活体检测方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种活体检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取待检测图像以及与所述待检测图像对应的深度图像；对待检测图像进行深度预测处理，获得待检测图像中多个像素点的深度预测值；根据待检测图像对应的深度图像以及待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果。根据本公开的实施例的活体检测方法，可根据待检测图像中多个像素点的深度预测值以及深度图像进行活体检测，降低对深度传感器的性能要求，可提高活体检测方法的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
活体检测方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种活体检测方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机视觉技术的不断发展，人脸识别技术已经得到了广泛的应用，然而，由于人脸的易获得和易伪造特性，需要通过活体检测来判定在摄像头前的人脸图像是否来自真实的人，以提高人脸识别的安全性。在相关技术中，可结合深度传感器采集到的深度图对目标对象进行活体检测。然而，该检测方法对深度传感器的性能要求较高，鲁棒性较低。
技术实现思路
本公开提出了一种活体检测方法及装置、电子设备和存储介质。根据本公开的一方面，提供了一种活体检测方法，包括：获取待检测图像以及与所述待检测图像对应的深度图像；对所述待检测图像进行深度预测处理，获得所述待检测图像中多个像素点的深度预测值；根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果。根据本公开的实施例的活体检测方法，可根据待检测图像中多个像素点的深度预测值以及深度图像进行活体检测，降低对深度传感器的性能要求，可提高活体检测方法的鲁棒性。在一种可能的实现方式中，所述根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果，包括：基于所述待检测图像中多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值，确定所述多个像素点的深度差异信息；根据所述多个像素点的深度差异信息，确定活体检测结果。通过这种方式，可利用深度差异信息确定活体检测结果，提高活体检测的鲁棒性。在一种可能的实现方式中，所述基于所述待检测图像中多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值，确定所述多个像素点的深度差异信息，包括：对所述多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值进行作差处理，获得所述多个像素点中每个像素点的深度差，其中，所述多个像素点的深度差异信息包括所述多个像素点中每个像素点的深度差。通过这种方式，通过作差处理获得多个像素点的深度差异信息，可通过简单的处理方式获得深度差异信息，提高处理效率。在一种可能的实现方式中，根据所述深度差异信息，确定活体检测结果，包括：根据所述多个像素点中每个像素点的深度差，确定所述多个像素点中的至少一个有效像素点；基于所述至少一个有效像素点，确定所述活体检测结果。通过这种方式，可基于有效像素点确定活体检测结果，提高处理效率。在一种可能的实现方式中，所述根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果，包括：将所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值输入到活体检测网络进行处理，得到所述目标对象的活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果，包括：将所述待检测图像、所述待检测图像对应的深度图像以及包含所述待检测图像中多个像素点的深度预测值的深度预测图输入到活体检测网络进行处理，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果，包括：对所述待检测图像、所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值分别进行特征提取处理，得到第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据；对所述第一特征数据、所述第二特征数据和所述第三特征数据进行融合处理，得到融合特征数据；基于所述融合特征数据，得到所述目标对象的活体检测结果。通过这种方式，可通过所述待检测图像、所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值获得活体检测结果，可扩大所述活体检测方法的使用范围，提高活体检测结果的正确率，提高活体检测结果的方法的鲁棒性。在一种可能的实现方式中，所述待检测图像中多个像素点的深度预测值满足活体对象的深度数据分布。在一种可能的实现方式中，所述待检测图像为RGB图像或近红外图像。根据本公开的另一方面，提供了一种活体检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测图像以及与所述待检测图像对应的深度图像；预测模块，用于对所述待检测图像进行深度预测处理，获得所述待检测图像中多个像素点的深度预测值；活体检测结果获得模块，用于根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述活体检测结果获得模块被进一步配置为：基于所述待检测图像中多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值，确定所述多个像素点的深度差异信息；根据所述多个像素点的深度差异信息，确定活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述活体检测结果获得模块被进一步配置为：对所述多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值进行作差处理，获得所述多个像素点中每个像素点的深度差，其中，所述多个像素点的深度差异信息包括所述多个像素点中每个像素点的深度差。在一种可能的实现方式中，所述活体检测结果获得模块被进一步配置为：根据所述多个像素点中每个像素点的深度差，确定所述多个像素点中的至少一个有效像素点；基于所述至少一个有效像素点，确定所述活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述活体检测结果获得模块被进一步配置为：将所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值输入到活体检测网络进行处理，得到所述目标对象的活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述活体检测结果获得模块被进一步配置为：将所述待检测图像、所述待检测图像对应的深度图像以及包含所述待检测图像中多个像素点的深度预测值的深度预测图输入到活体检测网络进行处理，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述活体检测结果获得模块被进一步配置为：对所述待检测图像、所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值分别进行特征提取处理，得到第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据；对所述第一特征数据、所述第二特征数据和所述第三特征数据进行融合处理，得到融合特征数据；基于所述融合特征数据，得到所述目标对象的活体检测结果。在一种可能的实现方式中，所述待检测图像中多个像素点的深度预测值满足活体对象的深度数据分布。在一种可能的实现方式中，所述待检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测图像以及与所述待检测图像对应的深度图像；/n对所述待检测图像进行深度预测处理，获得所述待检测图像中多个像素点的深度预测值；/n根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测图像以及与所述待检测图像对应的深度图像；
对所述待检测图像进行深度预测处理，获得所述待检测图像中多个像素点的深度预测值；
根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果，包括：
基于所述待检测图像中多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值，确定所述多个像素点的深度差异信息；
根据所述多个像素点的深度差异信息，确定活体检测结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测图像中多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值，确定所述多个像素点的深度差异信息，包括：
对所述多个像素点在所述深度图像中对应的深度值与所述多个像素点的深度预测值进行作差处理，获得所述多个像素点中每个像素点的深度差，其中，所述多个像素点的深度差异信息包括所述多个像素点中每个像素点的深度差。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据所述深度差异信息，确定活体检测结果，包括：
根据所述多个像素点中每个像素点的深度差，确定所述多个像素点中的至少一个有效像素点；
基于所述至少一个有效像素点，确定所述活体检测结果。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值，获得所述待检测图像中包含的目标对象的活体检测结果，包括：
将所述待检测图像对应的深度图像以及所述待检测图像中多个像素点的深度预测值输入到活体检测网络进行处理，得到所述目标对象的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙裕鑫，暴天鹏，吴立威，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11