[发明专利]基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测方法及其系统

摘要

本发明涉及基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测方法及其系统，本系统包括摄像头、智能设备以及人脸识别服务器；本方法思路为当用户的人脸被检测到之后，用户将被要求进行眨眼或者张嘴等动作，以过滤采用照片进行作假的用户；在整个检测过程中，用户的人脸将会被跟踪，以防止在认证的中途用户人脸被切换，并且在整个认证过程中会抽取多张人脸照片与后台人脸识别比对服务器预存的用户人脸照片进行人脸比对，以防止其他人进行假冒；且能准确判断出当前检测者是否为活体真人，解决了现有活体检测技术中存在的照片或视频欺骗问题。

主权项

1.基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)系统对检测区检测到的人脸进行跟踪，并提示用户做人脸姿态动作；(2)用户在规定时间内完成人脸姿态动作，系统对人脸进行关键点定位和人脸姿态估计，生成一个控制点；并随机选择如下两类动作指令要求用户完成：(a)张嘴动作指令，要求用户完成张嘴动作；(b)控制点移动动作，该动作要求用户在非张嘴状态下完成，系统根据初始控制点的位置，随机选择点或线的一种，要求用户利用姿态动作操作控制点去碰撞点或者线移动；所述的关键点定位方法如下：1)采用人工标注方式对人脸的各个特征点位置进行标注；2)人脸识别服务器对标注后的人脸进行定位，根据得到的人脸框计算各个特征点在人脸框中的局部坐标；3)对所有特征点的坐标进行计算得到平均值，得到平均人脸特征点位置，作为人脸特征点位置的初始位置配置；4)根据人脸特征点位置的初始位置配置，结合人脸对齐模型进行迭代获得人脸特征点位置，即完成关键点定位；其中，所述的人脸框通过人脸检测算法计算得到，具体如下：(I)首先利用一批人脸图像和一批非人脸图像，对这些图像计算梯度值，这样每幅图像都可以得到一组梯度值向量；(II)构造一个多项式 ，把步骤(I)得到的梯度值向量代入到该多项式，求解多项式 系数；(III)检测人脸时，利用40x40的窗口在图像上滑动，并按1.2倍的比例不断等比缩小图像，直至图像小于40x40；对每个窗口计算窗口内的图像块梯度值向量，并与步骤(II)所得到的多项式系数相乘，选择乘积大于0且乘积值最大的作为人脸，并根据缩放系数计算人脸在原始图像上的位置；所述的人脸姿态估计方法如下：(i)根据人脸特征点位置计算眼睛‑嘴巴距离Lf,鼻子‑嘴巴距离Ln，以及鼻基‑鼻尖距离Lm；(ii)计算Rm＝Lm/Lf，Rn＝Ln/Lf；(iii)根据Rm和Rn的值计算得到人脸的三个方向的夹角，根据夹角的值得到人脸法向量的值；(iv)根据人脸法向量的值，结合人脸图像的大小计算得到法向量在人脸图像上的位置；(3)重复步骤(2)若干次，并根据用户动作的完成情况判断活体检测是否成功，同时获取若干张用户人脸照片；(4)将获取到的照片与系统预存的用户人脸照片对比，若比对成功则活体检测成功；否则活体检测失败。