【技术实现步骤摘要】
活体检测方法、装置及人脸认证系统
本专利技术涉及活体检测技术(livenessdetection),更具体地,涉及一种活体检测方法、装置及采用上述活体检测方法和装置的人脸认证系统。
技术介绍
活体检测技术是指通过设备捕捉到的信息,来判断交互主体是否为真人活体的技术。有效的活体检测技术可以抵御照片、视频或者面具的攻击,以确保系统的安全性。活体检测技术广泛应用在生物识别(BiometricAuthentication)中,常见的包括人脸活体检测、指纹活体检测、语音活体检测等等。诸如手机的移动终端产品上的活体检测技术的应用包括人脸解锁、人脸支付等等,通常具有反应速度快、安全性能高、鲁棒性强等特点。在已知活体检测方法中,少量方法依赖于识别结果,例如依赖于身份认证的结果,即在认证过程实施后,算法提取更多的关于此主体的特征,由此再去检测此次交互的主体,是此主体活体,还是此主体的非活体如照片。大部分活体检测方法独立于识别结果,即活体检测是在认证过程之前发生的,是与认证结果相独立的,仅检测交互主体是否为活体,与主体身份认证无 ...
【技术保护点】
1.一种活体检测方法,包括:/n通过全像素双核摄像头获取图像;/n将获取的图像进行预处理得到左图和右图;以及/n根据所述左图和右图,进行活体检测,得到活体检测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种活体检测方法,包括:
通过全像素双核摄像头获取图像;
将获取的图像进行预处理得到左图和右图;以及
根据所述左图和右图,进行活体检测,得到活体检测结果。
2.如权利要求1所述的活体检测方法,其中,将获取的图像进行预处理得到左图和右图包括:
分离获取的图像的全部像素位置的左右信号;
通过重新排列各个像素的左右信号,得到左图和右图。
3.如权利要求1或2所述的活体检测方法,根据所述左图和右图,进行活体检测,得到活体检测结果,包括:
对左图和右图进行处理;
将处理后得到的图像输入到卷积神经网络,输出活体检测结果。
4.如权利要求3所述的活体检测方法,其中对左图和右图进行处理包括以下至少之一:
通过减法操作计算左图右图的像素差值,得到相差图;
通过位移操作裁取左图右图不同位置的截断图像,将左图和右图向不同方向内进行平移,形成新的位移左图和位移右图,对新的位移左图和位移右图进行减法操作,得到位移相差图;
通过对相差图和位移相差图进行二次减法操作获得二次相差图;。
5.如权利要求4所述的活体检测方法,其中对左图和右图进行处理还包括以下之一:
通过求导操作计算左图与右图的差值相对于左图的变化量,得到导数图;
通过求导操作计算位移相差图相对于位移左图的变化量,得到位移导数图;
通过对导数图和位移导数图进行二次求导操作获得二次导数图。
6.如权利要求4所述的活体检测方法,其中对左图和右图进行处理还包括以下之一:
通过求导操作计算左图与右图的差值相对于右图的变化量,得到导数图;
通过求导操作计算位移相差图相对于位移右图的变化量,得到位移导数图;
通过对相差图和位移相差图进行二次减法操作获得二次相差图;
通过对导数图和位移导数图进行二次求导操作获得二次导数图。
7.如权利要求5所述的活体检测方法,其中,将处理后得到的图像输入到卷积神经网络,输出活体检测结果,包括:
将得到的二次相差图或二次导数图作为信息输入,输入至卷积神经网络,得到活体检测结果。
8.如权利要求4所述的活体检测方法,其中,将处理后得到的图像输入到卷积神经网络,输出活体检测结果,包括:
将左图、右图、位移左图、位移右图分别经过第一卷积神经网络,得到相应的第一特征图;
相应的第一特征图经过特征级减法操作和导数操作,得到特征相差图、特征位移相差图、特征导数图、或特征位移导数图;
特征相差图、特征位移相差图、特征导数图、或特征位移导数图分别经过第二卷积神经网络,得到相应的第二特征图;
相应的第二特征图经过特征级二次减法操作和特征级二次导数操作,得到特征二次相差图或特征二次导数图;
特征二次相差图或特征二次导数图经过第三卷积神经网络,得到活体检测结果。
9.如权利要求5所述的活体检测方法,其中,将处理后得到的图像输入到卷积神经网络,输出活体检测结果,包括:
将左图、右图、位移左图、位移右图分别经过第一卷积神经网络,得到相应的第一特征图;
相应的第一特征图经过经过特征级二次减法操作和特征级二次导数操作,得到特征二次相差图或特征二次导数图;
特征二次相差图或特征二次导数图经过卷积神经网络,得到活体检测结果。
10.一种活体检测装置,包括:
图像获取装置,通过全像素双核摄像头获取图像;
图像分离装置,将获取的图像进行预处理得...
【专利技术属性】
技术研发人员:俞佳茜,韩在浚,徐静涛,金智慧,李韩娥,谭航凯,崔昌圭,
申请(专利权)人:北京三星通信技术研究有限公司,三星电子株式会社,
类型:发明
国别省市:北京;11
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