[发明专利]人脸活体检测方法、系统、装置、计算机设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 202010816200.X 申请日: 2020-08-14
公开(公告)号: CN111680675B 公开(公告)日: 2020-11-17
发明(设计)人: 罗朝;白琨 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 董慧;李文渊
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 活体 检测 方法 系统 装置 计算机 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种人脸活体检测方法,其特征在于,所述方法包括:

接收终端发送的待检测图像,所述待检测图像是包括待检测对象的人脸的图像;

分别按预设几何变换方式和预设图像属性调整方式对所述待检测图像进行数据增强处理,获得多张与所述待检测图像对应的扩展图像;所述预设几何变换方式包括图像翻转、图像裁剪、图像旋转和图像平移中的至少一项;所述预设图像属性调整方式包括图像随机遮挡处理、灰度化处理、图像亮度调整和图像对比度调整中的至少一项;

将各所述扩展图像调整至相同的尺寸后,对各所述扩展图像使用同一个活体检测模型进行活体检测,得到各所述扩展图像的中间检测结果;

其中,所述活体检测模型包括一个神经网络,所述活体检测模型是根据样本图像、所述样本图像对应的各扩展样本图像及对应的真实活体类别对所述一个神经网络进行模型训练得到的,所述样本图像对应的各扩展样本图像包括分别对所述样本图像进行几何变换处理和属性调整处理得到的图像;

融合各所述扩展图像的中间检测结果后,获得所述待检测图像中待检测对象的活体检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,按预设几何变换方式对所述待检测图像进行数据增强处理,包括:

获取对应于预设几何变换方式的第一变换参数;

根据所述第一变换参数及与所述第一变换参数对应的几何变换方式对所述待检测图像进行几何变换处理。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一变换参数及与所述第一变换参数对应的几何变换方式对所述待检测图像进行几何变换处理,包括以下各项中的至少一项:

根据随机的翻转参数,将所述待检测图像沿预设方向进行翻转;

根据随机的裁剪参数,对所述待检测图像进行裁剪;

根据随机的旋转参数,将所述待检测图像进行旋转;

根据随机的平移参数,将所述待检测图像按预设方向进行移动。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,按预设图像属性调整方式对所述待检测图像进行数据增强处理,包括:

获取对应于预设图像属性调整方式的第二变换参数;

根据所述第二变换参数及与所述第二变换参数对应的预设图像属性调整方式对所述待检测图像进行图像属性调整处理。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二变换参数及与所述第二变换参数对应的预设图像属性调整方式对所述待检测图像进行图像属性调整处理,包括以下各项中的至少一项:

根据随机数确定所述待检测图像中的随机遮挡区域,并将所述随机遮挡区域中各像素的像素值替换为预设值;

对所述待检测图像进行灰度化处理,得到对应的灰度图像;

根据随机的亮度调整参数,调整所述待检测图像的亮度;

根据随机的对比度调整参数,调整所述待检测图像的对比度。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将各所述扩展图像调整至相同的尺寸后,对各所述扩展图像使用同一个活体检测模型进行活体检测,得到各所述扩展图像的中间检测结果,包括:

根据样本图像、所述样本图像对应的扩展样本图像及对应的真实活体类别进行模型训练,得到活体检测模型;

将各所述扩展图像调整至相同的尺寸后,通过所述活体检测模型分别对所述待检测图像对应的扩展图像进行活体检测,得到各所述扩展图像的中间检测结果。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述融合各所述扩展图像的中间检测结果后,获得所述待检测图像中待检测对象的活体检测结果,包括:

统计指示所述待检测对象为活体的中间检测结果的第一数量;

统计指示所述待检测对象不为活体的中间检测结果的第二数量;

当所述第一数量大于所述第二数量时,获得指示所述待检测对象为活体的活体检测结果。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010816200.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top