[发明专利]物联网人工智能人脸验证方法、系统及物联网云服务器

权利要求书

1.一种物联网人工智能人脸验证方法，其特征在于，应用于物联网云服务器，所述物联网云服务器与多个物联网人脸验证终端通信连接，所述方法包括：

获取所述物联网人脸验证终端在检测到人脸验证指令时采集到的目标采集区域在预设时间段内每个连续的时间节点的人脸图像数据流；

根据所述每个连续的时间节点的人脸图像数据流确定与所述目标采集区域对应的每个疑似活体区域，对于每个疑似活体区域，从剩余的时间节点的人脸图像数据流中分别确定与当前疑似活体区域存在关联性的关联疑似活体区域，其中，所述疑似活体区域之外的区域为非活体区域；

对所述当前疑似活体区域进行光谱图像特征识别，并对所述关联疑似活体区域进行光谱图像特征识别，分别得到所述当前疑似活体区域的第一光谱图像特征识别信息和所述关联疑似活体区域的第二光谱图像特征识别信息，其中，所述第一光谱图像特征识别信息和所述第二光谱图像特征识别信息分别包括各自对应的光谱条件的光谱位置坐标信息，所述光谱条件分别为各自对应的光反射特征所关联的多个预设的光谱形式；

根据所述第一光谱图像特征识别信息和所述第二光谱图像特征识别信息生成每个当前疑似活体区域与对应的关联疑似活体区域的活体特征识别信息；

根据所述活体特征识别信息分别对每个当前疑似活体区域与对应的关联疑似活体区域进行活体特征单元识别，并将识别到的活体特征单元按照时序排列的方式进行拼接后，得到多个拼接光谱特征向量序列，并基于人工智能模型对每个所述拼接光谱特征向量序列进行识别得到所述目标采集区域的人脸验证结果；

所述根据所述活体特征识别信息分别对每个当前疑似活体区域与对应的关联疑似活体区域进行活体特征单元识别的步骤，包括：

根据所述活体特征识别信息确定针对每个当前疑似活体区域与对应的关联疑似活体区域的目标位置区域；

按照所述目标位置区域中每个目标位置的脸部部位标签和扫描时序分别对每个当前疑似活体区域与对应的关联疑似活体区域进行活体特征单元识别，获得识别到的活体特征单元；

将识别到的活体特征单元按照时序排列的方式进行拼接后，得到多个拼接光谱特征向量序列；

基于人工智能模型对每个所述拼接光谱特征向量序列进行识别得到所述目标采集区域的人脸验证结果；

其中，在活体特征单元识别过程中，根据每个目标位置的扫描时序对多个目标位置进行分区，得到多个位置分区，其中，每个位置分区分别对应于一种脸部部位标签；

针对每一位置分区，生成当前位置分区下的各个目标位置对应的脸部部位区域，以及针对每一位置分区，将在不同脸部部位区域中具有相同光谱反射点的目标位置分为一对象单元，当该对象单元的目标位置中的位置连续量与当前位置分区下的位置总数量的比值超过第一阈值时，将该对象单元的目标位置中的每个目标位置在所属脸部部位区域中的光谱反射路径进行合并，获得第一光谱反射路径；

将在所属脸部部位区域中只出现一次，且在不同脸部部位区域中具有相同脸部部位标签和光谱反射路径的节点分为一对象单元，当该对象单元的目标位置中的位置连续量与当前位置分区下的位置总数量的比值超过第一阈值时，将该对象单元的目标位置中的每个节点在所属脸部部位区域中的光谱反射路径进行合并，获得第一光谱反射路径；

将在脸部部位区域中只出现一次，且在不同脸部部位区域中具有相同脸部部位标签和光谱反射路径的目标位置分为一对象单元，当该对象单元的目标位置中的目标位置数量与当前位置分区下的位置总数量的比值超过第一阈值时，将该对象单元的目标位置中的每个目标位置在脸部部位区域中的光谱反射路径进行合并，获得第二光谱反射路径；

根据第一光谱反射路径或者第二光谱反射路径，确定当前位置分区中的第一目标位置，并将当前位置分区中的其它目标位置确定为第二目标位置，从而根据当前位置分区中的第一目标位置和第二目标位置的光谱反射顺序，分别对每个当前疑似活体区域与对应的关联疑似活体区域进行活体特征单元识别。