[发明专利]一种人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取用户响应皱眉指令所完成的人脸视频序列，并对所述人脸视频序列进行采样，得到人脸图像序列；

对所述人脸图像序列中的人脸图像进行人脸检测，得到人脸检测框，并将所述人脸检测框从所述所述人脸图像序列中的人脸图像中裁出，得到人脸检测图像序列；

将得到的所述人脸检测图像序列输入人脸关键点定位网络进行人脸关键点定位，得到皱眉表情区域；并将所述皱眉表情区域从所述人脸检测图像中裁出，得到皱眉表情图像序列；

对得到的所述皱眉表情图像序列进行识别，并基于识别结果判断人脸为活体或者非活体。

2.根据权利要求1所述一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述对所述人脸图像序列中的人脸图像进行人脸检测，得到人脸检测框，并将所述人脸检测框从所述所述人脸图像序列中的人脸图像中裁出，得到人脸检测图像序列，包括以下步骤：

将所述人脸图像序列中的人脸图像输入到人脸检测网络中进行人脸检测，并得到人脸热度图、人脸尺度图和人脸中心偏移量图；

将所述人脸热度图中大于预设阈值的点标记为人脸，并在所述人脸中心偏移量图上的对应位置取出人脸坐标偏移量，将其与所述人脸热度图的坐标相加得到人脸的中心位置；

基于所述人脸尺度图获取计算出人脸的宽和高，并结合所述人脸的中心位置得到人脸检测框；

将所述人脸检测框外扩后从所述所述人脸图像序列中的人脸图像中裁出，得到人脸检测图像序列。

3.根据权利要求2所述一种人脸活体检测方法，其特征在于，通过如下方式对所述人脸检测框进行外扩：

获取所述人脸检测框在其宽度方向的坐标最小值和坐标最大值，以及其高度方向的坐标最小值和坐标最大值；

按照预设的外扩比例对所述人脸检测框宽度方向的坐标最小值和坐标最大值，以及其高度方向的坐标最小值和坐标最大值分别进行增大。

4.根据权利要求3所述一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述将得到的所述人脸检测图像序列输入人脸关键点定位网络进行人脸关键点定位，得到皱眉表情区域，包括以下步骤：

将得到的所述人脸检测图像序列输入人脸关键点定位网络进行人脸关键点定位，得人脸左边界点、人脸右边界点、额头中心点和鼻梁中心点；

基于所述人脸左边界点、所述人脸右边界点、所述额头中心点和所述鼻梁中心点得到皱眉表情区域。

5.根据权利要求4所述一种人脸活体检测方法，其特征在于，利用训练好的皱眉表情分类网络模型对得到的所述皱眉表情图像序列进行识别。

6.根据权利要求5所述一种人脸活体检测方法，其特征在于，通过如下方式对所述皱眉表情分类网络模型进行训练：

获取训练图像，并对所述训练图像进行预处理；

将预处理后的所述训练图像输入预构建的皱眉表情分类网络模型；

根据所述皱眉表情分类网络模型输出与真实分类标签计算交叉熵损失，以调节所述皱眉表情分类网络模型的参数，进行迭代训练，直至所述皱眉表情分类网络模型的参数收敛，得到训练好的皱眉表情分类网络模型。

7.根据权利要求6所述一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述基于识别结果判断人脸为活体或者非活体，包括以下步骤：

针对所述皱眉表情图像序列，若皱眉表情分类网络模型识别出皱眉表情，判断用户响应皱眉指令正确，为人脸活体；若皱眉表情分类网络模型未识别出皱眉表情，判断用户响应皱眉指令错误，为人脸非活体。