活体检测方法及装置制造方法及图纸

本说明书一个或多个实施例公开了一种活体检测方法及装置，用以实现活体检测的准确性。所述方法包括：响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向所述待检测对象指示视线移动方向。基于预先训练的视线方向识别模型，确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配。其中，所述视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到。若是，则确定所述待检测对象通过所述活体检测的视线移动检测。

Living detection method and device

【技术实现步骤摘要】
活体检测方法及装置
本文件涉及数据安全
，尤其涉及一种活体检测方法及装置。
技术介绍
随着深度学习技术的发展，人脸识别算法也日益成熟并在国内各个生活领域(如安防、支付、认证等)取得大规模实际落地应用，如利用人脸识别技术拓展刷脸登陆、刷脸支付和刷脸实名认证等业务场景。但是，随着国际化战役的逐步推进，在国际业务场景中经常会出现差异较大的多类型人脸，如非洲人的人脸外观与中国人人脸有很大不同，从而导致现有的通过单一类型的人脸数据(如仅包含中等肤色人脸的人脸数据)训练出的人脸活体检测算法不准确，应用在业务场景中时会出现较多的误拦截情况。
技术实现思路
一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种活体检测方法，包括：响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向所述待检测对象指示视线移动方向。基于预先训练的视线方向识别模型，确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配。其中，所述视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到。若是，则确定所述待检测对象通过所述活体检测的视线移动检测。另一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种活体检测装置，包括：指示模块，响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向所述待检测对象指示视线移动方向。第一确定模块，基于预先训练的视线方向识别模型，确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配。其中，所述视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到。第二确定模块，若所述待检测对象的视线移动方向与所述指示的视线移动方向相匹配，则确定所述待检测对象通过所述活体检测的视线移动检测。再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种活体检测设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向所述待检测对象指示视线移动方向。基于预先训练的视线方向识别模型，确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配。其中，所述视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到。若是，则确定所述待检测对象通过所述活体检测的视线移动检测。再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向所述待检测对象指示视线移动方向。基于预先训练的视线方向识别模型，确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配。其中，所述视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到。若是，则确定所述待检测对象通过所述活体检测的视线移动检测。附图说明为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本说明书一实施例的一种活体检测方法的示意性流程图；图2是根据本说明书一实施例的一种活体检测方法中的人脸图片示意图。图3是根据本说明书一实施例的一种活体检测方法中的人眼样本图片示意图。图4是根据本说明书一具体实施例的一种活体检测方法的示意性流程图；图5是根据本说明书一实施例的一种活体检测装置的示意性框图；图6是根据本说明书一实施例的一种活体检测设备的示意性框图。具体实施方式本说明书一个或多个实施例的目的是提供一种活体检测方法及装置，用以实现活体检测的准确性。为了使本
的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件保护的范围。图1是根据本说明书一实施例的一种活体检测方法的示意性流程图，如图1所示，该方法包括：S102，响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向待检测对象指示视线移动方向。该步骤中，可通过指示特定方向的方式来指示视线移动方向，如指示向左看、向右看、向上看、向下看、平视等方向。此外，还可通过指示特定方向及角度的方式来指示视线移动方向，如指示向左前方45度看、向右下方30度看，等等。S104，基于预先训练的视线方向识别模型，确定待检测对象的视线移动方向是否与指示的视线移动方向相匹配。其中，视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到。S106，若待检测对象的视线移动方向与指示的视线移动方向相匹配，则确定待检测对象通过活体检测的视线移动检测。在一个实施例中，若待检测对象的视线移动方向与指示的视线移动方向不相匹配，则确定待检测对象未通过活体检测的视线移动检测。若仅指示一个视线移动方向，则仅需将待检测对象的视线移动方向与该一个视线移动方向进行比对。若二者相匹配，则确定待检测对象通过活体检测的视线移动检测；若二者不相匹配，则确定待检测对象未通过活体检测的视线移动检测。若指示了多个视线移动方向，则待检测对象需执行多次视线移动，且需将待检测对象的多个视线移动方向与对应的指示的视线移动方向进行比对。若多次视线移动的视线移动方向均与对应的指示的视线移动方向相匹配，则确定待检测对象通过活体检测的视线移动检测；若存在至少一次视线移动的视线移动方向均与对应的指示的视线移动方向不相匹配，则确定待检测对象未通过活体检测的视线移动检测。当然，在指示了多个视线移动方向的情况下，还可在部分视线移动方向与对应的指示的视线移动方向相匹配时确定待检测对象通过视线移动检测，如匹配次数达到预设次数、匹配次数在所有次数中占比达到预设比例等。采用本说明书一个或多个实施例的技术方案，通过在活体检测时向待检测对象指示视线移动方向，并在确定待检测对象的视线移动方向与指示的视线移动方向相匹配时，确定待检测对象通过活体检测的视线移动检测。由于无论是何种类型的人脸，眼睛区域的特征是稳定的(如眼珠与眼底区域黑白对比明显)，因此视线移动方向作为活体检测的检测依据适用于所有类型的人脸，从而提升活体检测结果的准确性，避免了活体检测过程中的误拦截情况。在一个实施例中，可按照如下步骤A1-A3预先训练视线方向识别模型：步骤A1，分别获取各视线移动方向对应的多个人眼样本图片。具体的，可先获取至少一种肤色类型的多个人脸图片，进而从多个人脸图片中提取人眼图片，得到多个人眼样本图片。其中，从人脸图片中提取人眼图片时，可采用现有的人脸分析算法分析出人眼区域所在的位置，从而基于该位置提取出人眼图片。...

