[发明专利]一种人脸静默活体检测方法、装置、终端及存储介质在审
| 申请号： | 202011625446.5 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112613470A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 马磊;陈义学;夏彬彬;侯庆 | 申请（专利权）人： | 山东山大鸥玛软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 刘雪萍 |
| 地址： | 250101 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 静默 活体 检测 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
1.一种人脸静默活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Small网络模型进行检测，获得第一分类置信度值；
将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Large网络模型进行检测，获得第二分类置信度值；
对第一分类置信度值和第二分类置信度值求平均获得平均置信度值；
判断平均置信度值是否超过预设置信度阈值，若超过则输出结果为活体，若未超过则输出结果为非活体。
2.根据权利要求1所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，MobileNetV3-Small网络模型进行训练时引入傅里叶频谱对模型训练进行辅助监督；
MobileNetV3-Large网络模型进行训练时引入傅里叶频谱对模型训练进行辅助监督。
3.根据权利要求1或2所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：
采用RetinaFace算法对采集的含有人脸的图像进行检测获得人脸定位框；基于所获得的人脸定位框，根据裁剪阈值扩大人脸图像搜索区域，裁剪出符合条件的含有人脸图像的区域，对此区域进行尺寸变换，得到处理完成的图像作为待检测人脸图像。
4.根据权利要求3所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，输入MobileNetV3-Small网络模型的待检测人脸图像所对应的裁剪阈值小于输入MobileNetV3-Large网络模型的待检测人脸图像所对应的裁剪阈值。
5.一种人脸静默活体检测装置，其特征在于，包括，
第一检测模块：将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Small网络模型进行检测，获得第一分类置信度值；
第二检测模块：将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Large网络模型进行检测，获得第二分类置信度值；
平均置信度值计算模块：对第一分类置信度值和第二分类置信度值求平均获得平均置信度值；
活体判定模块：判断平均置信度值是否超过预设置信度阈值，若超过则输出结果为活体，若未超过则输出结果为非活体。
6.根据权利要求5所述的人脸静默活体检测装置，其特征在于，MobileNetV3-Small网络模型进行训练时引入傅里叶频谱对模型训练进行辅助监督；
MobileNetV3-Large网络模型进行训练时引入傅里叶频谱对模型训练进行辅助监督。
7.根据权利要求5或6所述的人脸静默活体检测装置，其特征在于，该装置还包括，
人脸定位框获取模块：采用RetinaFace算法对采集的含有人脸的图像进行检测获得人脸定位框；
待检测人脸图像获取模块：基于所获得的人脸定位框，根据裁剪阈值扩大人脸图像搜索区域，裁剪出符合条件的含有人脸图像的区域，对此区域进行尺寸变换，得到处理完成的图像作为待检测人脸图像。
8.根据权利要求7所述的人脸静默活体检测装置，其特征在于，输入MobileNetV3-Small网络模型的待检测人脸图像所对应的裁剪阈值小于输入MobileNetV3-Large网络模型的待检测人脸图像所对应的裁剪阈值。
9.一种终端，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器的执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的方法。
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