[发明专利]活体检测方法及装置、存储介质、终端

说明书

一种活体检测方法及装置、存储介质、终端，所述活体检测方法包括：获取原始图像序列，所述原始图像序列包括若干帧原始图像；分别对各帧原始图像进行人脸识别，根据人脸识别结果，确定所述各帧原始图像的面部的感兴趣区域；提取所述各帧原始图像的面部的感兴趣区域的时序信息，根据所述时序信息得到所述原始图像序列的初始时序信号；对所述初始时序信号进行趋势去除，得到目标时序信号；将所述目标时序信号转换成频谱信号；根据所述频谱信号的频率和幅值，进行活体检测。上述方案，能够提高活体检测的准确度。

技术领域

本发明实施例涉及活体检测领域，尤其涉及一种活体检测方法及装置、存储介质、终端。

背景技术

为了防止一些列欺诈攻击，在安防、金融支付以及账户验证等领域通常在身份验证系统中加入活体检测。然而，人脸特征信息作为一种极易在生活场景中采集获取的信息特征，容易遭到攻击或破解，例如，采用照片、视频、面具等进行人脸欺骗攻击。

为了防止一系列的人脸欺诈攻击，目前，通常基于动作指令式(如眨眼、张嘴巴等)，基于近红外图像、3D结构光等方式进行活体检测。但是上述活体检测方式无法识别3D面具的人脸欺诈攻击，影响活体检测的准确度，进而可以影响身份验证系统的安全性。

发明内容

本发明实施例解决的技术问题是如何提高活体检测的准确度。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种活体检测方法包括：获取原始图像序列，所述原始图像序列包括若干帧原始图像；分别对各帧原始图像进行人脸识别，根据人脸识别结果，确定所述各帧原始图像的面部的感兴趣区域；提取所述各帧原始图像的面部的感兴趣区域的时序信息，根据所述时序信息得到所述原始图像序列的初始时序信号；对所述初始时序信号进行趋势去除，得到目标时序信号；将所述目标时序信号转换成频谱信号；根据所述频谱信号的频率和幅值，进行活体检测。

可选的，对所述初始时序信号进行趋势去除，得到目标时序信号，包括：提取所述初始时序信号中的趋势信号；从所述初始时序信号中去除所述趋势信号，得到所述目标时序信号。

可选的，所述提取所述初始时序信号中的趋势信号，包括：采用平滑先验法从所述初始时序信号中提取所述趋势信号。

可选的，所述采用平滑先验法从所述初始时序信号中提取所述趋势信号，包括：采用如下公式提取所述趋势信号：其中，trend为所述趋势信号，I为单位矩阵，lamda为正则化参数，I的矩阵大小为n×n；n为原始图像序列包括的原始图像的总帧数，即初始时序信号维度；D₂的矩阵大小为(n-2)×n；N为初始时序信号。

可选的，所述活体检测方法还包括：在提取所述初始时序信号中的趋势信号之前，对所述初始时序信号进行归一化。

可选的，所述对所述初始时序信号进行归一化，包括：根据所述原始图像的特征值的平均值以及标准差，以及各帧所述原始图像的特征值，对所述初始时序信号进行归一化。

可选的，所述活体检测方法还包括：在从所述初始时序信号中去除所述趋势信号之后，进行帧间平滑和/或递归滤波，将帧间平滑和/或递归滤波之后的时序信号作为所述目标时序信号。

可选的，所述根据所述频谱信号的频率和幅值，进行活体检测，包括：根据所述频谱信号的频率和幅值，计算活体置信度；当所述活体置信度满足设定的置信度阈值时，则判定为活体；当所述活体置信度不满足所述置信度阈值时，则判定为非活体。

可选的，所述根据所述频谱信号的频率和幅值，计算活体置信度，包括：在预设的频率范围内，根据最强信号的幅值分布，确定主成分信号的频率；计算所述主成分信号的频率与所述频谱信号中的所有信号的频率之和的比值，所述比值即为所述活体置信度；其中，所述预设的频率范围与心跳频率相关。