[发明专利]人脸防伪识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种人脸防伪识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取包括待检测人脸的人脸视频数据；从人脸视频数据的图像帧中检测待检测人脸的眼部轮廓，生成人眼轮廓序列；基于人眼轮廓序列进行眼动概率预测，生成眼动状态序列；获取眼动状态序列中的第一数据集和第二数据集；根据第一数据集和第二数据集，确定待检测人脸为真实人脸的概率；在概率符合条件的情况下，确定待检测人脸为真实人脸。通过解析人脸视频数据得到眼动状态序列，对非正常眨眼行为进行分析，进而判断待检测人脸的真实性，提升对高度逼真的虚假人脸视频识别的准确度，从而提升人脸识别的安全性，且具有良好的可迁移性。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能技术领域，特别涉及一种人脸防伪识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的研究和进步，人工智能技术在多个领域展开应用。

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，是人工智能技术中重要的一环。在人脸识别技术的实际应用过程中，不法分子可以通过制作虚假人脸来破解传统的人脸识别技术，例如通过制作2D人脸面具制作虚假人脸，或者也可以通过深度学习模型，例如生成式对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks），给静态图像“换脸”生成逼真的图像或者视频制作虚假人脸。

传统的人脸识别技术对上述虚假人脸的识别度较差，安全性较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸防伪识别方法、装置、设备及存储介质，能够提升对高度逼真的虚假人脸视频识别的准确度，从而提升人脸识别的安全性。

一方面，本申请实施例提供了一种人脸防伪识别方法，所述方法包括：

获取包括待检测人脸的人脸视频数据，所述人脸视频数据是包括待检测人脸的视频数据；

从所述人脸视频数据的图像帧中检测所述待检测人脸的眼部轮廓，生成人眼轮廓序列；

获取所述人脸视频数据对应的基于所述人眼轮廓序列进行眼动概率预测，生成眼动状态序列，所述眼动状态序列用于体现表征所述待检测人脸的眼部的运动状况，所述眼动状态序列包括在时域上分布的多个眼动概率；

获取所述眼动状态序列中的第一数据集和第二数据集，所述第一数据集包括所述眼动状态序列中取值最大的眼动概率降序排列后的前N个眼动概率，所述第二数据集包括所述眼动状态序列中最大值在内的M个连续的眼动概率，所述N和所述M均为正整数；

根据所述第一数据集和所述第二数据集，确定所述待检测人脸为真实人脸的概率；

在所述概率符合条件的情况下，确定所述待检测人脸为所述真实人脸。

另一方面，本申请实施例提供了一种人脸防伪识别装置，所述装置包括：

视频获取模块，用于获取包括待检测人脸的人脸视频数据，所述人脸视频数据是包括待检测人脸的视频数据；

轮廓序列获取生成模块，用于从所述人脸视频数据的图像帧中检测所述待检测人脸的眼部轮廓，生成人眼轮廓序列；

眼动序列生成模块，用于基于所述人眼轮廓序列进行眼动概率预测，生成获取所述人脸视频数据对应的眼动状态序列，所述眼动状态序列用于体现表征所述待检测人脸的眼部的运动状况，所述眼动状态序列包括在时域上分布的多个眼动概率；

数据获取模块，用于获取所述眼动状态序列中的第一数据集和第二数据集，所述第一数据集包括所述眼动状态序列中的眼动概率降序排列后取值最大的前N个眼动概率，所述第二数据集包括所述眼动状态序列中最大值在内的M个连续的眼动概率，所述N和所述M均为正整数；

概率确定模块，用于根据所述第一数据集和所述第二数据集，确定所述待检测人脸为真实人脸的概率；