[发明专利]活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：

基于闪光检测的方式，获取待检测活体的人脸照片；

将所述待检测活体的人脸照片输入到训练好的活体检测模型中进行识别，得到第一任务分值和第二任务分值，其中，所述训练好的活体检测模型包括第一任务模型和第二任务模型，所述第一任务模型用于第一类伪活体进行检测，得到第一任务分值，所述第二任务模型用于对第二类伪活体进行检测，得到第二任务分值，所述第一类伪活体为平面图像，所述第二类伪活体为包含闪光信息的图像；

基于所述第一任务分值和所述第二任务分值，确定所述待检测活体的检测结果。

2.如权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，所述基于所述第一任务分值和所述第二任务分值，确定所述待检测活体的检测结果包括：

在所述第一任务分值超过预设阈值时，确认第一检测结果为真，否则，确认所述第一检测结果为假；

在所述第二任务分值超过预设阈值时，确认第二检测结果为真，否则，确认所述第二检测结果为假；

在所述第一检测结果和所述第二检测结果均为真时，确定检测结果为所述待检测活体为真实活体。

3.如权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，在所述将所述待检测活体的人脸照片输入到训练好的活体检测模型中进行识别，得到第一任务分值和第二任务分值之前，所述活体检测方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括若干包含人脸图像的平面图像、若干包含人脸图像和闪光信息的图像和若干真实活体图像；

将若干所述包含人脸图像的平面图像和真实活体图像作为第一样本，将若干所述包含人脸图像和闪光信息的图像和真实活体图像作为第二样本；

采用所述第一样本对所述第一任务模型进行训练，采用所述第二样本对所述第二任务模型进行训练，并在达到预设训练条件时，终止训练，得到所述训练好的活体检测模型。

4.如权利要3所述的活体检测方法，其特征在于，所述预设训练条件为第一任务模型的训练结果与真人概率的交叉熵达到第一预设阈值，并且，所述第一任务模型的训练结果与真人概率的交叉熵达到第二预设阈值。

5.如权利要求1至4任一项所述的活体检测方法，其特征在于，所述将所述待检测活体的人脸照片输入到训练好的活体检测模型中进行识别，得到第一任务分值和第二任务分值包括：

将所述待检测活体的人脸照片输入到训练好的活体检测模型中；

采用所述第一任务模型对所述述待检测活体的人脸照片进行识别，得到第一任务分值；

采用所述第二任务模型对所述述待检测活体的人脸照片进行识别，得到第二任务分值。

6.一种活体检测装置，其特征在于，所述活体检测装置包括：

待检测照片获取模块，用于基于闪光检测的方式，获取待检测活体的人脸照片；

检测任务执行模块，用于将待检测活体的人脸照片输入到训练好的活体检测模型中进行识别，得到第一任务分值和第二任务分值，其中，训练好的活体检测模型包括第一任务模型和第二任务模型，第一任务模型用于第一类伪活体进行检测，得到第一任务分值，第二任务模型用于对第二类伪活体进行检测，得到第二任务分值，第一类伪活体为平面图像，第二类伪活体为包含闪光信息的图像；

检测结果确定模块，用于基于第一任务分值和第二任务分值，确定待检测活体的检测结果。

7.如权利要求6所述的活体检测装置，其特征在于，所述检测结果确定模块包括：

第一判断单元，用于在第一任务分值超过预设阈值时，确认第一检测结果为真，否则，确认第一检测结果为假；

第二判断单元，用于在第二任务分值超过预设阈值时，确认第二检测结果为真，否则，确认第二检测结果为假；

结果确定单元，用于在第一检测结果和第二检测结果均为真时，确定检测结果为待检测活体为真实活体。