一种人脸活体检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种人脸活体检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人脸检测技术领域。方法包括：响应于在第一连续图像帧检测到待检测对象的人脸，采集一张待检测对象的清晰正面人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息；随机选取一种动作指令，并引导待检测对象完成选取的动作指令；采集待检测对象的包含对应动作指令的第二连续图像帧，并对每一帧图像进行人脸关键点检测，保存连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息；根据第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息，对完成的动作指令进行动作验证，得到人脸活体检测结果。本申请能够通过随机动作指令的交互式验证方式进行人脸活体检测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸活体检测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及人脸检测
，特别是涉及一种人脸活体检测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着以人脸识别为手段的身份认证系统在日常社会生活中越来越广泛的应用，其安全性时刻面临着挑战，也越来越受到人们的重视。传统的人脸识别方法并不包含验证人脸真实性的模块，仅仅需要输入所采集到的人脸图像就可以输出对应的识别结果；而随着数字影像设备的快速兴起以及互联网的蓬勃发展，假体人脸的获取难度也越来越低。这些因素使得攻击者可以轻易地通过某些工具或手段(如打印照片、电子显示屏、三维面具等)得到特定人脸的复制，以此假冒合法用户身份，从而达到非法入侵系统的目的。在无人值守的封闭应用环境下，这一安全问题尤为突出。
[0003]因此，人脸活体检测技术应运而生，该技术旨在于辨别当前所采集的视频或图像中的人脸是活体人脸(有生命的真实人脸)还是假体人脸(冒充真人身份的仿造人脸)，以达到防止不法分子冒用合法用户人脸信息的目的。现今，对于一个完备的人脸识别系统，活体检测是其前端必不可少的一个预处理模块。当系统通过输入设备采集到人脸视频或图像之后，首先进行人脸活体检测，只有在确认当前人脸为真实人脸的条件下才能进行后续的身份验证，因而其安全性得到了极大程度的保障。
[0004]现有的人脸活体检测方法，按照所用到的传感器种类，可以分为单源人脸活体检测(仅仅基于来自可见光图像的单源信息)与多源人脸活体检测(在可见光图像的基础上结合红外图像、深度图像、温度图像等多源信息)，基于多源信息的融合降低了所需算法的难度，但也大幅提高了硬件设备成本；按照是否需要待测对象刻意配合，又可以分为交互式人脸活体检测(需要动作配合)与非交互式人脸活体检测(不需要动作配合)，非交互式检测的用户体验更好，但对于所需算法的要求也更高。
[0005]在基于单源信息的交互式人脸活体检测方法中，最常见的是固定动作验证，即通过引导待测用户完成某个固定的动作(如眨眼、张嘴、转头等等)来识别当前用户是否为真实用户。然而，由于其动作验证方式的唯一性，使得恶意用户有迹可循，人脸识别系统始终面临着被攻击的风险。

技术实现思路

[0006]为了解决上述
技术介绍
中提到的至少一个问题，本申请提供了一种人脸活体检测方法、装置、电子设备和存储介质，能够通过随机动作指令的交互式验证方式进行人脸活体检测，提高人脸活体检测的准确性，在很大程度上限制非法用户的作弊行为。
[0007]本申请实施例提供的具体技术方案如下：
[0008]第一方面，提供一种人脸活体检测方法，包括：
[0009]持续采集当前场景待检测对象的第一连续图像帧，并对所述第一连续图像帧进行
人脸检测；
[0010]响应于在所述第一连续图像帧检测到所述待检测对象的人脸，采集一张所述待检测对象的清晰正面人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息；
[0011]随机选取一种动作指令，并引导所述待检测对象完成选取的所述动作指令；
[0012]采集所述待检测对象的包含对应所述动作指令的第二连续图像帧，并对每一帧图像进行人脸关键点检测，保存连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息；
[0013]根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息，对完成的所述动作指令进行动作验证，得到人脸活体检测结果。
[0014]进一步的，所述动作指令包括抬头、低头、左转头、右转头、眨眼以及张嘴中的至少一种，所述根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息，对完成的所述动作指令进行动作验证，得到人脸活体检测结果，包括：
[0015]若所述动作指令为抬头、低头、左转头以及右转头中的一种，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息计算所述待检测对象的人脸姿态角，对完成的所述动作指令进行对应姿态角的判定，得到人脸活体检测结果；
[0016]若所述动作指令为眨眼，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息得到所述待检测对象的人眼区域图像序列以及对应的人眼关键点序列，并对所述人眼区域图像序列以及所述人眼关键点序列进行眨眼检测，得到人脸活体检测结果；
[0017]若所述动作指令为张嘴，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息得到所述待检测对象的嘴部区域图像序列以及对应的嘴部关键点序列，并对所述嘴部区域图像序列以及所述嘴部关键点序列进行张嘴检测，得到人脸活体检测结果。
