【技术实现步骤摘要】
一种人脸活体检测方法、装置及计算机设备
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种人脸活体检测方法、装置及计算机设备。
技术介绍
近年来，随着人工智能相关技术的不断发展，人脸识别技术已经逐渐成为一种应用广泛的身份认证与识别技术，其应用于多种场景，例如安防、金融等等。具体的，现有的采用人脸识别技术进行身份验证时，可能会面对照片、视频或者是3D模型的攻击，从而导致人脸识别验证准确性较低。鉴于此，现有技术中提出了活体人脸检测的方式，但是现有技术中采用的基于光流法，图像纹理特征法以及基于人脸微动作分析法的人脸活体检测方法，大都需要提取较多的技术特征，然后进行相应的判断，耗时且计算量较大，还可能无法准确的对活体和非活体进行检测。可见，现有技术中的人脸活体检测方法存在准确性较差的技术问题。
技术实现思路
本申请提供一种人脸活体检测的方法、装置及计算机设备，用于解决现有技术中人脸活体检测准确性较差的技术问题。本申请的技术方案如下：第一方面，提供一种人脸活体检测的方法，所述方法包括：接收待检...
【技术保护点】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收待检测的图像，并对所述待检测的图像进行人脸和眼睛特征提取处理，获得所述眼睛对应的眼睛预定区域图像以及去除所述眼睛预定区域图像外的人脸区域图像，其中，所述待检测的图像为近红外场景下获取的包含人体脸部信息的图像；/n确定所述眼睛预定区域图像中的虹膜区域对应的第一特征信息，并确定所述第一特征信息对应的第一置信度；其中，所述第一特征信息用于表征所述虹膜区域内的像素的反射特征信息，所述第一置信度用于表征所述第一特征信息为人体真实眼睛对应的像素的反射特征信息的概率值；/n对所述人脸区域图像采集预定个数的人脸区域子图像信息，并确...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：
接收待检测的图像，并对所述待检测的图像进行人脸和眼睛特征提取处理，获得所述眼睛对应的眼睛预定区域图像以及去除所述眼睛预定区域图像外的人脸区域图像，其中，所述待检测的图像为近红外场景下获取的包含人体脸部信息的图像；
确定所述眼睛预定区域图像中的虹膜区域对应的第一特征信息，并确定所述第一特征信息对应的第一置信度；其中，所述第一特征信息用于表征所述虹膜区域内的像素的反射特征信息，所述第一置信度用于表征所述第一特征信息为人体真实眼睛对应的像素的反射特征信息的概率值；
对所述人脸区域图像采集预定个数的人脸区域子图像信息，并确定所述预定个数的人脸区域子图像信息对应的第二置信度；其中，所述人脸区域子图像信息用于表征人脸不同位置的纹理特征图像信息，所述第二置信度用于表征所述预定个数的人脸区域子图像信息为人体真实脸部信息的概率值；
根据所述第一置信度和所述第二置信度，确定所述待检测的图像为活体人脸图像或非活体人脸图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述眼睛预定区域图像中的虹膜区域对应的第一特征信息，包括：
确定所述眼睛预定区域图像中的虹膜区域；
对所述虹膜区域进行预设比例的缩放处理，以获得处理后的虹膜区域；
获取所述处理后的虹膜区域中的所有像素的像素强度，并确定所述所有像素的像素强度的平均像素强度值；
根据所述所有像素的像素强度和所述平均像素强度值，确定第一特征信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述所有像素的像素强度和所述平均像素强度值，确定第一特征信息，包括：
采用以下公式确定第一特征信息：
其中，Sh,w,s用于表征第一特征信息，Ih,w用于表征所有像素的像素强度中任意一个像素的像素强度，Imean用于表征平均像素强度值，h用于表征像素在图像中的高坐标，w用于表征像素在图像中的宽坐标。
4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，确定所述第一特征信息对应的第一置信度，包括：
将所述第一特征信息输入到支持向量机中，获得所述第一特征信息对应的第一置信度。
5.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，确定所述预定个数的人脸区域子图像信息对应的第二置信度，包括：
将所述预定个数的人脸区域子图像信息，输入预设的基于深度网络的分类器中，获得所述预定个数的人脸区域子图像信息对应的第二置信度。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一置信度和所述第二置信度，确定所述待检测的图像为活体人脸图像或非活体人脸图像，包括：
技术研发人员：李永凯，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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