人脸视频识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及生物识别，具体公开了一种人脸视频识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域；基于所述人脸区域和人体区域，利用远程光体积变化描述法识别人脸肤色区域和人体肤色区域；提取所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征；基于所述第一血流时变特征和第二血流时变特征，确定所述第一血流时变特征与所述第二血流时变特征之间的相似性；根据所述第一血流时变特征和相似性，判断所述待识别视频为真实人脸视频或合成人脸视频。有效识别视频中的人脸为真实人脸或合成人脸。

【技术实现步骤摘要】
人脸视频识别方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及生物识别
，尤其涉及一种人脸视频识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着一种叫Deepfake的视频换脸技术的出现，制作包含合成人脸的视频变得轻而易举，配合计算机变声技术，制作假新闻的门槛大大降低，随之而来的是网络上出现了各式各样的假视频。无论是影视明星、政治人物还是商界要人都深受其害，此外，假新闻通过散布谣言或制造恐慌情绪，扰乱社会安定，影响经济稳定，具有极大的社会危害。然而，目前的人脸识别模型对合成视频的检测基本束手无策，即使是性能最优的图像分类模型，分辨错误率也高达95％。基于唇形的检测方法，也基本检测不出说话和口型是否一致。因此，如何识别出合成人脸视频，成为生物认证中的一个重大挑战。目前的人脸识别模型之所以对合成视频无效，是因为合成视频中的人脸也是通过“移花接木”的方法，用真实人脸和视频中本来的人身影像拼接出来的。因此，利用人脸表面的特征不足以识别出合成视频。
技术实现思路
本申请提供了一种生物识别的人脸视频识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以识别视频中的人脸为真实人脸或合成人脸。第一方面，本申请提供了一种人脸视频识别方法，所述方法包括：读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域；基于所述人脸区域和人体区域，利用远程光体积变化描述法识别人脸肤色区域和人体肤色区域；提取所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征；基于所述第一血流时变特征和第二血流时变特征，确定所述第一血流时变特征与所述第二血流时变特征之间的相似性；根据所述第一血流时变特征和相似性，判断所述待识别视频为真实人脸视频或合成人脸视频。第二方面，本申请还提供了一种人脸视频识别装置，所述装置包括：视频读取模块，用于读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域；肤色识别模块，用于基于所述人脸区域和人体区域，利用远程光体积变化描述法识别人脸肤色区域和人体肤色区域；提取模块，用于提取所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征；相似性确定模块，用于基于所述第一血流时变特征和第二血流时变特征，确定所述第一血流时变特征与所述第二血流时变特征之间的相似性；判断模块，用于根据所述第一血流时变特征和相似性，判断所述待识别视频为真实人脸视频或合成人脸视频。第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的人脸视频识别方法。第四方面，本申请还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使所述处理器实现如上述的人脸视频识别方法。本申请公开了一种人脸视频识别方法、装置、计算机设备及存储介质，在得到需要识别的带有人像的待识别视频后，读取待识别视频中的多帧图像，识别出人脸区域和人体区域；然后，基于人脸区域和人体区域，利用远程光体积变化描述法识别人脸肤色区域和人体肤色区域；接着，提取所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征；基于所述第一血流时变特征和第二血流时变特征，得到所述第一血流时变特征与所述第二血流时变特征之间的相似性；最后，根据所述第一血流时变特征和相似性，判断所述待识别视频为真实人脸视频或合成人脸视频。通过利用远程光体积变化描述法，从视频中提取随心率变化的血流变化特征，相比人脸的视觉特征，血流变化特征可从肤色的细微变化中反映出来，且只有真实的人脸具有这些特征。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请的实施例提供的一种人脸视频识别方法的示意流程图；图2是本申请的实施例提供的识别人脸区域和人体区域的示意流程图；图3是本申请的实施例提供的灰度图像的第一示意图；图4是本申请的实施例提供的灰度图像的第二示意图；图5是本申请的实施例提供的灰度图像的第三示意图；图6为本申请的实施例提供的另一种人脸视频识别装置的示意性框图；图7为本申请的实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。本申请的实施例提供了一种人脸视频识别方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，该人脸视频识别方法可以应用于终端或服务器中，用于识别视频中的人脸为真实人脸或合成人脸。下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。请参阅图1，图1是本申请的实施例提供的一种人脸视频识别方法的示意流程图。该人脸视频识别方法可应用于图1中的开发终端中，以识别视频中的人脸为真实人脸或合成人脸。如图1所示，该人脸视频识别方法具体包括步骤S101至步骤S105。S101、读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域。在得到待识别视频时，待识别视频中包括有人脸图像，然后，读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域。如图2所示，读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域可以具体包括：S101a、读取待识别视频中的多帧图像，得到对应的多帧RGB图像。具体地，读取待识别视频中的每一帧图像，每一帧图像对应一张RGB图像，多帧图像对应多张RGB图像。S101b、将所述RGB图像转换为灰度图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸视频识别方法，其特征在于，包括：/n读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域；/n基于所述人脸区域和人体区域，利用远程光体积变化描述法识别人脸肤色区域和人体肤色区域；/n提取所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征；/n基于所述第一血流时变特征和第二血流时变特征，确定所述第一血流时变特征与所述第二血流时变特征之间的相似性；/n根据所述第一血流时变特征和相似性，判断所述待识别视频为真实人脸视频或合成人脸视频。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸视频识别方法，其特征在于，包括：
读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域；
基于所述人脸区域和人体区域，利用远程光体积变化描述法识别人脸肤色区域和人体肤色区域；
提取所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征；
基于所述第一血流时变特征和第二血流时变特征，确定所述第一血流时变特征与所述第二血流时变特征之间的相似性；
根据所述第一血流时变特征和相似性，判断所述待识别视频为真实人脸视频或合成人脸视频。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述读取待识别视频中的多帧图像，且从多帧所述图像中识别人脸区域和人体区域，包括：
读取待识别视频中的多帧图像，得到对应的多帧RGB图像；
将所述RGB图像转换为灰度图像；
对所述灰度图像进行人脸识别及人体识别，得到人脸区域和整体区域，所述整体区域包括人脸区域和人体区域；
将所述整体区域中的人脸区域剔除，得到人体区域。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸区域和人体区域，利用远程光体积变化描述法识别人脸肤色区域和人体肤色区域，包括：
获取所述人脸区域对应的第一RGB图像，以及所述人体区域对应的第二RGB图像；
将所述第一RGB图像和第二RGB图像对应的RGB色彩空间分别转换到HSV色彩空间；
根据所述第一RGB图像对应的HSV色彩空间上的颜色通道，确定人脸肤色区域，且根据所述第二RGB图像对应在HSV色彩空间上的颜色通道，确定人体肤色区域。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征，包括：
基于所述人脸肤色区域，提取对应的第一色调特征；
基于所述人体肤色区域，提取对应的第二色调特征；
对所述第一色调特征和第二色调特征进行去噪处理，得到所述人脸肤色区域对应的第一血流时变特征和所述人体肤色区域对应的第二血流时变特征。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：屠宁，邓强，王家桢，赵之砚，施奕明，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44