[发明专利]基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法

权利要求书

1.一种基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、通过视频采集设备采集包含人脸区域的视频信号，对所识别出的人脸区域施加额外光线照射，从视频信号中获取人脸区域平均灰度的变化情况作为识别依据；

步骤2、根据人脸区域平均灰度变化情况与场景的平均灰度值的比值作为衡量标准参数，命名其为灰度变化因子并设定一个阈值，根据灰度变化因子是否超过所设定阈值进行分类判别，判断是活体人脸还是视频回放；

所述对所识别出的人脸区域施加额外光线照射的方法为：应选择指向性较强的光源并保证只照射所识别出的人脸区域，同时，光源、人脸、采集设备三者之间的夹角应确保如下条件：①如被照射样本为真实人脸，光源所发出光线应能在人脸上形成漫反射，并明显提高人脸图像的灰度；②如被照射样本为视频回放设备播放平面上播放的人脸，光源所发出光线不会被播放平面以镜面反射的形式反射至视频采集设备。

2.根据权利要求1所述的基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法，其特征在于：所述步骤1获取人脸区域平均灰度的变化情况的方法包括以下步骤：

⑴使用视频采集设备采集视频或连贯图像画面序列，采样频率高于4fps；

⑵从视频或图像序列中识别人脸区域；

⑶将所示别出的人脸区域设定为ROI区域，计算图像全局平均灰度值G，计算ROI区域的平均灰度值F1；

⑷使用可见光或视频采集设备可识别的红外/紫外光线照射步骤⑵所识别出的人脸区域；

⑸重新计算人脸ROI区域的平均灰度值F2。

3.根据权利要求2所述的基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法，其特征在于：所述步骤⑶及步骤⑸中全局平均灰度值G、ROI区域的平均灰度值F1及人脸ROI区域的平均灰度值F2的计算方法，是根据选定视频或图像序列中的一帧图像进行计算，或者根据选择连续若干帧图像分别进行计算，然后再计算其平均值。

4.根据权利要求1所述的基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法，其特征在于：所述步骤2使用如下公式计算灰度变化因子：

f＝(F2-F1)/G

其中，f为灰度变化因子，G为图像全局平均灰度值，F1是计算的人脸ROI区域的平均灰度值，F2是重新计算的人脸ROI区域的平均灰度值。

5.根据权利要求1所述的基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法，其特征在于：所述步骤2中阈值的范围在0.1～2.0之间。

6.根据权利要求1所述的基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法，其特征在于：所述视频采集设备为普通摄像机、摄像头或工业摄像机。