一种人脸活体检测方法和相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种人脸活体检测方法和相关装置，所述方法包括：获取第一人脸深度图；根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间；根据第二人脸深度图中深度值的最大值和最小值，调整所述第二人脸深度图中的深度值，得到第三人脸深度图，其中，所述第二人脸深度图为所述第一人脸深度图中在所述有效分布区间内的深度图；根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测。实施本申请实施例，提高了人脸活体的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸活体检测方法和相关装置
本申请涉及图像处理与计算机视觉
，尤其涉及一种人脸活体检测方法和相关装置。
技术介绍
近年来，人脸识别技术广泛应用于金融支付、社会服务以及公共安全等领域。为了防范不法分子利用伪造的人脸进行违法犯罪活动，人脸活体检测成为了人脸识别系统必不可缺的环节。目前，一般会利用3D活体检测技术实现人脸活体的检测。3D活体检测技术往往需要利用深度相机采集到的深度图。然而，深度相机采集到的深度图，对于来自活体的人脸或非活体的人脸，其对应的深度值在分布区间上差别太小，导致人脸活体的检测准确率低。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种人脸活体检测方法和相关装置，实施本申请实施例，提高了人脸活体的检测准确率。本申请第一方面提供了一种人脸活体检测方法，包括：获取第一人脸深度图；根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间；根据第二人脸深度图中深度值的最大值和最小值，调整所述第二人脸深度图中的深度值，得到第三人脸深度图，其中，所述第二人脸深度图为所述第一人脸深度图中在所述有效分布区间内的深度图；根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测。本申请第二方面提供了一种人脸活体检测装置，包括：获取模块，用于获取第一人脸深度图；处理模块，用于根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间；所述处理模块，还用于根据第二人脸深度图中深度值的最大值和最小值，调整所述第二人脸深度图中的深度值，得到第三人脸深度图，其中，所述第二人脸深度图为所述第一人脸深度图中在所述有效分布区间内的深度图；所述处理模块，还用于根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测。可以看出，上述技术方案中，获取第一人脸深度图，以便于确定人脸深度图中的人脸关键点；根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间，通过确定有效分布区间，从而可以更加高效的调整深度值，也减少了计算量；根据第二人脸深度图中深度值的最大值和最小值，调整所述第二人脸深度图中的深度值，得到第三人脸深度图，其中，所述第二人脸深度图为所述第一人脸深度图中在所述有效分布区间内的深度图，通过采用深度值的最大值和最小值调整深度图中的深度值，可以将深度图中来自活体的人脸对应的深度值调整至更大的分布区间，将深度图中来自非活体的人脸对应的深度值调整至更小的分布区间，从而可以更好的拉开来自活体的人脸或非活体的人脸在深度值上的分布区间；根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测，通过根据调整后的深度值对深度图中的人脸进行人脸活体检测，提高了人脸活体的检测准确率。附图说明为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1为本申请实施例提供的一种人脸活体检测方法的流程示意图；图2A为本申请实施例提供的又一种人脸活体检测方法的流程示意图；图2B为本申请实施例提供的一种人脸框的示意图；图2C为本申请实施例提供的一种深度图修复的示意图；图3为本申请实施例提供的一种人脸活体检测装置的结构示意图；图4为本申请实施例提供的又一种人脸活体检测装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。以下分别进行详细说明。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。首先，本申请实施例的执行主体例如可以是服务器，也可以是终端，还可以是芯片。其中，服务器例如可以是平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、MID、台式电脑或其他服务器设备。其中，终端例如可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、MID、台式电脑或其他设备。在本申请中不做限制。参见图1，图1为本申请实施例提供的一种人脸活体检测方法的流程示意图。其中，如图1所示，本申请实施例提供的一种人脸活体检测方法可以包括：101、获取第一人脸深度图；其中，第一人脸深度图是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像。102、根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间；其中，深度值是指图像采集器到场景中各点的距离。比如，第一人脸深度图中的任意一个像素P，像素P所对应的深度值为图像采集器到像素P所对应的场景之间的距离。具体的，像素P对应于人脸1中构成嘴唇的部位1，那么，像素P所对应的深度值为图像采集器到部位1之间的距离。另外，图像采集器比如可以为摄像头。需要说明的，在根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间后，会将第一人脸深度图中在有效分布区间外的深度值设置为零。即可以理解的，第一人脸深度图中在有效分布区间外的深度值为零。103、根据第二人脸深度图中深度值的最大值和最小值，调整所述第二人脸深度图中的深度值，得到第三人脸深度图，其中，所述第二人脸深度图为所述第一人脸深度图中在所述有效分布区间内的深度图；其中，针对第三人脸深度图中的每个深度值，满足预设公式，其中，该预设公式为：进一步的，L1为第三人脸深度图中的深度值，L2为第二人脸深度图中的深度值，Lmin为第二人脸深度图中深度值的最小值，Lmax为第二人脸深度图中深度值的最大值。104、根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测。具体的，所述根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测，包括：将所述第三人脸深度图输入训练好的人脸活体检测模型中，以实现对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测。可以看出，上述技术方案中，获取第一人脸深度图，以便于确定人脸深度图中的人脸关键点；根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间，通过确定有效分布区间，从而可以更加高效的调整深度值，也减少了计算量；根据第二人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括：/n获取第一人脸深度图；/n根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间；/n根据第二人脸深度图中深度值的最大值和最小值，调整所述第二人脸深度图中的深度值，得到第三人脸深度图，其中，所述第二人脸深度图为所述第一人脸深度图中在所述有效分布区间内的深度图；/n根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括：
获取第一人脸深度图；
根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间；
根据第二人脸深度图中深度值的最大值和最小值，调整所述第二人脸深度图中的深度值，得到第三人脸深度图，其中，所述第二人脸深度图为所述第一人脸深度图中在所述有效分布区间内的深度图；
根据所述第三人脸深度图中的深度值，对所述第三人脸深度图中的人脸进行人脸活体检测。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸深度图中的深度值，确定所述第一人脸深度图中深度值的有效分布区间，包括：
获取人脸RGB图；
确定所述人脸RGB图中人脸关键点的坐标；
根据所述人脸RGB图中人脸关键点的坐标，确定所述第一人脸深度图中的人脸关键点；
获取所述第一人脸深度图中的人脸关键点所对应的第一深度值；
根据所述第一深度值，确定所述有效分布区间。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人脸RGB图包括多个人脸，所述确定所述人脸RGB图中人脸关键点的坐标，包括：
在所述人脸RGB图中获取所述多个人脸中每个人脸的人脸框的面积；
根据所述多个人脸中每个人脸的人脸框的面积，选取所述人脸RGB图中面积最大的人脸框作为第一人脸框；
采用图像模糊度检测算法对所述第一人脸框中每个像素所对应的灰度值进行处理，以确定所述第一人脸框对应的第一人脸的方差；
若所述方差大于阈值，则将所述第一人脸中人脸关键点的坐标作为所述人脸RGB图中人脸关键点的坐标。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一人脸中人脸关键点的坐标作为所述人脸RGB图中人脸关键点的坐标，包括：
获取第一人脸对应的人脸姿态信息；
在所述人脸姿态信息满足预设人脸姿态信息时，将所述第一人脸中人脸关键点的坐标作为所述人脸RGB图中人脸关键点的坐标。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在所述获取所述第一人脸深度图中的人脸关键点所对应的第一深度值之前，所述方法还包括：
根据所述第一人脸，确定所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨利伟，李禹源，胡文泽，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44