一种使用RGB红外相机的活体检测方法技术

一种使用RGB红外相机的活体检测方法，包括：S1、获取RGB图像和红外图像；S2、检测所述S1中获取的RGB图像人脸框位置，截取RGB人脸位置，获取RGB人脸；S3、截取红外图像中对应RGB图像中RGB人脸位置的区域，获取红外人脸；S4、对所述S3中获取的红外人脸进行屏幕攻击判断，判断是否视为屏幕攻击；S5、所述S4中不视为屏幕攻击时，对所述RGB人脸进行照片攻击判断，判断是否视为照片攻击；S6、所述S5中不视为照片攻击时，则检测为活体。本发明专利技术不需要用户做一些多余的动作来配合，用户体验好；没有增加过多的额外传感器，因此并没有因为安全性、速度和用户体验的优化而带来成本的增加。

【技术实现步骤摘要】
一种使用RGB红外相机的活体检测方法
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种使用RGB红外相机的活体检测方法。
技术介绍
活体检测作为判断当前检测人脸是否为活体的一项技术，是人脸识别中较为关键的技术。目前主要的活体检测技术主要有：动作配合式活体检测、静默活体检测、红外活体检测和3D结构光活体检测。动作配合式活体检测：给出指定动作要求，用户需配合完成，通过实时检测用户眼睛，嘴巴，头部姿态的状态，来判断是否是活体。优点是准确率高，应用广；但也有明显不足，用户需要高度配合，用户体验差，攻击者可以将合法用户的面部和嘴部掏空来做相应指令，欺骗成本低。静默活体检测：相对于动态活体检测方法，静默活体检测需要用户做任何动作，自然面对摄像头3、4秒钟即可。由于真实人脸并不是绝对静止的，存在微表情，如眼皮眼球的律动、眨眼、嘴唇及周边面颊的伸缩等，可通过此类特征反欺骗。该方法不需用户配合，用户体验好，能有效防止照片、视频的攻击；但是需要用户需要等待时间较长，并且这种方法受光线影响较大。近红外活体检测：利用近红外成像原理，实现夜间或无自然本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种使用RGB红外相机的活体检测方法，包括检测网络，其特征在于，包括：/nS1、获取RGB图像和红外图像；/nS2、检测所述S1中获取的RGB图像人脸框位置，截取RGB人脸位置，获取RGB人脸；/nS3、截取红外图像中对应RGB图像中RGB人脸位置的区域，获取红外人脸；/nS4、对所述S3中获取的红外人脸进行屏幕攻击判断，判断是否视为屏幕攻击；/nS5、所述S4中不视为屏幕攻击时，对所述RGB人脸进行照片攻击判断，判断是否视为照片攻击；/nS6、所述S5中不视为照片攻击时，则检测为活体。/n

【技术特征摘要】
1.一种使用RGB红外相机的活体检测方法，包括检测网络，其特征在于，包括：
S1、获取RGB图像和红外图像；
S2、检测所述S1中获取的RGB图像人脸框位置，截取RGB人脸位置，获取RGB人脸；
S3、截取红外图像中对应RGB图像中RGB人脸位置的区域，获取红外人脸；
S4、对所述S3中获取的红外人脸进行屏幕攻击判断，判断是否视为屏幕攻击；
S5、所述S4中不视为屏幕攻击时，对所述RGB人脸进行照片攻击判断，判断是否视为照片攻击；
S6、所述S5中不视为照片攻击时，则检测为活体。


2.根据权利要求1所述的使用RGB红外相机的活体检测方法，其特征在于，所述S2中获取RGB人脸包括：
S21、任意尺度缩放所截取RGB人脸位置的图像，生成图像金字塔，向卷积网络输入12×12×3大小的图像，通过三个卷积层得到1×1×24的特征层；
S22、将1×1×24的层作为特征向量送入三个分支，1×1×2的人脸分类层，1×1×4的包围盒回归层和1×1×2的纹理分类层；
S23、将图像金字塔输入网络，当缩放图像的大小不是12×12时，得到的输出就是m×m×2和m×m×4，将每一个结果对应的12×12回推到在缩放图像上所处位置；
S24、从S22得到的人脸分类层中提取出人脸得分，得分高于初始预设阈值的包围盒保留，然后将所有缩放图像上检测到的包围盒做非极大值抑制；
S25、将S24中的包围盒从原图中截取下来，缩放到24×24×3；
S26、将经过S25处理的结果，通过5个卷积层得到128长度的特征向量，将该特征向量送入人脸分类分支和包围盒回归分支，得到人脸得分和包围盒，将得分低于阈值的包围盒抛弃，将剩下的包围盒做非极大值抑制；
S27、将S26中得到的包围盒从S1输入的原图像上截取图像下来，缩放到48×48×3；
S...

【专利技术属性】
技术研发人员：安民洙，姜贺，
申请(专利权)人：广东光速智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44