人脸姿态检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种人脸姿态检测方法、装置、计算机设备及存储介质，包括下述步骤：获取表征用户人脸姿态的人脸图像；比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令为人脸的空间偏转角度；当所述人脸姿态与所述第一姿态指令相同时执行预设的第一状态指令，其中，所述第一状态指令为确认用户为活体状态指令。由于人脸姿态的判断无需提取人脸图像的关键点，因此，准确率很高，需要用户进行重复动作的几率极小。同时，也无需考虑人脸的器官的差别，进一步的提高了准确率，大大提高了用户的体验效果。

【技术实现步骤摘要】
人脸姿态检测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术实施例涉及金融领域，尤其是一种人脸姿态检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。在人脸识别时为防止他人采用用户照片或视频资料进行身份蒙骗，需要在进行人脸时确认该用户是否为活体。现有技术中识别系统在进行识别时会要求人做张嘴、眨眼等动作，通过对张嘴、眨眼动作的识别来判断活体，一般录制好的视频很难估计出张嘴、眨眼的指令发出时间，所以也很难模拟出正确的动作。本专利技术创造的专利技术人在研究中发现，现有技术中的活体检测技术涉及提取人体脸部关键点的技术，但是现有技术中人脸关键点提取技术的准确率偏低，导致对张嘴、眨眼动作识别的难度高，准确率偏低，往往要求人重复的做动作，用户体验不好。同时，不同人的眼睛/嘴大小的不同，需要确定不同的阈值判断人脸的动作，导致准确率进一步降低，很影响用户的体验。
技术实现思路
本专利技术实施例提供能够检测人脸图像的空间姿态进而确定用户是否为活体的人脸姿态检测方法、装置、计算机设备及存储介质。为解决上述技术问题，本专利技术创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种人脸姿态检测方法，包括下述步骤：获取表征用户人脸姿态的人脸图像；比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令为人脸的空间偏转角度；当所述人脸姿态与所述第一姿态指令相同时执行预设的第一状态指令，其中，所述第一状态指令为确认用户为活体状态指令。可选地，所述人脸姿态检测方法具体还包括，下述步骤：依次获取表征用户空间姿态的至少两张人脸图像；依次比对所述至少两张人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令包括至少两种姿态指令；当所述至少两张人脸图像中的人脸姿态均与所述第一姿态指令相同时执行所述第一状态指令。可选地，所述获取表征用户人脸姿态的人脸图像的步骤之前，还包括下述步骤：获取待执行的用户指令；根据所述用户指令在预设的姿态指令数据库中随机抽取姿态指令生成所述第一姿态指令；向用户展示所述第一姿态指令。可选地，所述比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同的步骤，具体包括下述步骤：将所述人脸图像输入预设的卷积神经网络模型中；读取所述卷积神经网络模型输出的分类信息；比对所述分类信息与预设的第一姿态指令是否相同。可选地，所述当所述人脸姿态与所述第一姿态指令相同时执行预设的第一状态指令的步骤，具体包括下述步骤：当所述分类信息与预设的第一姿态指令相同时执行预设第一状态指令。可选地，所述比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同的步骤之后，还包括下述步骤：当所述人脸姿态与所述第一姿态指令不相同时执行预设第二状态指令，其中，所述第二状态指令为否定用户为活体的状态指令。可选地，所述当所述人脸姿态与所述第一姿态指令不相同时执行预设第二状态指令的步骤之后，还包括下述步骤：获取连续执行所述第二状态指令的次数信息；将所述次数信息与预设的第一警示阈值进行比对；当所述次数信息大于所述第一警示阈值时，执行预设的警示指令。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种人脸姿态检测装置，包括：获取模块，用于获取表征用户人脸姿态的人脸图像；处理模块，用于比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令为人脸的空间偏转角度；执行模块，用于当所述人脸姿态与所述第一姿态指令相同时执行预设的第一状态指令，其中，所述第一状态指令为确认用户为活体状态指令。可选地，所述人脸姿态检测装置还包括：第一获取子模块，用于依次获取表征用户空间姿态的至少两张人脸图像；第一处理子模块，用于依次比对所述至少两张人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令包括至少两种姿态指令；第一执行子模块，用于当所述至少两张人脸图像中的人脸姿态均与所述第一姿态指令相同时执行所述第一状态指令。可选地，所述人脸姿态检测装置还包括：第二获取子模块，用于获取待执行的用户指令；第二处理子模块，用于根据所述用户指令在预设的姿态指令数据库中随机抽取姿态指令生成所述第一姿态指令；第二执行子模块，用于向用户展示所述第一姿态指令。