一种活体验证方法及设备技术

本发明专利技术实施例公开了一种活体验证方法及设备。所述方法包括：基于动作指令获得图像数据，解析所述图像数据，识别出所述图像数据中表征人脸所在位置的区域；基于所述图像数据所包含的多帧图像中人脸所在位置的变化，跟踪所述区域；抽取所述区域中的纹理特征；基于所述纹理特征计算表征姿态的参数；基于所述参数确定动作；当所述动作与所述动作指令对应的动作匹配时，确定活体验证通过。

In vivo verification method and equipment

The embodiment of the invention discloses an in vivo validation method and equipment. The method comprises the following steps: motion commands to acquire the image data based on the analysis of the image data, identify the characterization of the image data in the face location area; change of multi frame images contained in the image data in the face location based on tracking the region; texture feature extraction in the field; characterization of the attitude parameters are calculated based on the texture features; action is determined based on the parameter; when the action and the action instruction, determine the corresponding action, verified by in vivo.

【技术实现步骤摘要】
一种活体验证方法及设备
本专利技术涉及人脸识别技术，具体涉及一种活体验证方法及设备。
技术介绍
目前，越来越多的身份验证系统采用人脸识别技术从而认证用户身份。特别是随着移动终端客户端的普及，越来越多的人脸验证系统代替传统的密码验证成为主流。但随着人脸识别技术的广泛应用，出现了各种方法冒充活体人脸以通过身份验证，例如通过照片、视频等欺骗性识别以通过身份验证；为了防范越来越多样、越来越具有欺骗性的攻击方式，身份验证系统中的活体人脸识别算法也越复杂，生成的应用容量也会越来越大。而移动终端客户端的存储空间有限从而无法容纳较大的活体验证算法；同时，处理器的处理能力偏弱使得数据处理的时间更长，这极大的限制了活体人脸验证系统在移动终端上的应用。
技术实现思路
为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供一种活体验证方法及设备。为达到上述目的，本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例提供了一种活体验证方法，所述方法包括：基于动作指令获得图像数据，解析所述图像数据，识别出所述图像数据中表征人脸所在位置的区域；基于所述图像数据所包含的多帧图像中人脸所在位置的变化，跟踪所述区域；抽取所述区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种活体验证方法，其特征在于，所述方法包括：基于动作指令获得图像数据，解析所述图像数据，识别出所述图像数据中表征人脸所在位置的区域；基于所述图像数据所包含的多帧图像中人脸所在位置的变化，跟踪所述区域；抽取所述区域中的纹理特征；基于所述纹理特征计算表征姿态的参数；基于所述参数确定动作；当所述动作与所述动作指令对应的动作匹配时，确定活体验证通过。

