[发明专利]活体检测方法、装置及应用活体检测方法的相关系统

权利要求书

1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：

对待检测对象的多个图像进行遍历，以遍历到的图像作为当前图像；

对所述当前图像进行脸部特征提取，得到所述当前图像对应的特征向量，所述特征向量用于描述所述待检测对象在所述当前图像中脸部特征的结构；

根据所述当前图像对应的特征向量相对特征序列中最新遍历到的指定数量个历史图像所对应特征向量的变化，捕捉所述待检测对象的动作行为，所述历史图像是所述多个图像中已遍历的、且所对应的特征向量在正常结构区间内的图像；所述正常结构区间是所述待检测对象在图像中脸部特征的结构在不存在动作行为时的波动范围，所述正常结构区间的波动范围根据所述待检测对象的检测精度确定，波动范围与检测精度负相关；

如果捕捉到所述待检测对象存在动作行为，则判定所述待检测对象为活体；

其中，所述根据所述当前图像对应的特征向量相对特征序列中历史图像所对应特征向量的变化，捕捉所述待检测对象的动作行为，包括：

计算所述特征序列中特征向量的平均值；

根据所述平均值和所述当前图像对应的特征向量，计算所述当前图像对应的特征向量的相对变化率；

如果所述当前图像对应的特征向量的相对变化率小于变化阈值，则捕捉到所述待检测对象存在动作行为。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述当前图像进行脸部特征提取，得到所述当前图像对应的特征向量，包括：

对所述当前图像中的脸部特征进行识别，得到所述当前图像中脸部特征的若干关键点；

根据所述当前图像中脸部特征的若干关键点计算脸部特征的结构距离比例，得到所述当前图像对应的特征向量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前图像中的脸部特征为人脸特征，所述对所述当前图像中的脸部特征进行识别，得到所述当前图像中脸部特征的若干关键点，包括：

对所述当前图像进行灰度处理，得到所述当前图像的灰度图；

将所述当前图像的灰度图输入人脸关键点模型进行脸部特征识别，得到所述当前图像中脸部特征的若干关键点。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当前图像中的脸部特征包括眼睛和/或嘴巴，所述当前图像对应的特征向量包括眼睛纵横比和/或嘴巴纵横比。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述当前图像进行脸部特征提取，得到所述当前图像对应的特征向量之后，所述方法还包括：

将所述当前图像对应的特征向量与正常结构区间进行比较；

如果所述当前图像对应的特征向量在所述正常结构区间之内，则将所述当前图像对应的特征向量添加至所述特征序列。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特征序列为指定长度的队列；

所述将所述当前图像对应的特征向量添加至所述特征序列，包括：

如果所述队列未满，则控制所述队列为所述当前图像对应的特征向量执行入队操作；

如果所述队列已满，则控制所述队列在队头执行出队操作，并在队尾为所述当前图像对应的特征向量执行入队操作。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果所述当前图像对应的特征向量的相对变化率小于变化阈值，则捕捉到所述待检测对象存在动作行为，包括：

如果所述当前图像对应的特征向量的相对变化率小于所述变化阈值，则控制计数器累加；

当所述计数器的计数值超过累加阈值时，捕捉到所述待检测对象存在动作行为。

8.如权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述待检测对象为活体，则调用人脸识别模型对所述待检测对象的图像进行人脸识别。