[发明专利]一种人脸识别方法和相关设备

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

从待检测图像中识别人脸区域图像；

根据真脸像素特征、假脸像素特征和非人脸像素特征，将所述人脸区域图像包含的像素点分为真脸像素、假脸像素和非人脸像素；

根据所述真脸像素个数在所述人脸区域图像中所占的比例，确定所述待检测图像是否为活体人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据真脸像素特征、假脸像素特征和非人脸像素特征，将所述人脸区域图像包含的像素点分为真脸像素、假脸像素和非人脸像素，包括：

将所述人脸区域图像输入第一识别模型；

所述第一识别模型根据真脸像素特征、假脸像素特征和非人脸像素特征，将所述人脸区域图像包含的各个像素点分别确定为真脸像素、假脸像素和非人脸像素。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练得到所述第一识别模型，包括：

确定训练图像集合和测试图像集合，所述训练图像集合包括：活体人脸图像和非活体人脸图像；所述活体人脸图像和所述非活体人脸图像的各个像素点分别标注有像素点类型，所述像素点类型包括真脸像素、假脸像素和非人脸像素；所述测试图像集合包含测试人脸图像；

利用所述训练图像集合各图像包含的真脸像素、假脸像素和非人脸像素的特征对第一识别模型进行训练，以使所述第一识别模型学习到真脸像素特征、假脸像素特征和非人脸像素特征；

利用所述测试图像集合包含的测试人脸图像，对所述第一识别模型进行像素点分类的测试，以使所述第一识别模型对测试人脸图像中的各像素点进行分类。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述真脸像素个数在所述人脸区域图像中所占的比例，确定所述待检测图像是否为活体人脸图像，包括：

根据所述真脸像素与所述假脸像素和/或所述非人脸像素个数的比值，确定所述待检测图像是否为活体人脸图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述真脸像素与所述假脸像素和/或所述非人脸像素个数的比值，确定所述待检测图像是否为活体人脸图像，包括：

根据所述真脸像素个数与第一像素之和的比值，确定所述待检测图像是否为活体人脸图像，其中，所述第一像素之和为所述真脸像素与所述假脸像素的个数之和。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述真脸像素个数与第一像素之和的比值，确定所述待检测图像是否为活体人脸图像，包括：

如果所述真脸像素个数与第一像素之和的比值大于等于第一阈值，则确定所述待检测图像为活体人脸图像；

否则，确定所述待检测图像为非活体人脸图像。

7.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于从待检测图像中识别人脸区域图像；

像素分类模块，用于根据真脸像素特征、假脸像素特征和非人脸像素特征，将所述人脸区域图像包含的像素点分为真脸像素、假脸像素和非人脸像素；

确定模块，用于根据所述真脸像素个数在所述人脸区域图像中所占的比例，确定所述待检测图像是否为活体人脸图像。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述像素分类模块，具体用于将所述人脸区域图像输入第一识别模型；

所述第一识别模型根据真脸像素特征、假脸像素特征和非人脸像素特征，将所述人脸区域图像包含的各个像素点分别确定为真脸像素、假脸像素和非人脸像素。

9.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至6中任一项所述的方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至6中任一项所述的方法。