[发明专利]活体识别检测方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种活体识别检测方法，其特征在于，包括：

获取目标对象相对于采集摄像头处于不同位置的多帧图像；

提取所述多帧图像中各帧图像上的多个关键点信息；

分别计算各帧图像上各个关键点信息之间的距离，并根据所述距离计算得到多个比值；

针对所述多帧图像，分析所述多个比值的变化，并根据所述多个比值的变化确定所述目标对象是否为活体对象；

其中，所述分别计算各帧图像上各个关键点信息之间的距离包括：分别计算出各帧图像上瞳孔点到鼻尖点的距离，瞳孔点到嘴角点的距离，嘴角点到鼻尖点的距离；

各帧图像上瞳孔点到鼻尖点的距离为第一距离，瞳孔点到嘴角点的距离为第二距离，嘴角点到鼻尖点的距离为第三距离；

所述根据所述距离计算得到多个比值包括：

获取所述各帧图像上双眼的瞳孔距离；

对于同一帧图像，所述第一距离与所述瞳孔距离的比值为第一比值，所述第二距离与所述瞳孔距离的比值为第二比值，所述第三距离与所述瞳孔距离的比值为第三比值；

通过检测框提示用户所述目标对象的影像出现在所述检测框内；

响应于采集所述目标对象的图像，所述检测框大小发生改变。

2.根据权利要求1所述的活体识别检测方法，其特征在于，所述根据所述多个比值的变化确定所述目标对象是否为活体，包括：

将所述多个比值输入分类器模型，得到分类结果，根据所述分类结果确定所述目标对象是否为活体对象。

3.根据权利要求2所述的活体识别检测方法，其特征在于，将所述多个比值输入分类器模型之前，还包括：

获取多个活体对象的多帧图像，根据所述活体对象的多帧图像计算所述多个比值，并将所述多个比值作为正样本集；

获取多个非活体对象的多帧图像，根据所述非活体对象的多帧图像计算所述多个比值，并将所述多个比值作为负样本集；

基于所述正样本集和所述负样本集，利用深度学习算法，获取所述分类器模型。

4.根据权利要求2所述的活体识别检测方法，其特征在于，所述根据所述分类结果确定所述目标对象是否为活体对象包括：

在所述分类结果为正类时，确定所述目标对象为活体对象；

在所述分类结果为负类时，确定所述目标对象为非活体对象。

5.根据权利要求1所述的活体识别检测方法，其特征在于，所述获取目标对象相对于采集摄像头处于不同位置的多帧图像包括：

获取所述目标对象距所述采集摄像头不同距离的预设数量帧图像。

6.根据权利要求5所述的活体识别检测方法，其特征在于，所述获取目标对象相对于采集摄像头处于不同位置的多帧图像包括：

获取所述目标对象相对于所述采集摄像头位置变化的动态影像；

将所述动态影像按预设时间段进行划分，截取所述预设数量帧图像。

7.根据权利要求1所述的活体识别检测方法，其特征在于，所述针对所述多帧图像，分析所述多个比值的变化包括：

针对所述多帧图像，分别分析所述第一比值、第二比值、第三比值的变化。

8.根据权利要求1-7任一项所述的活体识别检测方法，其特征在于，所述提取所述多帧图像中各帧图像上的多个关键点信息包括：

利用人脸关键点定位算法提取各帧图像上的多个关键点信息。