活体人脸验证方法及系统、活体人脸验证装置制造方法及图纸

一种活体人脸验证方法以及活体人脸验证系统，属于人脸识别技术领域。所述活体人脸检测方法包括：随机地生成动作指令序列；以及在确定人脸动作依序匹配所述动作指令序列的情况下，确定活体人脸验证成功。通过基于精细头部动作来进行活体人脸验证，可以降低活体人脸验证的成本，并提高活体人脸验证的准确度。

In vivo face verification method, system and living face verification device

The invention relates to an in vivo face verification method and a living face verification system, which belongs to the field of face recognition technology. The living face detection method comprises the following steps of: randomly generating an action instruction sequence; and determining a living face verification success in determining the sequence of action sequences in accordance with the sequence of face movements. It can reduce the cost of living face verification and improve the accuracy of living face verification by performing the live face verification based on fine head action.

【技术实现步骤摘要】
活体人脸验证方法及系统、活体人脸验证装置
本公开涉及人脸识别
，更具体地涉及一种活体人脸验证方法及系统、以及活体人脸验证装置。
技术介绍
当前，人脸识别系统越来越多地应用于安防、金融领域需要身份验证的场景，如银行远程开户、门禁系统、远程交易操作验证等。在这些高安全级别的应用领域，除了确保被验证者的人脸相似度符合数据库中存储的底库，首先需要验证被验证者是一个合法的生物活体。也就是说，人脸识别系统需要能够防范攻击者使用照片、视频、3D人脸模型、或者面具等方式进行攻击。目前市场上的技术产品中还没有公认成熟的活体验证方案，已有的技术要么依赖特殊的硬件设备(诸如，红外相机、深度相机)，或者只能防范简单的静态照片攻击。因此，需要既不依赖于特殊的硬件设备又能够有效地防范照片、视频、3D人脸模型或者面具等多种方式的攻击的人脸识别方式。
技术实现思路
鉴于上述问题而提出了本专利技术。本专利技术实施例提供了一种活体人脸验证方法及系统、以及计算机程序产品，其能够基于精细头部动作来进行活体人脸验证，从而降低活体人脸验证的成本，并提高活体人脸验证的准确度，相应地提高了应用活体人脸验证的应用场景的安全性。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种活体人脸验证方法，包括：随机地生成动作指令序列；以及在确定人脸动作依序匹配所述动作指令序列的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，根据本专利技术实施例的活体人脸验证方法还包括：按照所述动作指令序列中的指令顺序，发出所述动作指令序列内所有尚未发出的动作指令中当前排序最前的动作指令。作为示例，根据本专利技术实施例的活体人脸验证方法还包括：对于每个动作指令，在确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，根据本专利技术实施例的活体人脸验证方法还包括：对于每个动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内未检测到人脸动作、或者确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，根据本专利技术实施例的活体人脸验证方法还包括：获取人脸图像；计算人脸图像中的人脸属性；以及根据所计算的人脸属性，识别人脸动作，其中，所述人脸属性包括人脸关键点位置、人脸动作系数、人脸姿态系数中的至少一项。作为示例，所述对于每个动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内未检测到人脸动作、或者确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败，进一步包括：在所述定时时间内，当检测到人脸动作与该动作指令不匹配时，无论所述定时时间是否到期，均确定活体人脸验证失败。作为示例，所述未检测到人脸动作包括未检测到可识别的人脸动作和未检测到不可识别的人脸动作，其中，所述可识别的人脸动作包括所述预设的动作指令集合中的任何人脸动作，所述不可识别的人脸动作包括未被包括在所述预设的动作指令集合中的人脸动作。作为示例，在确定人脸动作依序与所述动作指令序列中的动作指令的匹配比例超出匹配比例阈值的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，所述方法部署在人脸图像采集端，和/或，所述动作指令序列通过在预设的动作指令集合中选择动作指令来生成。根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种活体人脸验证系统，包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器；在所述存储器的至少一个中存储的计算机程序指令，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个运行时执行以下步骤：随机地生成动作指令序列；以及在确定人脸动作匹配所述动作指令序列的情况下，确定活体人脸验证成功。根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读存储介质，在所述计算机可读存储介质上存储了计算机程序指令，所述计算机程序指令在被计算机运行时执行以下步骤：随机地生成动作指令序列；以及在确定人脸动作依序匹配所述动作指令序列的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个或计算机运行时还执行以下步骤：按照所述动作指令序列中的指令顺序，发出所述动作指令序列内所有尚未发出的动作指令中当前排序最前的动作指令；对于每个动作指令，在确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个或计算机运行时还执行以下步骤：按照所述动作指令序列中的指令顺序，发出所述动作指令序列内所有尚未发出的动作指令中当前排序最前的动作指令；对于每个动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内未检测到人脸动作、或者确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，根据本专利技术实施例的活体人脸验证系统还包括：图像采集设备，用于采集人脸图像。作为示例，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个或计算机运行时还执行以下步骤：计算所述人脸图像中的人脸属性；以及根据所计算的人脸属性，识别人脸动作，其中，所述人脸属性包括人脸关键点位置、人脸动作系数、人脸姿态系数中的至少一项。作为示例，所述对于每个动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内未检测到人脸动作、或者确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败，进一步包括：在所述定时时间内，当检测到人脸动作与该动作指令不匹配时，无论所述定时时间是否到期，均确定活体人脸验证失败。作为示例，所述未检测到人脸动作包括未检测到可识别的人脸动作和未检测到不可识别的人脸动作，其中，所述可识别的人脸动作包括所述预设的动作指令集合中的任何人脸动作，所述不可识别的人脸动作包括未被包括在所述预设的动作指令集合中的人脸动作。作为示例，在确定人脸动作依序与所述动作指令序列中的动作指令的匹配比例超出匹配比例阈值的情况下，确定活体人脸验证成功。作为示例，所述方法部署在人脸图像采集端，和/或，所述动作指令序列通过在预设的动作指令集合中选择动作指令来生成。根据本专利技术实施例的再一方面，提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种活体人脸验证方法，包括：随机地生成动作指令序列；以及在确定人脸动作依序匹配所述动作指令序列的情况下，确定活体人脸验证成功。

