[发明专利]一种超分活体识别方法、系统、终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种超分活体识别方法、系统、终端及存储介质。所述方法包括：分别获取不同场景下包含不同格式的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据和第四图像数据；将第一图像数据输入卷积网络进行训练，得到训练好的卷积网络，卷积网络的输出为第一图像数据中每个检测目标的人脸分类结果以及每个分类的分数；将第三图像数据输入卷积网络进行训练，得到训练好的RGB超分识别网络，RGB超分识别网络的输出为第三图像数据中活体照片和非活体照片的分类分数；分别将第二图像数据和第四图像数据输入RGB超分识别网络，再次对RGB超分识别网络进行训练，得到训练好的RGB+IR超分活体识别网络。本发明具有抗非活体图像攻击能力，能够提升人脸识别效果。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别是涉及一种超分活体识别方法、系统、终端及存储介质。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。现有技术中，人脸识别技术通常通过摄像头采集人脸图像，将人脸图像输入人脸识别网络，通过人脸识别网络对该人脸图像进行特征提取，判断该人脸图像与档案库中存储的人脸图像是否属于同一个人。然而，无论是通过摄像头拍摄活体图像(即真人图像)还是非活体图像(即用照片伪造的图像)，最终得到的都是一张二维图片，目前的人脸识别网络对非活体图像攻击没有抵抗能力，无法准确辨别所输入人脸图像的真伪。同时，人脸图像通常包括RGB图像和IR(Infrared Radiation，红外线)图像两种格式，由于RGB图像受光照影响比较大，因此人脸识别效果较差。而IR图像虽然受光线影响小，在大背光或暗光条件下能获取更多图像信息，但IR图像本身细节信息不够，在远距离、低分辨率或模糊场景下，存在损失较大、识别效果差等不足。基于上述不足，有必要提供一种可以同时适用于RGB图像和IR图像的人脸识别网络，以提升人脸识别效果。

发明内容

本发明提供了一种超分活体识别方法、系统、终端及存储介质，旨在解决现有人脸识别技术对非活体图像攻击没有抵抗能力，无法准确辨别所输入人脸图像的真伪，以及利用RGB图像和IR图像存在的损失较大、识别效果差等技术问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种超分活体识别方法，包括：

分别获取不同场景下包含不同格式的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据和第四图像数据；所述第一图像数据为RGB格式的原始人脸图像，所述第二图像数据为一一对应的RGB格式和IR格式的原始人脸图像，所述第三图像数据为RGB格式的活体照片和非活体照片，所述第四图像数据为一一对应的RGB格式和IR格式的活体照片和非活体照片；

将所述第一图像数据输入卷积网络进行训练，得到训练好的卷积网络；所述卷积网络的输出为所述第一图像数据中每个检测目标的人脸分类结果以及每个分类的分数；

锁定由所述第一图像数据训练的卷积网络的网络参数，将所述第三图像数据输入所述卷积网络进行训练，得到训练好的RGB超分识别网络；所述RGB超分识别网络的输出为所述第三图像数据中活体和非活体照片的分类分数；

分别将所述第二图像数据和第四图像数据输入所述RGB超分识别网络，再次对所述RGB超分识别网络进行训练，得到训练好的RGB+IR超分活体识别网络；

通过所述RGB+IR超分活体识别网络对待识别图像进行人脸识别。

本发明实施例采取的技术方案还包括：所述分别获取不同场景下包含不同格式的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据和第四图像数据之后还包括：

分别对所述第一图像数据和第二图像数据中RGB格式的原始人脸图像进行增广操作，并对所述第三图像数据和第四图像数据中的活体照片和非活体照片进行label标记。

本发明实施例采取的技术方案还包括：所述分别对所述第一图像数据和第二图像数据中RGB格式的原始人脸图像进行增广操作具体为：