活体检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了活体检测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：针对待检测的用户，分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片；根据第一图片和第二图片生成深度图；根据深度图以及第三图片确定出用户是否为活体。应用本发明专利技术所述方案，能够提高检测结果的准确性。

Living body detection methods, devices, equipment and storage medium

The present invention discloses in vivo detection method, device, equipment and storage medium, wherein the method comprises the following steps: according to user detection, were obtained by using two near infrared camera to the first picture and the second picture and the third picture using visible light camera; generating depth map according to the first picture and the second picture according to the depth; figure third pictures and determine whether the user is living. The application of the proposed scheme can improve the accuracy of the detection results.

【技术实现步骤摘要】
活体检测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及计算机应用技术，特别涉及活体检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
人脸识别技术与其它生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：可通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等各个领域，但方便的同时也带来了一些问题，如易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。尤其是在新兴的金融行业，人脸识别技术已逐渐应用于远程开户、取款、支付等，涉及用户的切身利益。为此，现有技术中又提出了活体检测技术，所谓活体检测，通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明这张人脸对应的是个“活人”。非活体的来源是比较广泛的，包括手机和Pad等上显示的照片和视频、各种打印的不同材质的照片(包含各种情形的弯曲、折叠、剪裁、挖洞等)等。活体检测在社保、网上开户等重要场合都有其应用，比如，通过验证确定老年用户身份真实且健在后才能进行养老金的领取，网上开户时，以此来保证用户信息的真实、有效和安全等。现有的活体检测方式中，通常利用单个摄像头来采集用户图片，并对用户图片进行特征提取，进而根据提取出的特征确定用户是否为活体。但这种方式的检测结果的准确性比较低，很容易将非活体错误地判定为活体。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了活体检测方法、装置、设备及存储介质，能够提高检测结果的准确性。具体技术方案如下：一种活体检测方法，包括：针对待检测的用户，分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片；根据所述第一图片和所述第二图片生成深度图；根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体。根据本专利技术一优选实施例，所述分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片之后，进一步包括：对所述第三图片进行人脸检测，得到检测出的人脸区域；将所述人脸区域映射到所述第一图片或所述第二图片中，得到所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域；根据所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域确定出所述用户是否为活体；如果是，则根据所述第一图片和所述第二图片生成深度图，并根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体。根据本专利技术一优选实施例，所述根据所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域确定出所述用户是否为活体包括：将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域输入给预先训练得到的第一分类模型，得到输出的所述用户是否为活体的检测结果。根据本专利技术一优选实施例，所述将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域输入给预先训练得到的第一分类模型包括：将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域归一化为预定大小的正面人脸图片；将归一化后的图片输入给所述第一分类模型。根据本专利技术一优选实施例，所述根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体包括：对所述第三图片进行人脸检测，得到检测出的人脸区域；根据所述深度图分别确定出所述人脸区域中的各像素点对应的深度信息；将所述人脸区域以及对应的深度信息输入给预先训练得到的第二分类模型，得到输出的所述用户是否为活体的检测结果。根据本专利技术一优选实施例，所述第三图片为RGB图片，所述将所述人脸区域以及对应的深度信息输入给预先训练得到的第二分类模型包括：将所述深度信息作为RGB通道之外的另一通道，得到四通道的人脸区域；将所述四通道的人脸区域归一化为预定大小的正面人脸图片；将归一化后的图片输入给所述第二分类模型。根据本专利技术一优选实施例，所述分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片之前，进一步包括：对所述两个近红外摄像头以及所述可见光摄像头进行参数匹配处理。一种活体检测装置，包括：图片获取单元、深度图生成单元以及第二活体检测单元；所述图片获取单元，用于针对待检测的用户，分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片，将所述第一图片和所述第二图片发送给所述深度图生成单元，将所述第三图片发送给所述第二活体检测单元；所述深度图生成单元，用于根据所述第一图片和所述第二图片生成深度图，并将所述深度图发送给所述第二活体检测单元；所述第二活体检测单元，用于根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体。根据本专利技术一优选实施例，所述装置中进一步包括：第一活体检测单元；所述图片获取单元进一步用于，将所述第一图片、所述第二图片以及所述第三图片发送给所述第一活体检测单元；所述第一活体检测单元，用于对所述第三图片进行人脸检测，得到检测出的人脸区域，将所述人脸区域映射到所述第一图片或所述第二图片中，得到所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域，根据所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域确定出所述用户是否为活体，如果是，则通知所述深度图生成单元以及所述第二活体检测单元执行自身功能。根据本专利技术一优选实施例，所述第一活体检测单元将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域输入给预先训练得到的第一分类模型，得到输出的所述用户是否为活体的检测结果。根据本专利技术一优选实施例，所述第一活体检测单元将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域归一化为预定大小的正面人脸图片，将归一化后的图片输入给所述第一分类模型。根据本专利技术一优选实施例，所述第二活体检测单元对所述第三图片进行人脸检测，得到检测出的人脸区域，根据所述深度图分别确定出所述人脸区域中的各像素点对应的深度信息，将所述人脸区域以及对应的深度信息输入给预先训练得到的第二分类模型，得到输出的所述用户是否为活体的检测结果。根据本专利技术一优选实施例，所述第三图片为RGB图片，所述第二活体检测单元将所述深度信息作为RGB通道之外的另一通道，得到四通道的人脸区域，将所述四通道的人脸区域归一化为预定大小的正面人脸图片，将归一化后的图片输入给所述第二分类模型。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。基于上述介绍可以看出，采用本专利技术所述方案，针对待检测的用户，可分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片，并可根据第一图片和第二图片生成深度图，进而可根据深度图以及第三图片确定出用户是否为活体，即在进行活体检测时，进一步结合了深度信息，而深度信息可用于判断人脸是否为平面等，从而提高了检测结果的准确性。【附图说明】图1为本专利技术所述活体检测方法第一实施例的流程图。图2为本专利技术所述活体检测方法第二实施例的流程图。图3为本专利技术所述活体检测装置实施例的组成结构示意图。图4示出了适于用来实现本专利技术实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。【具体实施方式】为了使本专利技术的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本专利技术所述方案进行进一步说明。显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种活体检测方法，其特征在于，包括：针对待检测的用户，分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片；根据所述第一图片和所述第二图片生成深度图；根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体。

