[发明专利]活体检测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种活体检测方法、装置、设备及可读存储介质，所述活体检测方法包括：获取待检测视频数据对应的帧差数据，并确定所述帧差数据对应的帧差噪声特征数据，基于所述帧差噪声特征数据，对所述待检测视频数据进行活体检测，获得活体检测结果。本申请解决了活体检测确性低的技术问题。

技术领域

本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能领域，尤其涉及一种活体检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如对金融业对应待办事项的分发也有更高的要求。

随着计算机软件和人工智能的不断发展，人工智能的应用领域也越来越广泛，例如，人工智能常应用于人脸识别，但是由于人脸数据比较容易获得，在进行人脸识别时，通常需要进行活体检测，以保证人脸识别的准确性，目前，通常基于前端摄像头获取的视频数据，分析其中人脸的动作变化(如动作活体)、语音信息及嘴部动作变化(数字活体)或者脸部的三维结构信息等方式进行活体检测，也即，通过视频数据中的视频特征信息进行活体检测，但是，由于视频数据可通过视频编辑技术进行伪造，若恶意攻击者通过伪造的视频数据攻击人脸识别系统，当前的活体检测方法难以识别视频数据是否为伪造的视频数据，进而导致活体检测的准确性较低。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种活体检测方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中活体检测确性低的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种活体检测方法，所述活体检测方法应用于活体检测设备，所述活体检测方法包括：

获取待检测视频数据对应的帧差数据，并确定所述帧差数据对应的帧差噪声特征数据；

基于所述帧差噪声特征数据，对所述待检测视频数据进行活体检测，获得活体检测结果。

可选地，所述帧差噪声特征数据包括空域帧差噪声特征数据，

所述确定所述帧差数据对应的帧差噪声特征数据的步骤包括：

对所述帧差数据进行滤波处理，以放大所述帧差数据中的噪声信号，获得空域帧差噪声特征数据。

可选地，所述帧差噪声特征数据包括频域帧差噪声特征数据，

所述确定所述帧差数据对应的帧差噪声特征数据的步骤包括：

对所述帧差数据进行傅里叶变换，以将所述帧差数据由空域变换至频域，获得所述帧差数据对应的所述频域帧差噪声特征数据。

可选地，所述基于所述帧差噪声特征数据，对所述待检测视频数据进行活体检测，获得活体检测结果的步骤包括：

将所述帧差噪声特征数据输入预设分类模型，对所述帧差噪声特征数据中各帧差噪声特征进行分类，获得帧差噪声特征分类结果；

基于所述帧差噪声特征分类结果，对所述待检测视频数据进行活体检测，获得所述活体检测结果。

可选地，所述帧差噪声特征分类结果包括活体帧差噪声特征，

所述基于所述帧差噪声特征分类结果，对所述待检测视频数据进行活体检测，获得所述活体检测结果的步骤包括：

计算所述帧差噪声特征分类结果中活体帧差噪声特征的特征数量占比；

将所述特征数量占比与预设数量占比阀值进行比对，若所述特征数量占比大于或者等于所述预设数量占比阀值，则判定所述活体检测结果为通过；

若所述特征数量占比小于所述预设数量占比阀值，则判定所述活体检测结果为不通过。