一种带交互式活体检测的人脸身份认证系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种活体检测方法和系统，该方法包括检测用户的多张人脸图像中每张的人脸区域并从检测到的人脸区域中提取与将要检测的脸部动作对应的人脸关键点；判断出多张人脸图像是连续的；以及基于提取的人脸关键点，对多张人脸图像进行活体检测，以判断出多张人脸图像来自真实的人。此外，本发明专利技术还公开了一种带交互式活体检测的人脸身份认证方法和系统。通过根据本发明专利技术的带交互式活体检测的人脸身份认证方法和系统，可应对多场景、多种欺骗方式，从而提高了人脸身份认证过程的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人脸识别领域，具体来说涉及一种带交互式活体检测的人脸身份认证系统及其方法。
技术介绍
人脸识别相关技术已广泛应用于日常生活中，其使用的安全性是人们最为关注的。常见的人脸识别时的欺骗方式包括：照片、视频、计算机生成人脸图像，其中，照片和计算机生成的人脸图像并不是真实的人脸，视频中的人脸不具有实时性。一些现有的包含活体检测的人脸识别方法中，对人脸的活体检测通常是被动式的，如检测一些特征(面部器官特征点、统计特征信息)、人脸是否有运动和表情变化等。而人脸作为人的基本生物特征，通常是不易出现较大变化的，如果一个人被他人恶意收集到了大量本人的人脸信息用于人脸识别，则以上方法的可靠性将会降低。现有大部分人脸识别系统缺少活体检测。在学术界有很多活体检测的方法：基于纹理或频域的方法，容易过拟合到训练数据集；基于光流场的方法，极大的依赖于光流估计的算法准确度。目前还没有实用化的可应对多场景、多种欺骗方式的基于人脸的活体检测系统。
技术实现思路
为了至少部分地克服现有技术中存在的上述缺陷，本专利技术提供了基于交互式活体检测和人脸比对的人脸身份认证方案，从而能够应对多种人脸认证的欺骗方式。根据本专利技术的第一方面，提供了一种活体检测方法，包括：检测用户的多张人脸图像中每张的人脸区域并从检测到的所述人脸区域中提取与将要检测的脸部动作对应的人脸关键点；判断出所述多张人脸图像是连续的；以及基于提取的所述人脸关键点，对所述多张人脸图像进行所述活体检测，以判断出所述多张人脸图像来自真实的人。根据本专利技术的第二方面，提供了一种活体检测系统，包括：用于检测用户的多张人脸图像中每张的人脸区域并从检测到的所述人脸区域中提取与将要检测的脸部动作对应的人脸关键点的装置；用于判断出所述多张人脸图像是连续的的装置；以及用于基于所述多张人脸图像和提取的所述人脸关键点，对所述人脸区域进行活体检测，以判断出所述多张人脸图像来自真实的人的装置。根据本专利技术的第三方面，提供了一种带交互式活体检测的人脸身份认证方法，其可包括根据本专利技术实施方式的活体检测方法；以及比对检测到所述人脸区域且其图像质量大于预设阈值的所述人脸图像与预存的人脸图像，以确定所述用户的身份。根据本专利技术的第四方面，提供了一种带交互式活体检测的人脸身份认证系统，其可包括根据本专利技术实施方式的活体检测系统；以及用于比对检测到所述人脸区域且其图像质量大于预设阈值的所述人脸图像与预存的人脸图像，以确定所述用户的身份的装置。根据本专利技术的第五方面，提供了一种用于活体检测的系统，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，包括计算机程序代码，该至少一个存储器和该计算机程序代码配置成用于与该至少一个处理器一起使得该系统至少执行以下操作：检测用户的多张人脸图像中每张的人脸区域并从检测到的人脸区域中提取与将要检测的脸部动作对应的人脸关键点；判断出多张人脸图像是连续的；以及基于提取的人脸关键点，对多张人脸图像进行活体检测，以判断出多张人脸图像来自真实的人。