[发明专利]活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备

权利要求书

1.一种活体检测方法，包括：

获取目标图像数据，其中，所述目标图像数据包括在第一场景中采集的包含有目标对象的图像数据；

使用预设的活体检测模型，从所述目标图像数据中提取出目标特征组，并通过所述预设的活体检测模型确定出所述目标对象为非活体对象的概率值作为目标概率，其中，所述预设的活体检测模型包括利用第二场景的样本数据训练得到的模型；其中，所述第二场景为与第一场景不同的应用场景；

根据所述目标特征组和第一场景的锚点特征组，确定目标特征组距离，其中，所述第一场景的锚点特征组包括第一场景中不同情况下的正样本的图像特点的特征集合；

根据所述目标特征组距离和所述目标概率，确定所述目标对象是否为活体对象。

2.根据权利要求1所述的方法，所述第一场景的锚点特征组按照以下方式确定：

采集第一场景中包含有活体对象的图像数据作为第一场景的正样本数据；

使用预设的活体检测模型从所述正样本数据中提取出样本特征；

根据所述样本特征，确定中心点特征；

计算所述样本特征与中心点特征的特征距离；

根据所述样本特征，以及所述样本特征与中心点特征的特征距离，建立所述第一场景的锚点特征组。

3.根据权利要求2所述的方法，根据所述样本特征，以及所述样本特征与中心点特征的特征距离，建立所述第一场景的锚点特征组，包括：

从所述样本特征中筛选出与中心点特征的特征距离大于特征距离阈值的样本特征作为符合要求的样本特征；

根据所述中心点特征和所述符合要求的样本特征，建立所述第一场景的锚点特征组。

4.根据权利要求2所述的方法，在建立所述第一场景的锚点特征组后，所述方法还包括：

对所述第一场景的锚点特征组中的特征分别进行哈夫曼编码，得到压缩后的第一场景的锚点特征组；

保存所述压缩后的第一场景的锚点特征组。

5.根据权利要求1所述的方法，根据所述目标特征组距离和所述目标概率，确定所述目标对象是否为活体对象，包括：

根据所述目标特征组距离确定第一评分；根据所述目标概率确定第二评分；

根据预设的权重规则，对所述第一评分和第二评分进行加权求和，得到第三评分；

将所述第三评分与预设的评分阈值进行比较，得到比较结果；

根据所述比较结果，确定所述目标对象是否为活体对象。

6.根据权利要求1所述的方法，在根据所述目标特征组距离和所述目标概率，确定所述目标对象不是活体对象的情况下，所述方法还包括：

拒绝与所述目标图像数据对应的权限申请请求。

7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括：

统计预设时间段内的误差比率；

比较所述误差比率和预设的比率阈值；

在确定所述误差比率大于预设的比率阈值的情况下，重新确定第一场景的锚点特征组。

8.一种活体检测装置，包括：

获取模块，用于获取目标图像数据，其中，所述目标图像数据包括在第一场景中采集的包含有目标对象的图像数据；

使用模块，用于使用预设的活体检测模型，从所述目标图像数据中提取出目标特征组，并通过所述预设的活体检测模型确定出所述目标对象为非活体对象的概率值作为目标概率，其中，所述预设的活体检测模型包括利用第二场景的样本数据训练得到的模型；其中，所述第二场景为与第一场景不同的应用场景；

第一确定模块，用于根据所述目标特征组和第一场景的锚点特征组，确定目标特征组距离，其中，所述第一场景的锚点特征组包括第一场景中不同情况下的正样本的图像特点的特征集合；

第二确定模块，用于根据所述目标特征组距离和所述目标概率，确定所述目标对象是否为活体对象。