申请/专利权人：新大陆数字技术股份有限公司

申请日：2019-12-30

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN111209820B

主分类号：G06V40/40

分类号：G06V40/40;G06V40/16;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2020.06.23#实质审查的生效;2020.05.29#公开

摘要：本发明公开了一种人脸活体检测方法、系统、设备及可读存储介质。检测图片中的人脸关键点及人脸框检测，使用人脸追踪技术关联连续视频帧中相同的人脸ID；采集深度图像，对图片中的人脸区域进行归一化处理，获得处理后的人脸深度图；将一人脸ID预设帧数的RGB人脸图像和所述人脸深度图输入深度学习网络进行检测，获得每一帧图片的活体判断结果；进而判定将该人脸ID是否为活体。相对于其他的活体检测方法，本系统提出的方法使用深度学习算法所提取的特征具有更好的通用性，也具有更好的泛化能力，从而对各种场景的攻击都具有更好的鲁棒性，活体判断过程无需用户配合，且速度较快，能给用户带来较好的体验感。

主权项：1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括步骤：人脸关键点及人脸框检测，并进行人脸对齐；使用人脸追踪技术关联连续视频帧中相同的人脸ID；采集深度图像，对图片中的人脸区域进行归一化处理，获得处理后的人脸深度图；将一人脸ID预设帧数的RGB人脸图像和所述人脸深度图输入深度学习网络进行检测，获得每一帧图片的活体判断结果；将该人脸ID的所有活体判断结果进行投票，当判断为活体的帧数多时，则认定对象为活体，判断为攻击的帧数多时，则认定对象为非活体；人脸关键点中眼睛和嘴角所有点的实际深度，计算这些点的实际深度的均值，取归一化上限为均值加上固定值，下限为均值减去所述固定值，将人脸区域深度归一化为像素值在0～255区间的灰度图；对于实际深度大于上限和小于下限位置的灰度值置为0；归一化公式为： 其中，V为深度归一化后的灰度值，范围为0～255，Dreal为人脸区域的实际深度，Dmax为人脸实际深度的上限，Dmin为人脸实际深度的下限；对图片进行活体判断的深度学习网络使用Resnet作为基础网络，所述深度学习网络采用人脸图像和所述人脸深度图的双输入通道，两个输入分支在分别进行特征提取后，通过se-module对两个分支提取出的特征进行选择性激发融合，再经过数层卷积对融合后的特征进行特征提取，获得活体判断结果；所述深度学习网络的目标函数为focal损失函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 新大陆数字技术股份有限公司 人脸活体检测方法、系统、设备及可读存储介质

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