申请/专利权人：北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司

申请日：2019-12-10

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN112949353B

主分类号：G06V40/40

分类号：G06V40/40;G06V40/18;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2021.07.02#实质审查的生效;2021.06.11#公开

摘要：本发明公开了一种虹膜静默活体检测方法、装置、可读存储介质及设备，属于虹膜识别领域。该方法包括：获取虹膜图像并进行预处理；使用虹膜分类CNN，按照模糊程度将虹膜图像分类到若干模糊等级中的一个模糊等级；使用与虹膜图像分类到的模糊等级对应的活体检测CNN对虹膜图像进行活体检测，得到活体检测结果；其中，每个模糊等级对应一个活体检测CNN。本发明在用户无感知的情况下进行虹膜活体检测，具有准确率高、效率高和用户友好等优点，可以被广泛使用和推广。

主权项：1.一种虹膜静默活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取虹膜图像并进行预处理；使用虹膜分类CNN，按照模糊程度将虹膜图像分类到若干模糊等级中的一个模糊等级；使用与虹膜图像分类到的模糊等级对应的活体检测CNN对虹膜图像进行活体检测，得到活体检测结果；其中，每个模糊等级对应一个活体检测CNN；所述虹膜分类CNN通过如下方法训练得到：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本；按照训练样本拍摄时与焦点的距离，将训练样本分类为第一模糊等级到第N模糊等级，其中从第一模糊等级到第N模糊等级，训练样本拍摄时与焦点的距离逐渐变远；将前一模糊等级中产生运动模糊的训练样本分类到后一模糊等级，将最后一个模糊等级中产生运动模糊的训练样本分类到最后一个模糊等级；使用训练样本集训练虹膜分类CNN；所述虹膜分类CNN包括若干卷积层、激活层、下采样层和全连接层，以及第一分类层和第二分类层；N＝3时，所述使用虹膜分类CNN，按照模糊程度将虹膜图像分类到若干模糊等级中的一个模糊等级，包括：虹膜图像经过虹膜分类CNN的若干卷积层、激活层、下采样层和全连接层，提取得到模糊度特征；在第一分类层使用模糊度特征构造第一模糊度分值，判断第一模糊度分值是否大于第一模糊度阈值，若是，第一分类层的分类结果为1，否则第一分类层的分类结果为0；在第二分类层使用模糊度特征构造第二模糊度分值，判断第二模糊度分值是否大于第二模糊度阈值，若是，第二分类层的分类结果为1，否则第二分类层的分类结果为0；将第一分类层的分类结果和第二分类层的分类结果相加后再加1，即为虹膜图像的模糊等级。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司 虹膜静默活体检测方法、装置、可读存储介质及设备

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