活体检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种活体检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取与待检测对象对应的彩色图和深度图；对所述彩色图进行生物特征检测，确定所述彩色图中包括有目标生物特征的第一目标区域；基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，确定所述深度图中与所述第一目标区域相匹配的第二目标区域；对所述深度图中的第二目标区域进行活体检测，得到与所述待检测对象对应的活体检测结果。采用本方法能够提高活体检测效率。

【技术实现步骤摘要】
活体检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种活体检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，出现了生物特征识别技术，比如人脸识别。生物特征识别技术是通过摄像头采集含有生物特征的图像，在图像中检测生物特征，进而对检测到的生物特征进行识别的一系列相关技术。而在生物特征识别技术的应用过程中常常伴随有活体检测，也就是检测当前待验证的用户是否为活体，活体检测对一些安全性要求高的使用场景而言是非常重要的。传统的生物特征识别方案中，要求送入检测算法的彩色图和深度图图片大小一致，像素内容对齐。从而方便在检测过程中可以依据深度图活体检测，判定彩色图中的对象为活体。但在实际使用过程中，彩色图和深度图分辨率不一致，彩色图的分辨率通常都会高于深度图的分辨率。在这种情况下，就需要对彩色图和深度进行对齐操作或图像分辨率调整操作，才可保障活体检测的准确性，但将彩色图和深度进行对齐或进行图像分辨率调整的操作都非常耗时，导致活体检测效率低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高活体检测效率的活体检测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种活体检测方法，所述方法包括：获取与待检测对象对应的彩色图和深度图；对所述彩色图进行生物特征检测，确定所述彩色图中包括有目标生物特征的第一目标区域；基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，确定所述深度图中与所述第一目标区域相匹配的第二目标区域；对所述深度图中的第二目标区域进行活体检测，得到与所述待检测对象对应的活体检测结果。一种活体检测装置，所述装置包括：获取模块，用于获取与待检测对象对应的彩色图和深度图；生物特征检测模块，用于对所述彩色图进行生物特征检测，确定所述彩色图中包括有目标生物特征的第一目标区域；确定模块，用于基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，确定所述深度图中与所述第一目标区域相匹配的第二目标区域；活体检测模块，用于对所述深度图中的第二目标区域进行活体检测，得到与所述待检测对象对应的活体检测结果。在其中一个实施例中，所述获取模块，具体用于当产生图像采集指令时，调用图像采集装置；通过所述图像采集装置扫描预设范围内的待检测对象，并对所述待检测对象进行拍摄得到与所述待检测对象对应的彩色图和深度图。在其中一个实施例中，所述生物特征检测包括人脸检测，所述目标生物特征包括人脸；所述生物特征检测模块，具体用于提取所述彩色图的图像特征，得到对应的第一特征图；基于所述第一特征图进行人脸检测，得到多于一个的候选区域；对所述多于一个的候选区域进行分类处理，确定属于人脸类别的人脸候选区域，并根据所述人脸候选区域确定所述彩色图中包括有人脸的第一目标区域。在其中一个实施例中，所述确定模块，具体用于确定所述第一目标区域中多于一个的第一目标位置；基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，将各所述第一目标位置分别映射至所述深度图中，得到对应的第二目标位置；根据多于一个的第二目标位置，确定所述深度图包括有目标生物特征的第二目标区域。在其中一个实施例中，所述彩色图对应第一图像分辨率，所述深度图对应第二图像分辨率；所述确定模块，具体用于获取具有第一图像分辨率的第一参考图中至少两个第一参考点的第一坐标；获取具有第二图像分辨率的第二参考图中至少两个第二参考点的第二坐标；所述第二参考点为与所述第一参考点对应的像素点；根据所述第一坐标中的第一参考横坐标、所述第二坐标中的第二参考横坐标、及所述第一目标位置的第一目标横坐标，计算得到第二目标横坐标；根据所述第一坐标中的第一参考纵坐标、所述第二坐标中的第二参考纵坐标、及所述第一目标位置的第一目标纵坐标，计算得到第二目标纵坐标；将由所述第二目标横坐标和所述第二目标纵坐标所确定的位置，作为所述深度图中与所述彩色图的第一目标位置对应的第二目标位置。在其中一个实施例中，所述确定模块，具体用于计算两个第一参考点各自对应的第一参考横坐标的第一差值，并计算相应的两个第二参考点各自对应的第二参考横坐标的第二差值；将所述第二差值和所述第一差值的比值作为水平缩放比例；计算所述第一目标位置的第一目标横坐标，与其中一个第一参考点的第一参考横坐标的第三差值；根据所述水平缩放比例、所述第三差值、及所述其中一个第一参考点所对应的第二参考点的第二参考横坐标，计算得到第二目标横坐标。在其中一个实施例中，所述确定模块，具体用于计算两个第一参考点各自对应的第一参考纵坐标的第四差值，并计算相应的两个第二参考点各自对应的第二参考纵坐标的第五差值；将所述第五差值和所述第四差值的比值作为垂直缩放比例；计算所述第一目标位置的第一目标纵坐标，与其中一个第一参考点的第一参考纵坐标的第六差值；根据所述垂直缩放比例、所述第六差值、及所述其中一个第一参考点所对应的第二参考点的第二参考纵坐标，计算得到第二目标纵坐标。在其中一个实施例中，所述获取模块，还用于在参考对象与图像采集装置相距预设距离时，通过所述图像采集装置在第一图像分辨率下拍摄所述参考对象，得到第一参考图；所述第一参考图为彩色图；在所述参考对象与所述图像采集装置相距同样的预设距离时，通过所述图像采集装置在第二图像分辨率下拍摄所述参考对象，得到第二参考图；所述第二参考图为彩色图。