根据本专利技术的第六方面，提供了一种用于带交互式活体检测的人脸身份认证的系统，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，包括计算机程序代码，该至少一个存储器和该计算机程序代码配置成用于与该至少一个处理器一起使得该系统至少执行以下操作：根据本专利技术实施方式的活体检测方法；以及比对检测到人脸区域且其图像质量大于预设阈值的人脸图像与预存的人脸图像，以确定用户的身份，其中，该系统还执行提示用户采集多张人脸图像的操作。附图说明图1示出了根据本专利技术实施方式的带交互式活体检测的人脸身份认证方法的流程图；图2示出了根据本专利技术实施方式的21个示例性人脸关键点；图3示出了根据本专利技术实施方式的动作检测步骤的操作；图4示出了根据本专利技术实施方式的深度卷积神经网络流程图；图5示出了根据本专利技术实施方式的三维模型检测步骤的操作；以及图6示出了根据本专利技术实施方式的适于进行带交互式活体检测的人脸身份认证的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图描述本专利技术的各实施方式。以下描述包括各具体细节以帮助理解，但是这些具体细节应认为仅是示例性的。因此，本领域普通技术人员应该理解，在不背离本专利技术的精神和范围的情况下，可以对本文中描述的各实施方式做出各种改变和修改。另外，为了清楚和简明起见，可能省略了公知功能和结构的描述。图1示出了根据本专利技术实施方式的带交互式活体检测的人脸身份认证方法1000的流程图。在步骤101中，可由用户自主地进行人脸图像的采集，以得到该用户的多张人脸图像，其中该多张人脸图像可以是连续的图像或视频。根据本专利技术实施方式，可向用户提示进行人脸图像采集，例如可通过声音、文字等方式。根据本专利技术另一实施方式，用于采集用户的人脸图像的图像采集装置可以是专用相机或集成在其他设备中的相机。在步骤201中，可随机地选择用于活体检测的脸部动作。这些脸部动作可包括但不限于：眨眼、闭左/右/双眼、眼珠向左/右运动、张嘴、向左/右/上/下转头、微笑、鬼脸等。在步骤301中，可对人脸图像进行检测，以判断人脸图像中是否包括人脸区域。如果判断出人脸图像中包括人脸区域，则在人脸图像中提取与所选择的脸部动作相对应的人脸关键点。例如，在图2中示出了21个示例性人脸关键点。作为示例，如果在步骤201中选择的脸部动作为张嘴，则可在步骤301中提取关键点14、15、16、20和21。人脸区域以及关键点的检测例如可通过S.Zhu,C.Li,C.C.Loy,X.Tang等人的《FaceAlignmentbyCoarse-to-FineShapeSearching》中的方法来实施，但本申请在这方面不做限制。另外，在步骤301中还可进行人脸图像连续性判断，以判断采集的上述多张人脸图像在空间和时间上是否连续。若判断为不连续，则认证失败或提醒用户需要重新采集图像。具体地，在进行人脸图像连续性判断时，例如可将每一帧分为3x3个区域，在每个区域上建立颜色直方图和灰度的均值和方差，把相邻两张人脸图像的直方图的距离灰度均值的距离以及灰度方差的距离当作特征向量，来判断线性分类器是否大于或等于零，其中为线性分类器的预设参数，并且可以通过标注的样本训练得到。如果线性分类器被判断为大于或等于零，则为上述的相邻的两张人脸图像在时间和空间上是连续的；否则为不连续的。在步骤401中，可对人脸图像进行外观检测，以检测人脸图像中的人脸区域是否完整，是否有遮挡。如果人脸图像的外观检测的得分大于某一阈值(即，无遮挡)，则可认为该人脸图像通过了外观检测。根据本专利技术实施方式，可对人脸图像进行外观检测得到人脸外观正常的概率，如果人脸图像的该概率小于0.5，则不对该人脸图像进行步骤402中的动作检测。另外，根据本专利技术实施方式，对人脸图像进行外观检测的步骤可基于深度卷积神经网络，该神经网络将在下文进行详细描述。在步骤402中，可对人脸图像进行动作检测，以检测用户是否完成了选择的脸部动作。