[发明专利]活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：调用活体检测模型中的第一编码层，对人脸图像进行编码处理，得到人脸图像的活体特征和内容特征，可以将人脸图像的活体特征和内容特征分离出来。将内容特征过滤后，调用活体检测模型中的第一解码层，对活体特征进行解码处理，得到活体特征对应的特征图像，在特征图像满足第一预设条件的情况下，将人脸图像确定为活体人脸图像。提供了一种仅根据活体特征来进行活体检测的方法，活体检测过程仅用到了人脸图像的活体特征，并不考虑人脸图像的内容特征，避免了内容特征对活体检测过程的干扰，可以提高活体检测的准确率。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展，人脸识别技术的应用越来越广泛。但是，人脸识别技术的安全性也容易受到恶意攻击的威胁，例如，通过面具、包括人脸的纸片或者显示人脸的屏幕来假装人脸进行识别。因此，为了提高人脸识别技术的安全性，在人脸识别过程中需要进行活体检测，以保证识别的人脸为活体人脸。

相关技术中，调用活体检测模型，提取人脸图像的全部特征，对人脸图像的全部特征进行处理，得到该人脸图像为活体人脸图像的概率，根据得到的概率确定该人脸图像是否为活体人脸图像。

但是，由于活体检测模型处理的是人脸图像的全部特征，而人脸图像的全部特征包括与人脸图像是否为活体人脸图像无关的特征，例如人脸图像中与背景或者光照等有关的特征。这些特征会影响检测结果，导致活体检测的准确率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高活体检测的准确率。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种活体检测方法，所述方法包括：

调用活体检测模型中的第一编码层，对人脸图像进行编码处理，得到所述人脸图像的活体特征和内容特征，所述活体特征为描述所述人脸图像包括的人脸是否为活体人脸的特征，所述内容特征为所述人脸图像的特征中，与所述人脸图像包括的人脸是否为活体人脸无关的特征；将所述内容特征过滤后，调用所述活体检测模型中的第一解码层，对所述活体特征进行解码处理，得到所述活体特征对应的特征图像；在所述特征图像满足第一预设条件的情况下，将所述人脸图像确定为活体人脸图像。

可选地，所述特征图像生成网络包括第二解码层和第三解码层，所述调用所述活体检测模型中的特征图像生成网络，对所述第二人脸特征进行处理，得到所述第二人脸特征对应的第三样本特征图像，包括：

调用所述第二解码层，对所述第二人脸特征进行解码处理，得到第二参考人脸图像；调用所述第三解码层，对所述第二参考人脸图像进行解码处理，得到所述第二参考人脸图像对应的第三样本特征图像。

可选地，所述调用所述第二解码层，对所述第二人脸特征进行解码处理，得到第二参考人脸图像之后，所述方法还包括：调用所述活体检测模型中的鉴别层，对所述第二参考人脸图像进行处理，得到所述第二参考人脸图像的第二鉴别概率，所述第二鉴别概率表示所述第二参考人脸图像为通过所述第二解码层生成的图像的概率；在所述第二鉴别概率大于预设概率的情况下，对所述活体检测模型的模型参数进行调整。

可选地，所述在所述第三样本特征图像满足第二预设条件的情况下，对所述活体检测模型的模型参数进行调整，包括：

在所述第三样本特征图像的第三样本平均像素值属于第二预设像素值范围的情况下，对所述活体检测模型的模型参数进行调整。

另一方面，提供了一种活体检测装置，所述装置包括：