[发明专利]一种活体检测方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：

获取包括人脸区域和非人脸区域的散斑全局图像及预存的与所述散斑全局图像对应的参考散斑图像，对所述散斑全局图像进行人脸检测得到人脸框并根据人脸框的坐标对散斑全局图像进行裁剪得到仅包括人脸区域的第一散斑人脸图像；

根据所述人脸框的坐标信息对所述参考散斑图像进行裁剪得到第一参考散斑局部图像，缩放所述第一参考散斑局部图像与所述第一散斑人脸图像得到尺寸相同的第二参考散斑局部图像和第二散斑人脸图像；

基于预设间隔对所述第二散斑人脸图像进行均匀选点得到稀疏散斑点阵图像，利用所述稀疏散斑点阵图像与所述第二参考散斑局部图像进行深度计算得到稀疏深度图像；

对所述稀疏深度图像进行归一化得到归一化的稀疏深度图像，将归一化的稀疏深度图像输入预设活体检测网络，得到当前图像中人脸的活体检测结果。

2.如权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，所述对所述散斑全局图像进行人脸检测得到人脸框并根据人脸框的坐标对散斑全局图像进行裁剪得到第一散斑人脸图像包括：

将所述散斑全局图像输入到已训练的人脸区域检测模型中检测所述散斑全局图像中的人脸位置得到人脸区域框，根据所述人脸区域框裁剪所述散斑全局图像得到仅包括用户人脸的第一散斑人脸图像。

3.如权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，所述利用所述稀疏散斑点阵图像与所述第二参考散斑局部图像进行深度计算得到稀疏深度图像，包括：

获取所述第二参考散斑局部图像中与所述稀疏散斑点阵图像中的稀疏点阵匹配的参考散斑矩阵，计算所述稀疏散斑点阵图像中稀疏点阵与所述第二参考散斑局部图像中参考散斑矩阵各点的偏移量；

基于所述各点的偏移量及结构光原理计算所述稀疏散斑点阵图像各点的深度值，得到所述稀疏深度图像。

4.如权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，所述对所述稀疏深度图像进行归一化得到归一化的稀疏深度图像，包括：

对所述稀疏深度图像中像素的深度值进行中值计算得到深度中值，根据所述深度中值对所述稀疏深度图像中像素的深度值进行处理得到深度中值图像；

对所述深度中值图像进行归一化，得到归一化的稀疏深度图像。

5.如权利要求4所述的活体检测方法，其特征在于，所述根据深度中值对稀疏深度图像中像素的深度值进行处理得到深度中值图像，包括：

遍历所述稀疏深度图像中各像素，根据所述深度中值对所述稀疏深度图像中像素的深度值进行处理得到所述深度中值图像；其中，当所述稀疏深度图像中当前像素的深度值＞(中值+127)时，将所述当前像素的深度值设置为255；当所述稀疏深度图像中当前像素的深度值＜(中值-128)时，将所述当前像素的深度值设置为0；当所述像素的深度值等于中值时，将所述当前像素的深度值设置为128；当所述稀疏深度图像中当前像素的深度值不属于上述范围时，将所述当前像素的深度值先减去中值，然后再加上128，作为所述当前像素的深度值。

6.如权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，所述将归一化的稀疏深度图像输入预设活体检测网络，得到当前图像中人脸的活体检测结果包括：

将归一化的稀疏深度图像在通道上进行拼接得到拼接图像，将拼接图像输入预设活体检测网络得到当前图像中人脸的活体检测结果；

其中，所述预设活体检测网络为多层感知网络，包括串联连接的输入模块、多个感知模块、归一化模块和输出模块；所述输入模块用于获取所述拼接图像并提取拼接图像的深度特征得到深度特征；所述多个感知模块，各感知模块包括多个神经元组成的全连接层，用于将所述深度特征连接生成一个与神经元数量相同维度的特征向量并对所述特征向量进行线性分类得到线性特征；归一化模块，用于对所述线性特征进行归一化处理得到归一化特征；输出模块，用于对所述归一化特征进行二分类得到当前输入图像的人脸活体检测结果。