[发明专利]人脸静默活体检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸静默活体检测方法，其特征在于，包括：

获取归一化后的人脸图像；

使用卷积神经网络对所述归一化后的人脸图像进行特征提取，并根据提取的特征计算活体判断得分，其中进行特征提取时使用空洞卷积和多尺度多阶段监督训练；

根据所述活体判断得分，预测活体概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取归一化后的人脸图像，包括：

获取人脸图像；

对所述人脸图像进行人脸检测，确定人脸的位置；

对人脸进行关键点定位；

根据人脸检测和关键点定位的结果进行人脸归一化。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用卷积神经网络对所述归一化后的人脸图像进行特征提取，并根据提取的特征计算活体判断得分，包括阶段1和阶段2，其中，所述阶段1包括：

将所述归一化后的人脸图像作为阶段1网络的输入，经过空洞卷积、激活函数激活、BN运算获得第一特征图of1，对of1进行空间映射操作，映射到预设维度的特征空间中，计算判断为每一个类别的概率值，完成阶段1监督1的过程；

对of1继续进行空洞卷积、激活函数激活、BN运算获得第二特征图of2，对of2进行空间映射操作，映射到预设维度的特征空间中，计算判断为每一个类别的概率值，完成阶段1监督2的过程，以此类推，直至完成阶段1所有监督的过程；

所述阶段2包括：

第一特征图of1经过特征增强模块，获得阶段2中的第一增强特征图ef1，对ef1进行空间映射操作，映射到预设维度的特征空间中，计算判断为每一个类别的概率值，完成阶段2监督1的过程；

对ef1继续进行空洞卷积、激活函数激活、BN运算获得第二特征图ef2，对ef2进行空间映射操作，映射到预设维度的特征空间中，计算判断为每一个类别的概率值，完成阶段2监督2的过程，以此类推，直至完成阶段2所有监督的过程。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征增强模块的操作为分别对当前特征层和当前特征层的上一特征层进行卷积操作，然后对上一特征层卷积后的特征图进行上采样，对上采样后的结果与当前特征层卷积后的结果进行点乘操作，再使用两个以上空洞卷积进行卷积操作，对获得的特征图进行相加获得最终的特征增强模块输出。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述类别为三分类，分别为活体、2D假体和3D假体。

6.根据权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述活体判断得分，预测活体概率，包括：

使用逻辑回归的方法对所有活体判断得分进行加权，表示最终的活体检测判断结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述逻辑回归的方法采用多项式核建模。

8.一种人脸静默活体检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取归一化后的人脸图像；

特征提取及分类模块，用于使用卷积神经网络对所述归一化后的人脸图像进行特征提取，并根据提取的特征计算活体判断得分，其中进行特征提取时使用空洞卷积和多尺度监督训练；

预测模块，用于根据所述活体判断得分，预测活体概率。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行上述权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述权利要求1-7中任一所述的方法。