[发明专利]人脸活体检测方法和装置

说明书

一种人脸活体检测方法和装置，方法包括：以预定时间间隔获取待检测图像，并对获取的每帧图像进行人脸检测和显示设备检测，得到人脸框和显示设备框各自的位置信息；基于当前帧图像和当前帧图像的前一帧图像中各自的人脸框的位置信息，确定当前帧图像中的人脸框为静止人脸框还是运动人脸框；当确定当前帧图像中的人脸框为静止人脸框时，确定静止人脸框中的人脸为非活体人脸；当确定当前帧图像中的人脸框为运动人脸框时，基于当前帧图像中显示设备框的位置信息和运动人脸框的位置信息确定显示设备框是否完全包含运动人脸框；当确定显示设备框完全包含运动人脸框时，确定运动人脸框中的人脸为非活体人脸，反之确定运动人脸框中的人脸为活体人脸。

技术领域

本申请涉及目标检测技术领域，更具体地涉及一种人脸活体检测方法和装置。

背景技术

人脸活体检测在智能支付、门禁、安防等领域有着重要的作用。人脸活体检测方案包括：随机动作人脸检测方案、红外人脸检测方案、边框检测方案、超声波人脸检测方案、摄像头阵列检测方案、3D人脸检测方案等等。这些方案在不同场景都有着各自的优点与缺陷，其中算法复杂以及需要额外的硬件资源配合是一大问题。因此根据实际场景来选择或设计人脸活体检测方案极其重要。在家庭监控摄像头场景下，会出现照片、洋娃娃、电视里人脸等情况，需要对这些场景进行活体检测，避免误检为真实的人脸。

发明内容

根据本申请一方面，提供了一种人脸活体检测方法，所述方法包括：以预定时间间隔获取待检测图像，并对获取的每帧图像进行人脸检测和显示设备检测，得到人脸框和显示设备框各自的位置信息；基于当前帧图像和所述当前帧图像的前一帧图像中各自的人脸框的位置信息，确定所述当前帧图像中的人脸框为静止人脸框还是运动人脸框；当确定所述当前帧图像中的人脸框为静止人脸框时，确定所述静止人脸框中的人脸为非活体人脸；当确定所述当前帧图像中的人脸框为运动人脸框时，基于所述当前帧图像中显示设备框的位置信息和所述运动人脸框的位置信息确定所述显示设备框是否完全包含所述运动人脸框；当确定所述显示设备框完全包含所述运动人脸框时，确定所述运动人脸框中的人脸为非活体人脸，反之，则确定所述运动人脸框中的人脸为活体人脸。

在本申请的一个实施例中，所述基于当前帧图像和所述当前帧图像的前一帧图像中各自的人脸框的位置信息，确定所述当前帧图像中的人脸框为静止人脸框还是运动人脸框，包括：针对所述当前帧图像中的每个人脸框，计算所述人脸框与所述前一帧图像中每个人脸框的交并比；当所述交并比大于第一阈值时，确定所述当前帧图像中的所述人脸框为静止人脸框，反之，则确定为运动人脸框。

在本申请的一个实施例中，所述基于当前帧图像和所述当前帧图像的前一帧图像中各自的人脸框的位置信息，确定所述当前帧图像中的人脸框为静止人脸框还是运动人脸框，包括：针对所述当前帧图像中的每个人脸框，计算所述人脸框的预设参照点与所述前一帧图像中每个人脸框的预设参照点之间的欧氏距离；当所述欧氏距离小于第二阈值时，确定所述当前帧图像中的所述人脸框为静止人脸框，反之，则确定为运动人脸框。

在本申请的一个实施例中，所述基于当前帧图像和所述当前帧图像的前一帧图像中各自的人脸框的位置信息，确定所述当前帧图像中的人脸框为静止人脸框还是运动人脸框，包括：针对所述当前帧图像中的每个人脸框，计算所述人脸框与所述前一帧图像中每个人脸框的交并比，并计算所述人脸框的预设参照点与所述前一帧图像中每个人脸框的预设参照点之间的欧氏距离；当所述交并比大于第一阈值且所述欧氏距离小于第二阈值时，确定所述当前帧图像中的所述人脸框为静止人脸框，反之，则确定为运动人脸框。

在本申请的一个实施例中，所述预设参照点为所述人脸框的中心点。

在本申请的一个实施例中，所述对获取的每帧图像进行人脸检测和显示设备检测是基于训练好的轻量级模型执行的。

在本申请的一个实施例中，训练所述轻量级模型所基于的数据集包括不同天气、不同地域、不同角度、不同时间、不同光照中的至少一项的人脸图像和显示设备图像。