[发明专利]人脸活体检测方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910608993.3 | 申请日： | 2019-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110427828A | 公开（公告）日： | 2019-11-08 |
| 发明（设计）人： | 罗胜寅 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路503*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸活体检测方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括如下步骤：S1步骤：对待检测图片进行处理作为卷积神经网络模型的输入。S2步骤：对待检测图片进行卷积获得卷积输出。S3步骤：将卷积输出输入分类模型进行分析以获得待检测图片的特征向量。S4步骤：从预先获取的各图片样本中确定出与所述待检测图片相匹配的图片样本。S5步骤：将S4步骤中所确定的与所述待检测图片相匹配的图片样本的标签作为所述待检测图片的标签，得到待检测图片的检测结果。本发明使用单帧图片作为活体检测输入，简单易用，易于工业应用和旧项目的升级改造；利用特征分量提取和深度学习技术，提升了活体检测的准确率和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 活体检测 检测 图片样本 卷积 计算机可读存储介质 图片 人脸 匹配 标签 卷积神经网络 单帧图片 工业应用 检测结果 升级改造 输入分类 特征分量 特征向量 预先获取 输出 准确率 分析 学习 | ||
【主权项】：
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1步骤：提取待检测图片的YCrCb和HSV颜色空间信息，作为卷积神经网络模型的输入；S2步骤：利用卷积神经网络模型对待检测图片的YCrCb和HSV颜色空间信息进行卷积运算获得卷积输出结果；S3步骤：将卷积输出结果输入至分类模型进行分析以获得待检测图片的特征向量；S4步骤：获取预先存储在存储器中的多个图片样本，并根据所述待检测图片的特征向量，从获取的多个图片样本中确定出与所述待检测图片相匹配的图片样本，其中所述获取的每个图片样本分别具有标签，所述标签中包括是否有活体以及对应的场景标识；S5步骤：将与所述待检测图片相匹配的图片样本的标签作为所述待检测图片的标签，得到待检测图片的检测结果。
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