【技术特征摘要】
1.一种活体人脸验证方法，包括：随机地生成动作指令序列；以及在确定人脸动作依序匹配所述动作指令序列的情况下，确定活体人脸验证成功。2.如权利要求1所述的活体人脸验证方法，还包括：按照所述动作指令序列中的指令顺序，发出所述动作指令序列内所有尚未发出的动作指令中当前排序最前的动作指令。3.如权利要求2所述的活体人脸验证方法，还包括：对于每个动作指令，在确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。4.如权利要求2所述的活体人脸验证方法，还包括：对于每个动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内未检测到人脸动作、或者确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。5.如权利要求1所述的活体人脸验证方法，还包括：获取人脸图像；计算人脸图像中的人脸属性；以及根据所计算的人脸属性，识别人脸动作，其中，所述人脸属性包括人脸关键点位置、人脸动作系数、人脸姿态系数中的至少一项。6.如权利要求1所述的活体人脸验证方法，其中，所述动作指令序列包括至少一个动作指令，每个动作指令为单一动作指令或序贯动作指令，每个序贯动作指令指示依次执行至少两个单一动作，每个单一动作为简单动作或复杂动作，每个单一动作指令指示执行一个单一动作，并且每个单一动作指令为简单动作指令或复杂动作指令，每个简单动作指令指示执行一个脸部动作，每个复杂动作指令指示同时执行至少两个脸部动作。7.如权利要求6所述的活体人脸验证方法，其中，所述动作指令序列包括至少两个动作指令，每个动作指令为简单动作指令。8.如权利要求6所述的活体人脸验证方法，其中，所述至少一个动作指令为简单动作指令与复杂动作指令的任意组合并且所述至少一个动作指令中的至少一部分为复杂动作指令。9.如权利要求6所述的活体人脸验证方法，其中，所述至少一个动作指令为序贯动作指令与单一动作指令的任意组合并且所述至少一个动作指令中的至少一部分动作指令为序贯动作指令。10.如权利要求4所述的活体人脸验证方法，其中：所述对于每个动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内未检测到人脸动作、或者确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败，进一步包括：在所述定时时间内，当检测到人脸动作与该动作指令不匹配时，无论所述定时时间是否到期，均确定活体人脸验证失败。11.如权利要求4所述的活体人脸验证方法，其中，所述未检测到人脸动作包括未检测到可识别的人脸动作和未检测到不可识别的人脸动作，其中，所述可识别的人脸动作包括所述预设的动作指令集合中的任何人脸动作，所述不可识别的人脸动作包括未被包括在所述预设的动作指令集合中的人脸动作。12.如权利要求1至11任一项所述的活体人脸验证方法，其中，在确定人脸动作依序与所述动作指令序列中的动作指令的匹配比例超出匹配比例阈值的情况下，确定活体人脸验证成功。13.如权利要求1至12任一项所述的活体人脸验证方法，其中，所述方法部署在人脸图像采集端，和/或，所述动作指令序列通过在预设的动作指令集合中选择动作指令来生成。14.一种活体人脸验证系统，包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器；在所述存储器的至少一个中存储的计算机程序指令，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个运行时执行以下步骤：随机地生成动作指令序列；以及在确定人脸动作依序匹配所述动作指令序列的情况下，确定活体人脸验证成功。15.如权利要求14所述的活体人脸验证系统，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个运行时还执行以下步骤：按照所述动作指令序列中的指令顺序，发出所述动作指令序列内所有尚未发出的动作指令中当前排序最前的动作指令；对于每个动作指令，在确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。16.如权利要求14所述的活体人脸验证系统，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个运行时还执行以下步骤：按照所述动作指令序列中的指令顺序，发出所述动作指令序列内所有尚未发出的动作指令中当前排序最前的动作指令；对于每个动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内未检测到人脸动作、或者确定人脸动作与该动作指令不匹配的情况下，确定活体人脸验证失败；对于除了所述动作指令序列中排序最低的动作指令之外的动作指令，仅在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配并且存在下一个动作指令需要发出的情况下，才发出下一个动作指令；以及对于所述动作指令序列中排序最低的动作指令，在确定在该动作指令发出后的定时时间内检测到的人脸动作与该动作指令匹配的情况下，确定活体人脸验证成功。17.如权利要求14所述的活体人脸验证系统，还包括：图像采集设备，用于采集人脸图像；在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个运行时还执行以下步骤：获取人脸图像；计算所述人脸图像中的人脸属性；以及根据所计算的人脸属性，识别人脸动作，其中，所述人脸属性包括人脸关键点位置、人脸动作系数、人脸姿态系数中的至少一项。18.如权利要求14所述的活体人脸验证系统，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器的至少一个运行时产生的所述动作指令序列包括至少一个动作指令，每个动作指令为单一动作指令或序贯动作指令，每个序贯动作指令指示依次执行至少两个单一动作，每个单一动作为简单动作或复杂动作，每个单一动作指令指示执行一个单一动作，并且每个单一动作指令为简单动作指令或复杂动作指令，每个简单动作指令指示执行一个脸部动作，每个复杂动作指令指示同时执行至少两个脸部动作。19.如权利要求18所述的活体人脸验证系统，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器的...

【专利技术属性】
技术研发人员：何涛，贾开，曹志敏，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，北京小孔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11