[发明专利]一种活体检测方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例公开了一种活体检测方法、装置及设备。该方案包括：获取待检测图像；提取所述待检测图像中的目标人脸图像；利用第一分类模型对所述目标人脸图像进行分类处理，得到第一非活体概率值；利用第二分类模型对所述待检测图像进行分类处理，得到第二非活体概率值；根据所述第一非活体概率值及所述第二非活体概率值，生成活体检测结果。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种活体检测方法、装置及设备。

背景技术

随着计算机技术以及光学成像技术的发展，基于人脸识别技术的用户识别方式正在日渐普及。在人脸识别应用过程中，通常需验证用户是否为真实活体本人操作，以甄别人脸识别时的欺诈行为，保障用户利益。目前。在进行活体检测时，通常会针对用户的人脸区域进行分析、检测，以生成活体识别结果。由于这种活体检测方式并未综合考虑用户的所处环境等因素，从而影响活体检测结果的准确性。

综上所述，如何提升生成的活体检测结果的准确性及有效性，已成为亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供了一种活体检测方法、装置及设备，用于提升生成的活体检测结果的准确性及有效性。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种活体检测方法，包括：

获取待检测图像；

提取所述待检测图像中的目标人脸图像；

利用第一分类模型对所述目标人脸图像进行分类处理，得到第一非活体概率值；所述第一分类模型是利用从设备采集图像中提取出的活体人脸图像及非活体人脸图像，对第一卷积神经网络模型进行训练而得到的；

利用第二分类模型对所述待检测图像进行分类处理，得到第二非活体概率值；所述第二分类模型是利用所述设备采集图像，对第二卷积神经网络模型进行训练而得到的；

根据所述第一非活体概率值及所述第二非活体概率值，生成活体检测结果。

本说明书实施例提供的一种活体检测模型的生成方法，包括：

获取第一分类模型，所述第一分类模型用于对从待检测图像中提取出的目标人脸图像进行分类处理，以得到第一非活体概率值；所述第一分类模型是利用从设备采集图像中提取出的活体人脸图像及非活体人脸图像，对第一卷积神经网络模型进行训练而得到的；

获取第二分类模型，所述第二分类模型用于对所述待检测图像进行分类处理，以得到第二非活体概率值；所述第二分类模型是利用所述设备采集图像，对第二卷积神经网络模型进行训练而得到的；

获取检测结果生成模型，所述检测结果生成模型用于根据所述第一非活体概率值及所述第二非活体概率值，生成针对所述待检测图像的活体检测结果；

根据所述第一分类模型、所述第二分类模型及所述检测结果生成模型，生成活体检测模型。

本说明书实施例提供的一种活体检测装置，包括：

获取模块，用于获取待检测图像；

第一提取模块，用于提取所述待检测图像中的目标人脸图像；

第一分类模块，用于利用第一分类模型对所述目标人脸图像进行分类处理，得到第一非活体概率值；所述第一分类模型是利用从设备采集图像中提取出的活体人脸图像及非活体人脸图像，对第一卷积神经网络模型进行训练而得到的；

第二分类模块，用于利用第二分类模型对所述待检测图像进行分类处理，得到第二非活体概率值；所述第二分类模型是利用所述设备采集图像，对第二卷积神经网络模型进行训练而得到的；