[发明专利]活体检测与身份认证的方法、装置及计算机存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种活体检测与身份认证的方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：控制屏幕上的引导物沿着引导物运动轨迹进行运动，采集目标对象的眼部的视频；根据所述视频得到所述目标对象的眼部视线运动轨迹；确定所述引导物运动轨迹与所述眼部视线运动轨迹之间的匹配度；根据所述匹配度确定所述目标对象是否为活体。由此可见，本发明实施例通过沿随机生成的引导物运动轨迹运动的引导物，要求目标对象的眼部视线跟随该引导物，通过计算引导物运动轨迹与眼部视线运动轨迹之间的匹配度进行活体检测，能够有效地避免各种类型的假体攻击，保证活体检测的准确度。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，更具体地涉及一种活体检测与身份认证的方法、装置及计算机存储介质。

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。人脸识别综合运用了数字图像、视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术。当前，人脸识别系统越来越多地应用于安防、金融、社保等需要身份验证的领域中的场景，如银行远程开户、线上交易操作验证、无人值守的门禁系统、线上社保办理和领取、远程医保办理等等。

现有的人脸活体判断技术大体可以分为两类：静态方法和动态方法。静态方法主要通过图像中的颜色、纹理以及背景物体等特性来判断给定人脸的真实性。这种方法具有简单、高效的特点，但是安全等级并不高。原因在于静态人脸图像容易通过合成软件以及高清屏幕显示照片等方式进行伪造，且随着技术的发展这种伪造方式的技术难度和成本将越来越低。动态方法主要是指各种基于动作的活体判断，要求使用者在镜头前完成张嘴、眨眼等指定的面部动作。然而，这些面部动作也可以通过各种人脸合成软件轻易地完成。总之，现有的人脸活体判断方法安全等级不够高，可能面临一系列风险。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种活体检测与身份认证的方法、装置及计算机存储介质，能够有效地防止各种形态的非活体攻击，保证活体检测的准确度。

根据本发明的第一方面，提供了一种活体检测的方法，包括：

控制屏幕上的引导物沿着引导物运动轨迹进行运动；

采集目标对象的眼部的视频；

根据所述视频得到所述目标对象的眼部视线运动轨迹；

确定所述引导物运动轨迹与所述眼部视线运动轨迹之间的匹配度；

根据所述匹配度确定所述目标对象是否为活体。

示例性地，所述引导物运动轨迹为随机生成的运动轨迹。

示例性地，根据所述视频得到所述目标对象的眼部视线运动轨迹包括：

将所述视频输入视线估计模型，得到所述目标对象的所述眼部视线运动轨迹。

示例性地，在所述将所述视频输入视线估计模型之前，还包括：

根据训练数据集，采用机器学习的方法训练得到所述视线估计模型，其中所述训练数据集中的人脸图像包括眼部区域，且所述人脸图像标注有眼部的视线方向。

示例性地，所述机器学习的方法为以下中的任意一种：随机森林算法、支持向量回归算法、神经网络算法。

示例性地，所述引导物运动轨迹由水平方向的第一坐标序列和竖直方向的第二坐标序列组成，所述眼部视线运动轨迹由水平方向的第一左眼坐标序列和第一右眼坐标序列以及竖直方向的第二左眼坐标序列和第二右眼坐标序列组成，

所述确定所述引导物运动轨迹与所述眼部视线运动轨迹之间的匹配度，包括：