可选地，所述人脸姿态检测装置还包括：第一输入子模块，用于将所述人脸图像输入预设的卷积神经网络模型中；第一读取子模块，用于读取所述卷积神经网络模型输出的分类信息；第三处理子模块，用于比对所述分类信息与预设的第一姿态指令是否相同。可选地，所述人脸姿态检测装置还包括：第三执行子模块，用于当所述分类信息与预设的第一姿态指令相同时执行预设第一状态指令。可选地，所述人脸姿态检测装置还包括：第四执行子模块，用于当所述人脸姿态与所述第一姿态指令不相同时执行预设第二状态指令，其中，所述第二状态指令为否定用户为活体的状态指令。可选地，所述人脸姿态检测装置还包括：第三获取子模块，用于获取连续执行所述第二状态指令的次数信息；第四处理子模块，用于将所述次数信息与预设的第一警示阈值进行比对；第五执行子模块，用于当所述次数信息大于所述第一警示阈值时，执行预设的警示指令。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述人脸姿态检测方法的步骤。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供了一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述人脸姿态检测方法的步骤。本专利技术实施例的有益效果是：通过向用户发送人脸姿态调整的指令，并获取用户执行该指令时的人脸图像，通过比对确认人脸图像中用户的人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，由于第一姿态指令与向用户发送人脸姿态调整的指令相同，因此，通过比对就能够确定用户是否执行了人脸姿态调整的指令，进而判断出用户是否为活体。由于人脸姿态的判断无需提取人脸图像的关键点，因此，准确率很高，需要用户进行重复动作的几率极小。同时，也无需考虑人脸的器官的差别，进一步的提高了准确率，大大提高了用户的体验效果。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，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，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人脸姿态检测方法的基本流程示意图；图2为本专利技术实施例对用户进行多组活体姿态确认的基本流程示意图；图3为本专利技术实施例警示方法的流程示意图；图4为本专利技术实施例随机获取第一姿态指令的流程示意图；图5为本专利技术实施例卷积神经网络模型输出人脸图像姿态的流程示意图；图6为本专利技术实施例人脸姿态检测装置基本结构框图；图7为本专利技术实施例计算机设备基本结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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。在本专利技术的说明书和权利要求书及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸姿态检测方法，其特征在于，包括下述步骤：获取表征用户人脸姿态的人脸图像；比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令为人脸的空间偏转角度；当所述人脸姿态与所述第一姿态指令相同时执行预设的第一状态指令，其中，所述第一状态指令为确认用户为活体状态指令。

【技术特征摘要】
1.一种人脸姿态检测方法，其特征在于，包括下述步骤：获取表征用户人脸姿态的人脸图像；比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令为人脸的空间偏转角度；当所述人脸姿态与所述第一姿态指令相同时执行预设的第一状态指令，其中，所述第一状态指令为确认用户为活体状态指令。2.根据权利要求1所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述人脸姿态检测方法具体还包括，下述步骤：依次获取表征用户空间姿态的至少两张人脸图像；依次比对所述至少两张人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同，其中，所述第一姿态指令包括至少两种姿态指令；当所述至少两张人脸图像中的人脸姿态均与所述第一姿态指令相同时执行所述第一状态指令。3.根据权利要求1或2所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述获取表征用户人脸姿态的人脸图像的步骤之前，还包括下述步骤：获取待执行的用户指令；根据所述用户指令在预设的姿态指令数据库中随机抽取姿态指令生成所述第一姿态指令；向用户展示所述第一姿态指令。4.根据权利要求1或2所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述比对所述人脸图像中人脸姿态与预设的第一姿态指令是否相同的步骤，具体包括下述步骤：将所述人脸图像输入预设的卷积神经网络模型中；读取所述卷积神经网络模型输出的分类信息；比对所述分类信息与预设的第一姿态指令是否相同。5.根据权利要求4所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述当所述人脸姿态与所述第一姿态指令相同时执行预设的第一状态指令的步骤，具体包括下述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11