[发明专利]活体识别方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种活体识别方法，包括：

获取目标图像；所述目标图像是待进行人脸图像判别的图像；

提取所述目标图像中人脸图像的人脸特征数据；所述人脸特征数据是用于反映人脸特征的数据；所述人脸特征数据包括面部纹理数据；

根据所述人脸特征数据进行活体识别，得到第一置信度；所述第一置信度表示识别到活体的第一概率；

从人脸扩展图像中提取背景特征数据；所述人脸扩展图像是扩展所述人脸图像所在区域得到的；所述背景特征数据是反映图像中背景部分特征的数据；

根据所述背景特征数据进行活体识别，得到第二置信度；所述第二置信度表示识别到活体的第二概率；

根据所述第一置信度和所述第二置信度，得到所述目标图像为活体人脸图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像中人脸图像的人脸特征数据，包括：

确定所述目标图像中的人脸区域；

按照所述人脸区域在所述目标图像中截取人脸图像；

将所述人脸图像输入第一识别模型，通过所述第一识别模型提取所述人脸图像的人脸特征数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸图像输入第一识别模型，通过所述第一识别模型提取所述人脸图像的人脸特征数据，包括：

将所述人脸图像输入第一识别模型；

通过所述第一识别模型的卷积层提取所述人脸图像的人脸特征数据；

所述根据所述人脸特征数据进行活体识别，得到第一置信度，包括：

通过所述第一识别模型的全连接层，根据提取的所述人脸特征数据对所述目标图像进行分类，得到所述目标图像为活体人脸图像的第一置信度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取图像样本集，所述图像样本集包括活体人脸图像和非活体人脸图像；

根据所述图像样本集中各图像样本的人脸区域，在相应图像样本中截取人脸图像，得到第一训练样本；

根据所述第一训练样本训练第一识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一训练样本训练第一识别模型，包括：

获取初始化的第一识别模型；

确定所述第一训练样本相对应的第一训练标签；

将所述第一训练样本输入所述第一识别模型得到第一识别结果；

按照所述第一识别结果与所述第一训练标签的差异，调整所述第一识别模型的模型参数并继续训练，直至满足训练停止条件时结束训练。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从人脸扩展图像中提取背景特征数据，包括：

确定所述目标图像中的人脸区域；

扩展所述人脸区域得到人脸扩展区域；

按照所述人脸扩展区域在所述目标图像中截取人脸扩展图像；

将所述人脸扩展图像输入第二识别模型，通过所述第二识别模型提取所述人脸扩展图像的背景特征数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸扩展图像输入第二识别模型，通过所述第二识别模型提取所述人脸扩展图像的背景特征数据，包括：

将所述人脸扩展图像输入第二识别模型；

通过所述第二识别模型的卷积层提取所述人脸扩展图像的背景特征数据；

所述根据所述背景特征数据进行活体识别，得到第二置信度，包括：

通过所述第二识别模型的全连接层，根据提取的所述背景特征数据对所述目标图像进行分类，得到所述目标图像为活体人脸图像的第二置信度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取图像样本集，所述图像样本集包括活体人脸图像和非活体人脸图像；

根据所述图像样本集中各图像样本的人脸扩展区域，在相应图像样本中截取人脸扩展图像，得到第二训练样本；

根据所述第二训练样本训练第二识别模型。