[发明专利]活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备

说明书

本说明书提供了活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备。在一个实施例中，通过调用基于第二场景训练得到的预设的活体检测模型对第一场景采集的目标图像数据进行处理，提取得到对应的目标特征组，并通过上述模型基于该目标特征组确定出目标图像数据中的目标对象属于非活体对象的概率值作为目标概率；同时，又引入并利用基于第一场景的样本数据所确定的第一场景的锚点特征组，来确定目标特征组与锚点特征组之间的目标特征组距离；再综合上述目标概率和目标特征组距离来较为准确地确定第一场景采集的目标图像数据中的目标对象是否为活体对象。

技术领域

本说明书属于互联网技术领域，尤其涉及一种活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备。

背景技术

随着技术的发展，人脸识别的应用越来越广泛。在许多应用场景中，经常使用人脸识别技术通过对所采集到的图像数据进行人脸识别，来确定用户的身份，进而为用户提供对应的服务，或者开通相应的权限。

但是，目前出现了许多通过使用包含有他人人脸的照片、视频，或者套用他人的人脸面具等方式来伪装成他人，以蒙混通过人脸识别，对他人的权益安全产生威胁的现象。因此，在一些实施例通常会在进行人脸识别之前，还会先利用针对所处的具体场景训练对应的活体检测模型进行活体检测，以确定所要识别的图像数据中的人脸对象是否是真实的人类的脸，而不是照片、视频或者面具等。又由于不同场景所对应的环境条件、识别要求等会存在差异，导致针对不同的场景，往往需要分别单独训练建立对应的活体检测模型来进行活体检测。

因此，亟需一种能够高效地进行活体检测的方法。

发明内容

本说明书提供了活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备，以便可以有效地利用在第二场景中训练建立的预设的活体检测模型，来对在第一场景所采集到的图像数据中的目标对象进行较为高效、准确的活体检测。

本说明书提供的一种活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备是这样实现的：

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；调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；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根据第一场景的样本数据确定；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。

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；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根据第一场景的样本数据确定；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。

一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现获取目标图像数据，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；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根据第一场景的样本数据确定；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。