[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

说明书

本发明公开了一种活体检测方法、装置及应用活体检测方法的支付系统、视频监控系统、门禁系统，所述活体检测方法包括：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图像；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。采用本发明解决了现有技术中活体检测对假体攻击样本的防御性较差的问题。

技术领域

本发明涉及脸部特征识别技术领域，尤其涉及一种活体检测方法、装置及应用活体检测方法的支付系统、视频监控系统、门禁系统。

背景技术

随着脸部特征识别技术的发展，脸部特征识别被广泛地应用，例如，刷脸支付、视频监控中的人脸识别，以及门禁授权中的指纹识别、虹膜识别等等。脸部特征识别也因此而存在着各种各样的威胁，比如攻击者利用伪造的人脸、指纹、虹膜等等进行脸部特征识别。

为此，提出了一种活体检测方法，即通过检测待检测对象是否眨眼、是否张嘴、是否闭嘴等等，来判定待检测对象是否为活体，以此防止攻击者通过窃取待检测对象的脸部特征用于身份识别或者身份验证。

然而，攻击者使用假体攻击样本便可轻易地破解上述活体检测方法，例如，假体攻击样本中涂改或遮挡了眼睛或者嘴巴的轮廓，造成假体眨眼、闭嘴等假象，而使得假体被误判为活体。

由上可知，现有的活体检测方法仍存在对假体攻击样本的防御性较差的问题。

发明内容

为了解决相关技术中存在的活体检测对假体攻击样本的防御性较差的问题，本发明各实施例提供一种活体检测方法、装置及应用活体检测方法的支付系统、视频监控系统、门禁系统。

其中，本发明所采用的技术方案为：

第一方面，一种活体检测方法，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图像；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。

第二方面，一种活体检测装置，包括：图像遍历模块，用于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；特征提取模块，用于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；行为捕捉模块，用于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，所述历史图像是所述多个图像中已遍历的图像；活体检测模块，用于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。

在一示例性实施例中，所述特征提取模块包括：图像识别单元，用于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；特征计算单元，用于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。

在一示例性实施例中，所述当前图像中的脸部特征为人脸特征，所述图像识别单元包括：灰度处理子单元，用于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；模型调用子单元，用于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。

在一示例性实施例中，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。