在其中一个实施例中，所述活体检测模块，具体用于通过活体检测模型的卷积层提取所述深度图的第二目标区域的第二特征图；通过所述活体检测模型的全连接层，依据所述第二特征图进行分类处理，得到所述深度图为活体生物图的置信度；所述置信度表示识别到活体的概率；当所述置信度大于或等于置信度阈值时，则判定识别到活体。在其中一个实施例中，所述生物特征检测包括人脸检测，所述目标生物特征包括人脸，所述装置还包括人脸识别模块，用于根据所述彩色图中第一目标区域进行人脸识别，得到对应的人脸识别结果。所述确定模块803，还用于根据所述人脸识别结果和所述活体检测结果，确定与所述待检测对象对应的身份验证结果。在其中一个实施例中，所述装置还包括资源转移模块，用于获取资源转移数额、以及资源接收方账号；根据所述身份验证结果确定相应的资源提供方账号；响应于资源转移请求，将所述资源提供方账号中与所述资源转移数额对应的资源转移至所述资源接收方账号。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取与待检测对象对应的彩色图和深度图；对所述彩色图进行生物特征检测，确定所述彩色图中包括有目标生物特征的第一目标区域；基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，确定所述深度图中与所述第一目标区域相匹配的第二目标区域；对所述深度图中的第二目标区域进行活体检测，得到与所述待检测对象对应的活体检测结果。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取与待检测对象对应的彩色图和深度图；...

【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获取与待检测对象对应的彩色图和深度图；/n对所述彩色图进行生物特征检测，确定所述彩色图中包括有目标生物特征的第一目标区域；/n基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，确定所述深度图中与所述第一目标区域相匹配的第二目标区域；/n对所述深度图中的第二目标区域进行活体检测，得到与所述待检测对象对应的活体检测结果。/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：
获取与待检测对象对应的彩色图和深度图；
对所述彩色图进行生物特征检测，确定所述彩色图中包括有目标生物特征的第一目标区域；
基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，确定所述深度图中与所述第一目标区域相匹配的第二目标区域；
对所述深度图中的第二目标区域进行活体检测，得到与所述待检测对象对应的活体检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，与所述待检测对象对应的彩色图和深度图具有不同的图像分辨率，且所述彩色图的图像分辨率大于所述深度图的图像分辨率。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与待检测对象对应的彩色图和深度图，包括：
当产生图像采集指令时，调用图像采集装置；
通过所述图像采集装置扫描预设范围内的待检测对象，并对所述待检测对象进行拍摄得到与所述待检测对象对应的彩色图和深度图。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物特征检测包括人脸检测，所述目标生物特征包括人脸；所述对所述彩色图进行生物特征检测，确定所述彩色图中包括有目标生物特征的第一目标区域，包括：
提取所述彩色图的图像特征，得到对应的第一特征图；
基于所述第一特征图进行人脸检测，得到多于一个的候选区域；
对所述多于一个的候选区域进行分类处理，确定属于人脸类别的人脸候选区域，并根据所述人脸候选区域确定所述彩色图中包括有人脸的第一目标区域。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，确定所述深度图中与所述第一目标区域相匹配的第二目标区域，包括：
确定所述第一目标区域中多于一个的第一目标位置；
基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，将各所述第一目标位置分别映射至所述深度图中，得到对应的第二目标位置；
根据多于一个的第二目标位置，确定所述深度图包括有目标生物特征的第二目标区域。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述彩色图对应第一图像分辨率，所述深度图对应第二图像分辨率；所述基于所述彩色图和所述深度图间的位置映射关系，将各所述第一目标位置分别映射至所述深度图中，得到对应的第二目标位置，包括：
获取具有第一图像分辨率的第一参考图中至少两个第一参考点的第一坐标；
获取具有第二图像分辨率的第二参考图中至少两个第二参考点的第二坐标；所述第二参考点为与所述第一参考点对应的像素点；
根据所述第一坐标中的第一参考横坐标、所述第二坐标中的第二参考横坐标、及所述第一目标位置的第一目标横坐标，计算得到第二目标横坐标；
根据所述第一坐标中的第一参考纵坐标、所述第二坐标中的第二参考纵坐标、及所述第一目标位置的第一目标纵坐标，计算得到第二目标纵坐标；
将由所述第二目标横坐标和所述第二目标纵坐标所确定的位置，作为所述深度图中与所述彩色图的第一目标位置对应的第二目标位置。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一坐标中的第一参考横坐标、所述第二坐标中的第二参考横坐标、及所述第一目标位置的第一目标横坐标，计算得到第二目标横坐标，包括：
计算两个第一参考点各自对应的第一参考横坐标的第一差值，并计算相应的两个第二参考点各自对应的第二参考横坐标的第二差值；
将所述第二差值和所述第一差值的比值作为水平缩放比例；
计算所述第一目标位置的第一目标横坐标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，王少鸣，郭润增，
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