人脸活体验证方法及装置制造方法及图纸

本公开提出一种人脸活体验证方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，其中该人脸活体验证方法包括：获取包括待验证人脸的图像视频；通过基于深度学习的活体验证模型，获取所述图像视频中的目标图像帧的活体概率；基于所述目标图像帧的活体概率获取所述待验证人脸是否活体的验证结果。本公开的人脸活体验证方法通过基于深度学习的活体验证模型，可以预测图像视频中的待验证人脸是否活体。

The Method and Device of Facial Live Experience Certification

This disclosure proposes a method and device for face living experience certification, a computer readable storage medium and an electronic device, wherein the face living experience certification method includes: acquiring an image video including a face to be verified; acquiring the living probability of the target image frame in the image video through a depth-based learning living experience certification model; and acquiring the living probability of the target image frame based on the living probability of the target image frame. The verification result of whether the face is alive or not is described. The disclosed face living experience method can predict whether the face to be verified is alive in image and video by using a deep learning based living experience model.

【技术实现步骤摘要】
人脸活体验证方法及装置
本公开涉及生物识别
，具体地，涉及一种人脸活体验证方法、人脸活体验证装置、计算机可读存储介质及电子设备。
技术介绍
随着科技的发展和近几年生物识别
内一些技术的逐渐成熟，生物识别(认证)技术逐渐被广泛应用。生物识别技术是指基于人体的一些生物特征，包括生理特征和行为特征来识别、判别个体身份的一种技术。目前该技术在应用方面主要依靠识别生理特征，通常包括人脸识别、指纹或掌纹识别、虹膜识别等。目前，人脸识别被广泛应用于日常生活的各个领域。人脸识别具有有效性及便利性的优势，然而假冒攻击一直是人脸识别系统的一个重大威胁。例如，对于人脸识别系统，攻击者可以使用人脸照片、人脸视频等来进行身份仿冒。随着人脸识别技术的应用愈加广泛，系统安全性问题日益凸显出来，越来越被研究人员广泛关注。尤其是在一些对安全要求高的场景中(例如政府、金融等相关领域)，不但需要识别出镜头前人脸的ID(identification，身份标识)，同时还需要判断镜头前的人脸是否为真人。判断镜头前的人脸是否为真人所涉及的技术称之为人脸活体验证。活体检测可以保证人脸信息的获取对象是生物活体，从而可以抵本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸活体验证方法，其特征在于，包括：获取包括待验证人脸的图像视频；通过基于深度学习的活体验证模型，获取所述图像视频中的目标图像帧的活体概率；基于所述目标图像帧的活体概率获取所述待验证人脸是否活体的验证结果。

【技术特征摘要】
1.一种人脸活体验证方法，其特征在于，包括：获取包括待验证人脸的图像视频；通过基于深度学习的活体验证模型，获取所述图像视频中的目标图像帧的活体概率；基于所述目标图像帧的活体概率获取所述待验证人脸是否活体的验证结果。2.根据权利要求1所述的人脸活体验证方法，其特征在于，基于所述目标图像帧的活体概率获取所述待验证人脸是否活体的验证结果，包括：统计目标图像帧中活体概率超过第一阈值的目标图像帧数量；若所述目标图像帧数量超过第二阈值，则所述验证结果为所述待验证人脸为活体。3.根据权利要求1所述的人脸活体验证方法，其特征在于，还包括：对所述图像视频进行解帧操作，转换为第一数量的图像帧；对所述第一数量的图像帧进行抽取，获取第二数量的目标图像帧。4.根据权利要求3所述的人脸活体验证方法，其特征在于，对所述第一数量的图像帧进行抽取，获取第二数量的目标图像帧，包括：对所述第一数量的图像帧采用等时间间隔抽取，以获得所述第二数量的目标图像帧；或者采用图像识别方法从所述第一数量的图像帧中抽取所述第二数量的目标图像帧。5.根据权利要求1所述的人脸活体验证方法，其特征在于，还包括：采集正负样本训练数据；利用所述正负样本训练数据训练所述活体验证模型。6.根据权利要求5所述的人脸活体验证方法，其特征在于，采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：高源，罗文寒，暴林超，刘威，
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