[发明专利]虚假人脸的检测方法、终端设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种虚假人脸的检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，该方法的步骤包括：响应人脸检测请求，基于人脸检测请求获取对应的人脸图像，并对人脸图像进行图像质量检测；若人脸图像通过图像质量检测，则基于人脸图像进行动作活体检测，确定对应的第一目标人脸图像；将第一目标人脸图像发送至对应的服务器，以供服务器对第一目标人脸图像进行静默活体检测。本申请先对获取到的人脸图像进行图像质量检测，得到符合质量要求的人脸图像，再将符合质量要求的人脸图像进行动作活体检测和静默活体检测，从而将图像质量检测、动作活体检测和静默活体检测结合，提高了人脸检测的准确度。

技术领域

本申请涉及人脸识别领域，尤其涉及一种虚假人脸的检测方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前的人脸检测方法主要是直接人脸检测方法。直接人脸检测方法即通过摄像设备获取对应的人脸图像，再通过模型直接分析人脸图像，从而直接进行活体判定。由于将获取到的人脸图像输入至模型之前，没有对人脸图像进行统一的质量处理，从而使得输入模型中人脸图像的质量低。再者，由于直接将人脸图像通过模型进行活体检测，因此，需要模型的量级很大，以及复杂度很高，从而导致模型存在诸多的不稳定性和不确定性，从而使得人脸检测的准确度低。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种虚假人脸的检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，旨在提高人脸检测的准确度。

为实现上述目的，本申请提供一种虚假人脸的检测方法，所述虚假人脸的检测方法包括步骤：

响应人脸检测请求，基于所述人脸检测请求获取对应的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像质量检测；

若所述人脸图像通过所述图像质量检测，则基于所述人脸图像进行动作活体检测，确定对应的第一目标人脸图像；

将所述第一目标人脸图像发送至所述服务器，以供所述服务器对所述第一目标人脸图像进行静默活体检测。

可选地，所述对所述人脸图像进行图像质量检测的步骤包括：

基于图像灰度投影算法确定所述人脸图像中的人脸是否发生抖动；

若确定所述人脸图像中的人脸没有发生抖动，则基于第一预设神经网络确定所述人脸图像中人脸检测框的数量；

若所述数量符合预设数量要求，则基于所述人脸检测框的宽度与所述人脸图像的宽度，确定对应的宽度占比；

基于所述宽度占比和预设占比范围确定所述人脸图像是否通过所述图像质量检测。

可选地，所述基于图像灰度投影算法确定所述人脸图像中的人脸是否发生抖动的步骤包括：

获取所述人脸图像的前一帧人脸图像，并对所述前一帧人脸图像和所述人脸图像的行列投影进行互相关运算，得到对应的相关值曲线；

基于所述相关值曲线中的极值点确定对应的图像位移值；

若所述图像位移值小于或者等于预设位移阈值，则确定所述人脸图像中的人脸没有发生抖动；

若所述图像位移值大于所述预设位移阈值，则确定所述人脸图像中的人脸发生了抖动。

可选地，所述若所述人脸图像通过所述图像质量检测，则基于所述人脸图像进行动作活体检测，确定对应的第一目标人脸图像的步骤包括：

若所述人脸图像通过所述图像质量检测，则在终端设备的屏幕中显示对应的动作提示；

获取用户在所述人脸图像的基础上，根据所述动作提示执行对应动作后的第一待处理人脸图像；

基于所述第一待处理人脸图像进行动作活体检测，确定对应的第一目标人脸图像。