一种人脸活体检测方法及终端设备技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸活体检测方法及终端设备。所述方法包括：获取指定区域的第一图像；在所述第一图像中确定出人脸图像；根据所述人脸图像在所述第一图像中确定出当前背景图像；在预设的第二图像中确定出与所述当前背景图像的轮廓一致的标准背景图像，所述第二图像为在所述指定区域无人时获取的所述指定区域的图像；计算所述当前背景图像与所述标准背景图像的图像相似度；若所述图像相似度大于预设的阈值，则判定所述人脸图像为真实人脸。通过本发明专利技术，非法分子即使获取到了合法用户的照片，也无法骗过识别系统，大大提高了人脸识别系统的安全性。

A human face detection method and terminal equipment

The invention belongs to the technical field of image processing, in particular to a human face detection method and a terminal device. The method comprises: obtaining a first image of the designated area; determine the face image in the first image; according to the face images confirm the background image in the first image; determine the standard background image and the background of the current image contours of the second image in the default. Second in order to obtain the image in the specified area when no one the designated area of the image; image similarity computing of the background of the current image and the background of the standard image; if the image similarity is greater than a preset threshold, it is determined that the face image as a real face. By means of the invention, the illegal molecules can not deceive the recognition system even if they get the photos of legitimate users, which greatly improves the security of the face recognition system.

【技术实现步骤摘要】
一种人脸活体检测方法及终端设备
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种人脸活体检测方法及终端设备。
技术介绍
目前，生物特征识别技术已经被广泛地应用于日常生活中的方方面面。人脸生物特征识别技术，由于其具有方便易用，用户友好性，非接触式等优点，在近年来取得了突飞猛进的发展。然而，基于人脸的生物特征识别在应用层面上依然面临着一些考验，其中，最为突出的就是识别系统的安全性问题；作为一种用于身份识别的装置，它们很容易被一个非法分子假冒成合法的用户，且目前的大部分人脸识别系统都无法区分真实的人脸和照片，只要获取到了合法用户的照片，那么就能轻而易举地骗过这类识别系统，安全性较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种人脸活体检测方法及终端设备，以解决目前的人脸识别系统无法区分真实的人脸和照片，安全性较低的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种人脸活体检测方法，可以包括：获取指定区域的第一图像；在所述第一图像中确定出人脸图像；根据所述人脸图像在所述第一图像中确定出当前背景图像；在预设的第二图像中确定出与所述当前背景图像的轮廓一致的标准背景图像，所述第二图像为在所述指定区域无人时获取的所述指定区域的图像；计算所述当前背景图像与所述标准背景图像的图像相似度；若所述图像相似度大于预设的阈值，则判定所述人脸图像为真实人脸。本专利技术实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取指定区域的第一图像；在所述第一图像中确定出人脸图像；根据所述人脸图像在所述第一图像中确定出当前背景图像；在预设的第二图像中确定出与所述当前背景图像的轮廓一致的标准背景图像，所述第二图像为在所述指定区域无人时获取的所述指定区域的图像；计算所述当前背景图像与所述标准背景图像的图像相似度；若所述图像相似度大于预设的阈值，则判定所述人脸图像为真实人脸。本专利技术实施例的第三方面提供了一种人脸活体检测终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：获取指定区域的第一图像；在所述第一图像中确定出人脸图像；根据所述人脸图像在所述第一图像中确定出当前背景图像；在预设的第二图像中确定出与所述当前背景图像的轮廓一致的标准背景图像，所述第二图像为在所述指定区域无人时获取的所述指定区域的图像；计算所述当前背景图像与所述标准背景图像的图像相似度；若所述图像相似度大于预设的阈值，则判定所述人脸图像为真实人脸。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术实施例预先获取了无人时指定区域的图像(即第二图像)，该图像即为人脸活体检测时的背景图像，将其作为比对的基准，在进行人脸活体检测时再次获取指定区域的图像(即第一图像)，从中确定出人脸所在的人脸图像，然后根据人脸图像确定出当前背景图像，在第二图像中确定出与所述当前背景图像的轮廓一致的标准背景图像，考虑到银行、政府单位、行政机构等进行身份核实的设备的摄像头一般所面向的背景是基本恒定的，若摄像头前的是真实人脸，则人脸检测时的当前背景图像与人脸检测前的标准背景图像应该是一致的，若摄像头前的是人脸照片，照片中的背景会遮挡住真实环境的背景，造成检测前后背景的不一致，因此通过判定当前背景图像与标准背景图像的图像相似度是否大于预设的阈值，即可判定出所述第一图像中的人脸是否为真实人脸。非法分子即使获取到了合法用户的照片，也无法骗过识别系统，大大提高了人脸识别系统的安全性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中一种人脸活体检测方法的一个实施例流程图；图2为本专利技术实施例中一种人脸活体检测方法步骤S102在一个应用场景下的示意流程图；图3为本专利技术实施例中一种人脸活体检测方法步骤S103在一个应用场景下的示意流程图；图4为本专利技术实施例中一种人脸活体检测方法步骤S105在一个应用场景下的示意流程图；图5为本专利技术实施例中一种人脸活体检测方法对图像进行调整的示意流程图；图6为本专利技术实施例提供的人脸活体检测终端设备的示意框图；图7为本专利技术实施例提供的人脸活体检测程序的功能模块图。具体实施方式为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。一般的人脸活体检测方法所针对的对象是人脸本身，即通过各种算法直接判断当前的人脸图像是否为一个真实的人脸，一般而言算法复杂度较高。而本专利技术不对人脸本身进行判断，而是判断人脸的背景是否一致，考虑银行、政府单位、行政机构等进行身份核实的设备的摄像头一般所面向的背景是基本恒定的，若摄像头前的是真实人脸，则人脸检测时的背景与人脸检测前的背景应该是一致的，若摄像头前的是照片或视频，则照片或视频中的背景会遮挡住真实环境的背景，造成检测前后背景的不一致，据此即可对人脸的真实与否做出判断。请参阅图1，本专利技术实施例中一种人脸活体检测方法的一个实施例可以包括：步骤S101、获取指定区域的第一图像。所述指定区域为进行人脸活体检测的摄像头所朝向的区域，在本实施例中，摄像头的位置及朝向保持固定不变，因此，摄像头所能拍摄到的所述指定区域也是固定的。在进行人脸活体检测时，通过所述摄像头来获取包含人脸图像在内的所述指定区域的图像，即所述第一图像。步骤S102、在所述第一图像中确定出人脸图像。在本实施例中可以采用如图2所示的基于肤色的方法来确定人脸图像：步骤S1021、将所述第一图像由RGB空间转换到YCbCr空间，得到转换后的第一图像。肤色作为人的体表显著特征之一，尽管人的肤色因为人种的不同有差异，呈现出不同的颜色，但是在排除了亮度和视觉环境等对肤色的影响后，皮肤的色调基本一致。在YCbCr空间中，Y代表亮度，Cb和Cr分别代表蓝色分量和红色分量，两者合称为色彩分量。YCbCr空间具有将色度与亮度分离的特点，在YCbCr空间中，肤色的聚类特性比较好，而且是两维独立分布，能够比较好地限制肤色的分布区域，并且受人种的影响不大。对比RGB空间和YCbCr空间，当光强发生变化时，RGB空间中的R(红色分量)、G(绿色分量)、B(蓝色分量)三个颜色分量会同时发生变化，而YCbCr空间中受光强影响相对独立，色彩分量受光强度影响不大，因此YCbCr空间更适合用于肤色识别。可以通过以下公式实现由RGB空间到YCbCr空间的转换：Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16；Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128；Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128。步骤S1022、在所述转换后的第一图像中确定出满足预设的肤色判定条件的各个肤色像素点。由于肤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括：获取指定区域的第一图像；在所述第一图像中确定出人脸图像；根据所述人脸图像在所述第一图像中确定出当前背景图像；在预设的第二图像中确定出与所述当前背景图像的轮廓一致的标准背景图像，所述第二图像为在所述指定区域无人时获取的所述指定区域的图像；计算所述当前背景图像与所述标准背景图像的图像相似度；若所述图像相似度大于预设的阈值，则判定所述人脸图像为真实人脸。

