一种人脸静默活体检测方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种人脸静默活体检测方法、装置、终端及存储介质，将待检测人脸图像输入MobileNetV3‑Small网络模型进行检测，获得第一分类置信度值；将待检测人脸图像输入MobileNetV3‑Large网络模型进行检测，获得第二分类置信度值；对第一分类置信度值和第二分类置信度值求平均获得平均置信度值；判断平均置信度值是否超过预设置信度阈值，若超过则输出结果为活体，若未超过则输出结果为非活体。本发明专利技术使检测算法更适用于内存和处理性能较低的移动端，处理过程更加流畅，且提高检测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸静默活体检测方法、装置、终端及存储介质
本专利技术涉及人脸静默活体检测领域，具体涉及一种人脸静默活体检测方法、装置、终端及存储介质。
技术介绍
在不同的生物特征识别方法中，人脸识别有其自身特殊的优势：非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性。人脸识别技术利用人体生物特征的唯一性进行身份认证，其在身份认证和自主签到等方面得到应用，并且人脸识别后的授权趋向于无人监督化。然而人脸生物特征并不能作为安全的密钥使用，因为带有人脸生物特征的照片、视频等多媒体媒介很容易被收集用来恶意攻击人脸识别系统，这给系统的安全性带来很大威胁，并给社会和个人造成极大损失，因此，设计一个检测精度高、耗时短、鲁棒性强、泛化能力强的人脸反欺骗系统至关重要。人脸识别系统中的反欺骗检测称为人脸活体检测，活体检测被用来判断采集到的人脸是真实人脸还是伪造的人脸(如：照片、视频、面具等)。真实人脸图像是在摄像头下直接获取的，而伪造人脸图像主要是通过假人脸制作和二次采集获得，两者之间存在一定的差异，主要表现在图像纹理信息、深度信息、运动信息、光谱信息等方面。利用真实人脸本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸静默活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Small网络模型进行检测，获得第一分类置信度值；/n将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Large网络模型进行检测，获得第二分类置信度值；/n对第一分类置信度值和第二分类置信度值求平均获得平均置信度值；/n判断平均置信度值是否超过预设置信度阈值，若超过则输出结果为活体，若未超过则输出结果为非活体。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸静默活体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Small网络模型进行检测，获得第一分类置信度值；
将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Large网络模型进行检测，获得第二分类置信度值；
对第一分类置信度值和第二分类置信度值求平均获得平均置信度值；
判断平均置信度值是否超过预设置信度阈值，若超过则输出结果为活体，若未超过则输出结果为非活体。


2.根据权利要求1所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，MobileNetV3-Small网络模型进行训练时引入傅里叶频谱对模型训练进行辅助监督；
MobileNetV3-Large网络模型进行训练时引入傅里叶频谱对模型训练进行辅助监督。


3.根据权利要求1或2所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：
采用RetinaFace算法对采集的含有人脸的图像进行检测获得人脸定位框；基于所获得的人脸定位框，根据裁剪阈值扩大人脸图像搜索区域，裁剪出符合条件的含有人脸图像的区域，对此区域进行尺寸变换，得到处理完成的图像作为待检测人脸图像。


4.根据权利要求3所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，输入MobileNetV3-Small网络模型的待检测人脸图像所对应的裁剪阈值小于输入MobileNetV3-Large网络模型的待检测人脸图像所对应的裁剪阈值。


5.一种人脸静默活体检测装置，其特征在于，包括，
第一检测模块：将待检测人脸图像输入MobileNetV3-Small网络模型进行检测，获得第一分类置信度值；
第二检测模块：将待检测人脸图...

【专利技术属性】
技术研发人员：马磊，陈义学，夏彬彬，侯庆，
申请(专利权)人：山东山大鸥玛软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37