[发明专利]人脸静默活体检测方法、装置、可读存储介质及设备

权利要求书

1.一种人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：

训练预先构建的级联卷积神经网络，所述级联卷积神经网络包括第一级卷积神经网络和第二级卷积神经网络；

获取待检测人脸图像并对所述待检测人脸图像进行预处理，得到包括人脸区域的第一图像和第二图像；

将所述第一图像输入所述级联卷积神经网络中的第一级卷积神经网络，得到第一分值，若所述第一分值小于设定的第一阈值，则第一级卷积神经网络判断为活体；

将所述第二图像输入所述级联卷积神经网络中的第二级卷积神经网络，得到第二分值，若所述第二分值小于设定的第二阈值，则第二级卷积神经网络判断为活体；

若第一级卷积神经网络判断为活体且第二级卷积神经网络判断为活体，则活体检测通过，否则，活体检测不通过；

其中，所述级联卷积神经网络通过如下方法训练得到：

使用第一样本集训练所述第一级卷积神经网络，所述第一样本集包括打印类假体图像和活体图像；

使用第二样本集训练所述第二级卷积神经网络，所述第二样本集包括屏幕类假体图像、活体图像和经过第一级卷积神经网络判断为活体的打印类假体图像。

2.根据权利要求1所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述预处理包括：

通过人脸检测算法检测出代表人脸区域的人脸检测框；

通过人脸定位算法定位出包括左右眼睛的人脸关键点；

根据左右眼睛坐标进行人脸对齐；

将对齐后的人脸图像进行归一化处理，得到所述第一图像和第二图像。

3.根据权利要求2所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述第一图像和第二图像大小相同，均仅包括人脸区域；或者，所述第一图像和第二图像大小相同，均包括人脸区域和部分背景区域；或者，所述第一图像仅包括人脸区域，所述第二图像包括人脸区域和部分背景区域。

4.根据权利要求2所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述预处理还包括：

获取人脸的俯仰姿态角、摇头姿态角和转头姿态角；

所述将所述第一图像输入所述级联卷积神经网络中的第一级卷积神经网络之前还包括人脸大小检测和/或人脸姿态检测，若所述人脸大小检测通过和/或人脸姿态检测通过，则继续执行下一步，否则，活体检测不通过，结束；

所述人脸大小检测包括：判断所述人脸检测框的宽度和高度是否分别均在预设的宽度范围和高度范围内，若是，则人脸大小检测通过；

所述人脸姿态检测包括：判断所述人脸的俯仰姿态角、摇头姿态角和转头姿态角是否分别均在预设的俯仰姿态角范围、摇头姿态角范围和转头姿态角范围内，若是，则人脸姿态检测通过。

5.根据权利要求1-4任一所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述第一级卷积神经网络和第二级卷积神经网络均包括依次相连的第一卷积层、第一池化层、第一Rnorm层、第二卷积层、第三卷积层、第二Rnorm层、第二池化层、第一Inception模块、第二Inception模块、第三池化层、第三Inception模块、第四Inception模块、第五Inception模块、第六Inception模块、第七Inception模块、第四池化层、第八Inception模块、第九Inception模块、全连接层。