[发明专利]一种人脸活体检测方法、介质和相关装置

说明书

本发明公开了一种人脸活体检测方法、介质和相关装置，以提高人脸活体检测结果的准确性和身份认证系统的安全性。所述人脸活体检测方法，包括：利用预先训练好的活体预测模型对待检测对象进行预测，所述活体预测模型为利用至少一种分类算法对红外图像采集装置采集的样本数据进行训练得到的，所述样本数据包括活体样本数据和虚假样本数据；根据每一活体预测模型输出的预测结果，判断所述待检测对象是否为活体对象。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸活体检测方法、介质和相关装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。

一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息；活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。

随着人脸识别技术日趋成熟，其商业化应用愈加广泛。目前，人脸识别技术通行的活体检测技术一般采用指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。

但是，无论是通过摄像头拍摄真人还是照片，最终得到的都是一张二维图片，因此对于摄像头前是真人还是一张照片，目前的人脸识别技术难以判断。由于人脸极易用照片、视频等方式进行复制，对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于红外摄像头的人脸活体检测方法、介质和相关装置，以提高人脸活体检测结果的准确性和身份认证系统的安全性。

本发明实施例提供了一种人脸活体检测方法，包括：

利用预先训练好的活体预测模型对待检测对象进行预测，所述活体预测模型为利用至少一种分类算法对红外图像采集装置采集的样本数据进行训练得到的，所述样本数据包括活体样本数据和虚假样本数据；

根据每一活体预测模型输出的预测结果，判断所述待检测对象是否为活体对象。

可选地，按照以下流程获得至少一个活体预测模型：

将所述样本数据划分为N份，其中N为大于等于2的整数；

针对每一种分类算法，利用该分类算法分别从N份样本数据中选取N-1份进行训练得到一组活体预测模型，其中，一组活体预测模型中包含N个活体预测模型。

可选地，在根据每一活体预测模型输出的检测结果判断所述待检测对象是否为活体对象之前，还包括：

针对每一组活体预测模型，获取预先针对该组活体预测模型所设置的权重；以及

根据每一活体预测模型输出的检测结果，确定所述待检测对象是否为活体对象，具体包括：

针对每一组活体预测模型，统计该组活体预测模型包含的各活体预测模型输出的预测结果确定为活体对象的数量；

根据每一组活体预测模型输出的结果确定为活体对象的数量及其对应的权重进行加权和得到加权结果；

根据所述加权结果判断所述待检测对象是否为活体对象。

可选地，根据所述加权结果确定所述待检测对象是否为活体对象，具体包括：

如果加权结果大于预设阈值，则确定所述待检测对象为活体对象；

如果加权结果不大于预设阈值，则确定所述检测对象为虚假对象。