[0018]进一步的，所述姿态角包括俯仰角、航向角以及横滚角中的至少一种，所述若所述动作指令为抬头、低头、左转头以及右转头中的一种，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息计算所述待检测对象的人脸姿态角，对完成的所述动作指令进行对应姿态角的判定，得到人脸活体检测结果，具体包括：
[0019]根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息计算所述待检测对象每一帧人脸图像对应的人脸姿态角，得到连续的人脸姿态角序列，所述人脸姿态角包括俯仰角分量、航向角分量以及横滚角分量；
[0020]提取出所述人脸姿态角序列中对应所述动作指令的欧拉角分量，得到连续欧拉角分量序列；
[0021]对所述欧拉角分量序列中的相邻元素两两作差得到差序列，提取所述差序列中的最长非负或非正子序列，对应所述欧拉角分量序列中的最长非递减或非递增子序列，提取所述欧拉角分量子序列两端对应欧拉角的最小值和最大值；
[0022]根据预设的对应所述动作指令的欧拉角取值范围，对所述对应欧拉角的最小值和最大值进行判定，得到人脸活体检测结果。
[0023]进一步的，若所述对应欧拉角的最小值和/或所述对应欧拉角的最大值不在所述预设的对应所述动作指令的欧拉角取值范围内，所述人脸活体检测结果为所述动作指令的验证未通过；
[0024]若所述对应欧拉角的最小值和所述对应欧拉角的最大值均在所述预设的对应所述动作指令的欧拉角取值范围内，所述人脸活体检测结果为所述动作指令的验证通过。
[0025]进一步的，若所述动作指令为抬头或低头，所述对应欧拉角为俯仰角；
[0026]若所述动作指令为左转头或右转头，所述对应欧拉角为航向角。
[0027]进一步的，在所述采集所述待检测对象的包含对应所述动作指令的第二连续图像帧，并对每一帧图像进行人脸关键点检测，保存连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息之后，所述方法还包括：
[0028]提取所有所述人脸关键点位置信息，得到连续人脸关键点序列；
[0029]计算所述人脸关键点序列每相邻两帧的距离，根据所述每相邻两帧的距离分析所述人脸关键点序列的帧间连续性，并判断所述人脸关键点序列是否存在跳变或缺失的片段；
[0030]若所述人脸关键点序列存在跳变或缺失的片段，向所述待检测对象发出警本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括：持续采集当前场景待检测对象的第一连续图像帧，并对所述第一连续图像帧进行人脸检测；响应于在所述第一连续图像帧检测到所述待检测对象的人脸，采集一张所述待检测对象的清晰正面人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息；随机选取一种动作指令，并引导所述待检测对象完成选取的所述动作指令；采集所述待检测对象的包含对应所述动作指令的第二连续图像帧，并对每一帧图像进行人脸关键点检测，保存连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息；根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息，对完成的所述动作指令进行动作验证，得到人脸活体检测结果。2.根据权利要求1所述的人脸活体检测方法，其特征在于，所述动作指令包括抬头、低头、左转头、右转头、眨眼以及张嘴中的至少一种，所述根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息，对完成的所述动作指令进行动作验证，得到人脸活体检测结果，包括：若所述动作指令为抬头、低头、左转头以及右转头中的一种，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息计算所述待检测对象的人脸姿态角，对完成的所述动作指令进行对应姿态角的判定，得到人脸活体检测结果；若所述动作指令为眨眼，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息得到所述待检测对象的人眼区域图像序列以及对应的人眼关键点序列，并对所述人眼区域图像序列以及所述人眼关键点序列进行眨眼检测，得到人脸活体检测结果；若所述动作指令为张嘴，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息得到所述待检测对象的嘴部区域图像序列以及对应的嘴部关键点序列，并对所述嘴部区域图像序列以及所述嘴部关键点序列进行张嘴检测，得到人脸活体检测结果。3.根据权利要求2所述的人脸活体检测方法，其特征在于，所述姿态角包括俯仰角、航向角以及横滚角中的至少一种，所述若所述动作指令为抬头、低头、左转头以及右转头中的一种，根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息计算所述待检测对象的人脸姿态角，对完成的所述动作指令进行对应姿态角的判定，得到人脸活体检测结果，具体包括：根据所述第二连续图像帧中连续的每一帧人脸图像以及对应的人脸关键点位置信息计算所述待检测对象每一帧人脸图像对应的人脸姿态角，得到连续的人脸姿态角序列，所述人脸姿态角包括俯仰角分量、航向角分量以及横滚角分量；提取出所述人脸姿态角序列中对应所述动作指令的欧拉角分量，得到连续欧拉角分量序列；对所述欧拉角分量序列中的相邻元素两两作差得到差序列，提取所述差序列中的最长非负或非正子序列，对应所述欧拉角分量序列中的最长非递减或非递增子序列，提取所述欧拉角分量子序列两端对应欧拉角的最小值和最大值；根据预...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈颖，
申请(专利权)人：中科弘拓苏州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：