【技术保护点】
1.一种活体检测方法，包括：/n响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向所述待检测对象指示视线移动方向；/n基于预先训练的视线方向识别模型，确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配；其中，所述视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到；/n若是，则确定所述待检测对象通过所述活体检测的视线移动检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种活体检测方法，包括：
响应于对待检测对象进行活体检测的请求，向所述待检测对象指示视线移动方向；
基于预先训练的视线方向识别模型，确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配；其中，所述视线方向识别模型基于多个视线移动方向分别对应的多个人眼样本图片训练得到；
若是，则确定所述待检测对象通过所述活体检测的视线移动检测。


2.根据权利要求1所述的方法，所述响应于对待检测对象进行活体检测的请求之前，还包括：
分别获取各所述视线移动方向对应的多个所述人眼样本图片；
获取所述人眼样本图片对应的人眼特征；所述人眼特征包括眼白区域特征、眼球区域特征、眼白区域与眼球区域之间的相对位置中的至少一项；
对所述人眼样本图片对应的所述人眼特征进行深度学习，得到所述视线方向识别模型。


3.根据权利要求2所述的方法，所述分别获取各所述视线移动方向对应的多个所述人眼样本图片，包括：
获取至少一种肤色类型的多个人脸图片；所述肤色类型基于肤色深浅程度确定；
从多个所述人脸图片中提取人眼图片，得到多个所述人眼样本图片。


4.根据权利要求1所述的方法，所述指示的视线移动方向包括多个；
所述向所述待检测对象指示视线移动方向；确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配，包括：
向所述待检测对象指示第一视线移动方向，并确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述第一视线移动方向相匹配；
若是，则向所述待检测对象指示第二视线移动方向，并确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述第二视线移动方向相匹配。


5.根据权利要求4所述的方法，所述向所述待检测对象指示视线移动方向；确定所述待检测对象的视线移动方向是否与所述指示的视线移动方向相匹配，包括：
向所述待检测对象指示多个所述视线移动方向及多个所述视线移动方向对应的视线移动顺序；
基于所述待检测对象的多次视线移动动作，确定各次所述视线移动动作是否与所述视线移动顺序相匹配，及，确定各次所述视线移动动作对应的视线移动方向是否分别与对应的所述指示的视线移动方向相匹配。


6.根据权利要求4或5所述的方法，还包括：
若所述待检测对象的视线移动方向与至少一个所述指示的视线移动方向不相匹配，则确定所述待检测对象未通过所述活体检测的视线移动检测。


7.根据权利要求1所述的方法，所述向所述待检测对象指示视线移动方向之前，还包括：
基于所述视线方向识别模型，监测所述待检测对象的当前视线方向是否为第一视线方向；
若是，则执行向所述待检测对象指示视线移动方向的步骤。


8.根据权利要求7所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐崴，
申请(专利权)人：支付宝实验室新加坡有限公司，
类型：发明
国别省市：新加坡;SG