[发明专利]一种活体检测方法及相关设备

说明书

本申请提供了一种活体检测方法及相关设备，其中，该方法包括：根据检测对象同一时刻的彩色RGB图像和近红外NIR图像，得到RGB特征、NIR特征、第一隐层特征、第二隐层特征及人脸的位置编码；基于第一隐层特征和第二隐层特征，得到彩色RGB图像与近红外NIR图像的视差特征；根据RGB特征、NIR特征、位置编码和视差特征，得到检测对象的活体检测结果。本申请实施例有利于提升活体检测的精度。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种活体检测方法及相关设备。

背景技术

随着深度学习的发展，人脸识别技术在识别率方面也有了较大提升，被广泛应用于安保系统、银行系统和日常生活中。人脸识别通常包括前端的活体检测和后台的特征比对，前端在活体检测方面可以采用交互式活体检测和静默式活体检测，传统静默式活体检测通过对图像特征进行分类，得到活体检测结果，但这种方式对3D(3-dimensional，三维)攻击的防御较弱，检测精度仍然有待提升。

发明内容

本申请实施例提供了一种活体检测方法及相关设备，有利于提升活体检测的精度，从而提升对3D攻击的防御。

本申请实施例第一方面提供了一种活体检测方法，该方法包括：

根据检测对象同一时刻的彩色RGB图像和近红外NIR图像，得到RGB特征、NIR特征、第一隐层特征、第二隐层特征及人脸的位置编码；

基于第一隐层特征和第二隐层特征，得到彩色RGB图像与近红外NIR图像的视差特征；

根据RGB特征、NIR特征、位置编码和视差特征，得到检测对象的活体检测结果。

可以看出，本申请实施例中，根据检测对象同一时刻的彩色RGB图像和近红外NIR图像，得到RGB特征、NIR特征、第一隐层特征、第二隐层特征及人脸的位置编码；基于第一隐层特征和第二隐层特征，得到彩色RGB图像与近红外NIR图像的视差特征；根据RGB特征、NIR特征、位置编码和视差特征，得到检测对象的活体检测结果。这样在RGB特征和NIR特征的基础上，加入基于隐层特征得到的视差信息和两张图像中人脸的位置编码进行活体预测，位置编码一定程度上表示出了两张图像中人脸的相对位置关系，利用视差信息和位置编码辅助分类，有利于提升活体检测的精度。

结合第一方面，在一种可能的实施方式中，基于第一隐层特征和第二隐层特征，得到彩色RGB图像与近红外NIR图像的视差特征，包括：

将第一隐层特征中每个位置对应的特征与第二隐层特征中每个位置对应的特征进行拼接，得到拼接特征；

对拼接特征进行至少一次线性变换和激活，以及对至少一次线性变换和激活得到的特征进行线性变换，得到注意力矩阵；

将注意力矩阵转化为目标特征，并将目标特征确定为视差特征；目标特征的尺寸与彩色RGB图像、近红外NIR图像的尺寸相同。

可以看出，该实施方式中，通过计算第一隐层特征和第二隐层特征之间的注意力矩阵，该注意力矩阵暗含了第一隐层特征与第二隐层特征中对应位置的特征的相似度，这种相似度隐式的表达了彩色RGB图像与近红外NIR图像的视差，将该注意力矩阵转化为目标特征，该目标特征即可表示视差特征，以达到采用视差信息辅助活体检测的目的。

结合第一方面，在一种可能的实施方式中，根据检测对象同一时刻的彩色RGB图像和近红外NIR图像，得到人脸的位置编码，包括：

获取彩色RGB图像中检测对象的人脸的第一检测框位置信息和近红外NIR图像中检测对象的人脸的第二检测框位置信息；

对第一检测框位置信息和第二检测框位置信息进行正弦位置编码，得到位置编码。