[发明专利]一种利用手势识别进行活体检测的方法

说明书

本发明公开了一种利用手势识别进行活体检测的方法，其特征在于：包括训练数据采集单元、级联解析器单元、人脸检测单元、活体推测可信度单元；所述训练数据采集单元采集多种手势动作，并给每种手势动作命令，以jpg图片格式保存并创建对应文件夹；所述级联解析器单元将采集到的动作进行训练，对训练数据采集单元中的每一个文件夹进行训练，每一个文件夹训练后生成一个级联解析器；所述人脸检测单元用来检测识别对象的人脸，再进行指令手势的识别；所述活体推测可信度单元对识别对象做出的指令手势进行打分，然后根据手势的识别结果进行打分，得到活体可信度数据及结论；有效避免照片、视频欺骗，目标丢失等缺点。

技术领域

本发明涉及一种利用手势识别进行活体检测的方法，属于人脸识别系统技术领域。

背景技术

随着人工智能技术的迅速发展，其应用领域也不断扩大，人脸识别作为人工智能领域的重要技术之一也迅速走入人们的生活，例如移动支付、身份验证、具有人脸识别的智能机器人等等。每一个人脸识别系统在进行人脸比对时都会面临照片、视频、模型等欺骗行为，尤其是在金融领域的应用，活体检测是人脸识别技术迈向更高层次的一大障碍。

目前广泛使用的活体检测方式主要有基于生物特征的活体检测、基于指令动作配合的活体检测和基于特殊设备的活体检测等，基于生物特征的检测主要是根据人体特有的生物检测，例如活体指纹检测是检测手指的温度、排汗、导电性能等信息；活体虹膜检测是检测虹膜震颤特征、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特征等；基于指令动作配合的活体检测是指要求被检测者做出相应的指令动作，然后对做出的动作检测是否准备来判断是否是活体，例如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等某一个动作或多个动作的组合；基于特殊设备的活体检测是指用特殊的人脸采集设备直接检测是否为活体，例如利用深度摄像头进行活体检测。

但是上述几种活体检测方式仍然存在被攻击的可能性和体验性差等缺点，可归纳为以下几点：(1)用户体验差，基于指令动作配合的活体检测，需要被检测对象准确做出相应指令，这往往对用户要求较多，不仅要做出指令动作，还需要通过动作检测，可能需要花费的时间比较长，例如人脸左转，偏转的角度、保持的时间不好设定，可能出现用户左转动作太快，而系统并没有捕捉到左转动作，就需要用户再一次进行配合；眨眼检测，由于眨眼的动作比较小，动作比较快，难以捕捉，可能需要多次检测，这些都会导致用户产生烦躁，体验性较差；(2)设备要求高，存在很多局限性；基于生物特征的活体检测可能需要配备红外摄像头才可以实现，例如进行虹膜检测，普通摄像头无法达到要求；基于特殊设备的活体检测更是需要安装深度摄像头，这些设备要求是在移动支付等领域无法满足的；(3)存在安全隐患，易于被欺骗；基于生理特征的活体检测，可能会被其他活体欺骗，例如进行指纹检测时，替换成另一个非被检测者的活体，基于指令动作配合的活体检测，可能会被照片、视频等欺骗，例如做出某一动作的照片，做出一系列动作视频；基于特殊设备的活体检测，可能会被人脸模型欺骗，例如利用深度摄像头检测时，可能会把一个3D打印出的人头模型看作是活体。

发明内容

针对上述存在的技术问题，本发明的目的是：提出了一种利用手势识别进行活体检测的方法，提升人脸活体检测的准确性和用户体验，最大程度的降低被欺骗的可能性。

本发明的技术解决方案是这样实现的：一种利用手势识别进行活体检测的方法，包括训练数据采集单元、级联解析器单元、人脸检测单元、活体推测可信度单元；所述训练数据采集单元采集多种手势动作，并给每种手势动作命令，以jpg图片格式保存并创建对应文件夹；所述级联解析器单元将采集到的动作进行训练，对训练数据采集单元中的每一个文件夹进行训练，每一个文件夹训练后生成一个级联解析器；所述人脸检测单元用来检测识别对象的人脸，再进行指令手势的识别；所述活体推测可信度单元对识别对象做出的指令手势进行打分，然后根据手势的识别结果进行打分，得到活体可信度数据及结论。

由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：