【技术特征摘要】
1.一种活体验证方法，其特征在于，所述方法包括：基于动作指令获得图像数据，解析所述图像数据，识别出所述图像数据中表征人脸所在位置的区域；基于所述图像数据所包含的多帧图像中人脸所在位置的变化，跟踪所述区域；抽取所述区域中的纹理特征；基于所述纹理特征计算表征姿态的参数；基于所述参数确定动作；当所述动作与所述动作指令对应的动作匹配时，确定活体验证通过。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像数据所包含的多帧图像中人脸所在位置的变化，跟踪所述区域，包括：抽取所述多帧图像中的第一帧图像和第二帧图像，识别所述第一帧图像中表征人脸所在位置的第一区域，获得所述第一区域对应的第一坐标范围；获得所述第二帧图像中与所述第一坐标范围对应的初始坐标范围；计算所述初始坐标范围对应的偏移参数；基于所述初始坐标范围以及对应的偏移参数获得第二坐标范围，记录所述第二坐标范围为跟踪后的表征人脸所在位置的区域；其中，所述偏移参数表征所述第二坐标范围相对于所述第一坐标范围的偏移程度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述第二帧图像中与所述第一坐标范围对应的初始坐标范围，包括：按预设步长在所述第一坐标范围对应的第一区域内选取第一组N个特征点，获得所述第一组N个特征点中第一特征点的第一坐标；N为正整数；其中，所述第一特征点为所述第一组N个特征点中的任一特征点；获得所述第二帧图像中的第二组N个特征点，所述第二组N个特征点中第二特征点的第二坐标与所述第一组N个特征点中相对应的第一特征点的第一坐标相同；基于所述第二组N个特征点中每个特征点的第二坐标确定初始坐标范围。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述初始坐标范围对应的偏移参数，包括：计算所述第二组N个特征点中每个特征点相对于所述第一组N个特征点中的相应特征点的第一偏移参数；所述第一偏移参数表征坐标相同的所述第二特征点与所述第一特征点之间的差异程度；基于所述第二组N个特征点中每个特征点对应的第一偏移参数确定多个匹配特征点，计算所述多个匹配特征点中每个匹配特征点的第二偏移参数；所述第二偏移参数表征所述匹配特征点与所述第二组N个特征点中、与所述匹配特征点相对应的第三特征点之间的偏移程度；以及，计算所述多个匹配特征点中每个匹配特征点的第三偏移参数；所述第三偏移参数表征所述匹配特征点与所述第一组N个特征点中、与所述匹配特征点相对应的第四特征点之间的偏移程度；根据所述第二偏移参数和所述第三偏移参数确定所述初始坐标范围对应的偏移参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述多个匹配特征点中每个匹配特征点的第三偏移参数，包括：分别从所述第二帧图像所包含的多个匹配特征点中提取多组第一特征点对；所述第一特征点对包括第一匹配特征点和第二匹配特征点，以及从所述第一帧图像中、与所述多个匹配特征点相对应的源特征点中提取多组第二特征点对，所述第二特征点对包括第一源特征点和第二源特征点；其中，所述第一匹配特征点和所述第二匹配特征点为所述多个匹配特征点中的任意两个特征点；计算所述第一匹配特征点和所述第二匹配特征点之间的第一距离，以及计算所述第一源特征点和所述第二源特征点之间的第二距离；获得所述第一距离和所述第二距离之间的相对参数；将所述相对参数记为所述第一匹配特征点和所述第二匹配特征点的第三偏移参数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二偏移参数和所述第三偏移参数确定所述初始坐标范围对应的偏移参数，包括：将多个第二偏移参数按第一预设处理规则进行处理，获得特定偏移参数；以及，将多个相对参数按第二预设处理规则进行处理，获得特定相对参数；将所述特定偏移程度和所述特定相对参数作为所述初始坐标范围对应的偏移参数。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二组N个特征点中每个特征点对应的第一偏移参数确定多个匹配特征点，包括：基于所述第二组N个特征点中每个特征点对应的第一偏移参数确定所述每个特征点对应的目标特征点，获得所述目标特征点的第三坐标；确定所述第一帧图像中与所述目标特征点相对应的初始特征点；所述初始特征点的第四坐标与所述目标特征点的第三坐标相同；获得所述初始特征点相对于所述目标特征点之间的第四偏移参数；当所述第四偏移参数达到预设阈值时，确定所述目标特征点为匹配特征点；当所述第四偏移参数未达到所述预设阈值时，确定所述目标特征点不是匹配特征点。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抽取所述区域中的纹理特征；基于所述纹理特征计算表征姿态的参数；基于所述参数确定动作，包括：抽取所述区域中的第一纹理特征和/或第二纹理特征；基于所述第一纹理特征计算表征第一姿态的第一参数，和/或，基于所述第二纹理特征计算表征第二姿态的第二参数；基于所述第一参数确定第一动作，和/或，基于所述第二参数确定第二动作。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述抽取所述区域中的第一纹理特征，包括：对所述区域中的特征点按照第三预设处理规则进行处理，获得所述区域中表征每个特征点与所述特征点相邻的特征点的差异程度的第一过程参数；分析所述第一过程参数获得表征人脸纹理边缘的第一纹理特征；相应的，所述抽取所述区域中的第二纹理特征，包括：抽取所述区域中的第一部分区域；对所述第一部分区域中的特征点按照第四预设处理规则进行处理，获得所述第一部分区域中表征每个特征点与所述特征点相邻的特征点的差异程度的第二过程参数；分析所述第二过程参数获得表征眼部纹理边缘的第二纹理特征。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一纹理特征计算表征第一姿态的第一参数，包括：将所述第一纹理特征输入预先配置的第一分类模型，获得表征第一姿态的第一参数。11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二纹理特征计算表征第二姿态的第二参数，包括：将所述第二纹理特征输入预先配置的第二分类模型，获得表征第二姿态的第二参数。12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一参数确定第一动作，包括：基于所述多帧图像分别对应的多个第一参数，判断所述多帧图像中第一部分图像对应的第一参数是否均满足第一阈值范围、并且所述多帧图像中第二部分图像对应的第一参数是否均不满足所述第一阈值范围；当所述多帧图像中第一部分图像对应的第一参数均满足第一阈值范围、并且所述多帧图像中第二部分图像对应的第一参数均不满足所述第一阈值范围时，确定所述第一参数对应于第一动作。13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二参数确定第二动作，包括：基于所述多帧图像分别对应的多个第二参数，判断所述多帧图像中第三部分图像对应的第二参数是否均满足第二阈值范围、并且所述多帧图像中第四部分图像对应的第二参数是否均不满足所述第二阈值范围；当所...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊鹏飞，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44