边界由多个人脸关键点中的至少一个人脸关键点界定，第一人脸检测框在第二人脸检测框之内；第一人脸识别模块，被配置为基于第一人脸检测框和第二人脸检测框，确定人脸的真实性。

在本公开的第三方面中，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第五方面中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令被处理器实现如本公开的第一方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境的示意图；

图2示出了根据本公开的一些实施例的人脸检测的过程的流程图；

图3示出了根据本公开的一些实施例的双流多尺度人脸活体检测的过程的流程图；

图4示出了根据本公开的一些实施例的人脸关键点的示意图；以及；