【技术特征摘要】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括：获取指定区域的第一图像；在所述第一图像中确定出人脸图像；根据所述人脸图像在所述第一图像中确定出当前背景图像；在预设的第二图像中确定出与所述当前背景图像的轮廓一致的标准背景图像，所述第二图像为在所述指定区域无人时获取的所述指定区域的图像；计算所述当前背景图像与所述标准背景图像的图像相似度；若所述图像相似度大于预设的阈值，则判定所述人脸图像为真实人脸。2.根据权利要求1所述的人脸活体检测方法，其特征在于，在获取指定区域的第一图像之后，还包括：计算所述第一图像中的各个像素点的灰度值；按照灰度值从大到小的顺序从所述第一图像中依次选取第一优选像素点，所述第一优选像素点的数目与所述第一图像的像素点总数目的比值为预设的第一比值；计算所述第一优选像素点的第一平均灰度值；按照灰度值从小到大的顺序从所述第一图像中依次选取第二优选像素点，所述第二优选像素点的数目与所述第一图像的像素点总数目的比值为预设的第二比值；计算所述第二优选像素点的第二平均灰度值；根据所述第一平均灰度值和所述第二平均灰度值确定调整系数；使用所述调整系数对所述第一图像中的各个像素点的灰度值分别进行调整，得到调整后的第一图像。3.根据权利要求1所述的人脸活体检测方法，其特征在于，所述在所述第一图像中确定出人脸图像包括：将所述第一图像由RGB空间转换到YCbCr空间，得到转换后的第一图像；在所述转换后的第一图像中确定出满足预设的肤色判定条件的各个肤色像素点；将所述各个肤色像素点组成肤色图像；在所述第一图像中确定出与所述肤色图像轮廓一致的所述人脸图像。4.根据权利要求1所述的人脸活体检测方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像在所述第一图像中确定出当前背景图像包括：分别计算各个待定像素点与所述人脸图像的最近距离，所述待定像素点为在所述第一图像中不属于所述人脸图像的像素点；按照所述最近距离从小到大的顺序从所述待定像素点中依次选取边界像素点，所述边界像素点的数目与所述待定像素点总数目的比值为预设的第三比值；将除所述边界像素点之外的所述待定像素点所在区域确定为所述当前背景图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的人脸活体检测方法，其特征在于，所述计算所述当前背景图像与所述标准背景图像的图像相似度包括：对所述当前背景图像进行二值化处理，得到二值当前背景图像；对所述标准背景图像进行二值化处理，得到二值标准背景图像；对所述二值当前背景图像和所述二值标准背景图像中相同位置上的像素点分别进行同或运算，然后将运算结果求和，得到相似像素点数目；计算所述二值当前背景图像或所述二值标准背景图...

【专利技术属性】
技术研发人员：李长缤，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44