下面将通过示例参照图3来更具体地描述步骤402，其中在该示例中，眨眼为选择的脸部动作。在子步骤4021中，可基于从每张人脸图像提取的人脸关键点，利用深度卷积神经网络来判断第t帧人脸图像的动作状态S(t)，也就是t时刻闭眼的概率。比如眨本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种活体检测方法，包括：检测用户的多张人脸图像中每张的人脸区域并从检测到的所述人脸区域中提取与将要检测的脸部动作对应的人脸关键点；判断出所述多张人脸图像是连续的；以及基于提取的所述人脸关键点，对所述多张人脸图像进行活体检测，以判断出所述多张人脸图像来自真实的人。

【技术特征摘要】
1.一种活体检测方法，包括：检测用户的多张人脸图像中每张的人脸区域并从检测到的所述人脸区域中提取与将要检测的脸部动作对应的人脸关键点；判断出所述多张人脸图像是连续的；以及基于提取的所述人脸关键点，对所述多张人脸图像进行活体检测，以判断出所述多张人脸图像来自真实的人。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述活体检测包括：外观检测，检测出所述人脸区域中的人脸外观是完整的；动作检测，检测出所述用户完成了所述脸部动作；以及三维模型检测，检测出所述多张人脸图像来自于真实的人脸。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述动作检测包括：基于从每张所述人脸图像提取的所述人脸关键点，利用神经网络来判断每张所述人脸图像的动作状态；在所述多张人脸图像中寻找所述动作状态的值连续增大的图像序列；以及判断所述图像序列的所述动作状态的值的变化是否大于预定阈值，当所述变化被判断为大于所述预定阈值时，则所述用户完成了选择的所述脸部动作。4.根据权利要求2所述的方法，其中所述三维模型检测包括：检测所述多张人脸图像中的第一人脸图像和第二人脸图像的特征点并提取GLOH描述子；根据检测到的所述特征点和提取的所述GLOH描述子，计算从所述第一人脸图像至所述第二人脸图像的变换，以将所述第一人脸图像的所述人脸关键点投影至所述第二人脸图像；以及计算投影至所述第二人脸图像的所述第一人脸图像的所述人脸关
\t键点与所述第二人脸图像的所述人脸关键点之间的位置误差，如果所述位置误差大于或等于预定阈值，则所述多张人脸图像被判断为来自于真实的人脸。5.根据权利要求1所述的方法，其中判断出所述多张人脸图像是连续的的步骤包括：将每张所述人脸图像分为多个区域；在每个所述区域上建立颜色直方图和灰度均值以及灰度方差；以及基于所述多张人脸图像中相邻的两张人脸图像之间的直方图的距离、灰度均值的距离以及灰度方差的距离，判断所述相邻的两张人脸图像在时间和空间上是否为连续的。6.一种带交互式活体检测的人脸身份认证方法，包括：如权利要求1-5中任一项所述的活体检测方法；以及比对检测到所述人脸区域且其图像质量大于预设阈值的所述人脸图像与预存的人脸图像，以确定所述用户的身份，其中，所述人脸身份认证方法还包括：提示所述用户采集所述多张人脸图像。7.根据权利要求6所述的人脸身份认证方法，该方法还包括：通过评价所述人脸图像中的所述人脸区域的清晰程度来确定所述人脸图像的所述图像质量。8.根据权利要求7所述的人脸身份认证方法，其中确定所述人脸图像的所述图像质量的步骤包括：采用图像模糊检测方法来度量所述人脸图像的所述图像质量。9.一种活体检测系统，包括：用于检测用户的多张人脸图像中每张的人脸区域并从检测到的所述人脸区域中提取与将要检测的脸部动作对应的人脸关键点的装置；用于判断出所述多张人脸图像是连续的的装置；以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，旷章辉，李诚，彭义刚，吴立威，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11