【技术特征摘要】
1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：针对待检测的用户，分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片；根据所述第一图片和所述第二图片生成深度图；根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片之后，进一步包括：对所述第三图片进行人脸检测，得到检测出的人脸区域；将所述人脸区域映射到所述第一图片或所述第二图片中，得到所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域；根据所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域确定出所述用户是否为活体；如果是，则根据所述第一图片和所述第二图片生成深度图，并根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域确定出所述用户是否为活体包括：将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域输入给预先训练得到的第一分类模型，得到输出的所述用户是否为活体的检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域输入给预先训练得到的第一分类模型包括：将所述第一图片或所述第二图片中的人脸区域归一化为预定大小的正面人脸图片；将归一化后的图片输入给所述第一分类模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度图以及所述第三图片确定出所述用户是否为活体包括：对所述第三图片进行人脸检测，得到检测出的人脸区域；根据所述深度图分别确定出所述人脸区域中的各像素点对应的深度信息；将所述人脸区域以及对应的深度信息输入给预先训练得到的第二分类模型，得到输出的所述用户是否为活体的检测结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三图片为RGB图片，所述将所述人脸区域以及对应的深度信息输入给预先训练得到的第二分类模型包括：将所述深度信息作为RGB通道之外的另一通道，得到四通道的人脸区域；将所述四通道的人脸区域归一化为预定大小的正面人脸图片；将归一化后的图片输入给所述第二分类模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取利用两个近红外摄像头拍摄到的第一图片和第二图片以及利用可见光摄像头拍摄到的第三图片之前，进一步包括：对所述两个近红外摄像头以及所述可见光摄像头进行参数匹配处理。8.一种活体检测装置，其特征在于，包括：图片获取单元、深度图生成单元以及第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪智滨，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11