图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法涉及人工智能的计算机视觉技术，所述方法包括：对将待检测图像对应的全局频域图与待检测图像融合获得的全局融合图像进行活体检测，获得第一检测结果；当第一检测结果表示待检测图像属于屏幕翻拍图像时，则确定待检测图像未通过活体检测；否则，基于待检测图像中的生物特征获得生物特征图像，对将生物特征图像对应的局部频域图与生物特征图像融合获得的局部融合图像进行活体检测，获得第二检测结果，根据第一检测结果与第二检测结果确定待检测图像对应的活体检测结果。本申请提供的方案能够防御多种不同场景的翻拍图像的攻击，具有更高的准确性及普适性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术和人工智能技术的发展，为了更准确、便捷地鉴定用户身份，出现了活体检测技术。活体检测技术能够利用生物特征信息验证用户是否为真实活体操作，可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡等常见的攻击手段，活体检测包括人脸活体检测、掌纹活体检测、虹膜活体检测，等等。
[0003]目前，由于实际生活中可能存在许多不同种类的攻击类型，有的攻击图像的纹理特征并不那么明显，甚至是肉眼都难以根据攻击图像的纹理进行区分，使得仅靠单一的图像纹理信息进行活体检测的方式在不同类型的攻击图像上的泛化性较差，检测准确率较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升活体检测的泛化性和准确性的图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括待检测对象的生物特征；对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括待检测对象的生物特征；对将所述待检测图像对应的全局频域图与所述待检测图像融合获得的全局融合图像进行活体检测，获得所述待检测图像对应的第一检测结果；当所述第一检测结果表示所述待检测图像属于屏幕翻拍图像时，则直接确定所述待检测图像未通过活体检测；当所述第一检测结果表示所述待检测图像不属于屏幕翻拍图像时，则基于所述待检测图像中的生物特征获得生物特征图像，对将所述生物特征图像对应的局部频域图与所述生物特征图像融合获得的局部融合图像进行活体检测，获得所述待检测图像对应的第二检测结果，并根据所述第一检测结果与所述第二检测结果，确定所述待检测图像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，所述方法还包括：对所述待检测图像进行频域变换处理，获得所述全局频域图；将所述待检测图像与所述全局频域图融合，获得所述全局融合图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对将所述待检测图像对应的全局频域图与所述待检测图像融合获得的全局融合图像进行活体检测，获得所述待检测图像对应的第一检测结果，包括：将所述全局融合图像输入训练好的活体检测模型；通过所述活体检测模型中的全局检测网络，提取所述全局融合图像的图像特征，并基于所述图像特征输出所述待检测图像属于屏幕翻拍图像的概率，作为第一检测结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测图像中的生物特征获得生物特征图像，包括：对所述待检测图像进行生物特征检测，确定所述待检测图像中的生物特征区域；按所述生物特征区域裁剪所述待检测图像，获得所述生物特征图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述生物特征图像进行频域变换处理，获得所述局部频域图；将所述生物特征图像与所述局部频域图融合，获得所述局部融合图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对将所述生物特征图像对应的局部频域图与所述生物特征图像融合获得的局部融合图像进行活体检测，获得所述待检测图像对应的第二检测结果，包括：将所述局部融合图像输入训练好的活体检测模型；通过所述活体检测模型中的局部检测网络，提取所述局部融合图像的图像特征，并基于所述图像特征输出所述待检测图像属于纸片翻拍图像的概率，作为第二检测结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一检测结果与所述第二检测结果，确定所述待检测图像对应的活体检测结果，包括：当所述第一检测结果表示所述待检测对象的生物特征属于屏幕翻拍图像中的生物特征的第一概率，且所述第一概率小于第一阈值时，则获取所述第二检测结果，所述第二检测结果表示所述待检测对象的生物特征属于纸片翻拍图像中的生物特征的第二概率；
当所述第二概率小于第二阈值时，确定所述待检测图像通过活体检测。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述第一概率大于第一阈值时，则确定所述待检测对象的生物特征为屏幕翻拍图像中的生物特征；当所述第二概率大于第二阈值时，则确定所述待检测对象的生物特征为纸片翻拍图像中的生物特征。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取原始的采集图像；将所述采集图像调整至第一预设尺寸，得到所述待检测图像；对所述采集图像进行生物特征检测，确定所述采集图像中的生物特征区域；从所述采集图像中裁剪出所述生物特征区域后，将所述生物特征区域调整至第二预设尺寸，得到所述生物特征图像。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一样本集合和第二样本集合，所述第一样本集合与所述第二样本集合中的样...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹邦杰，姚太平，吴双，孟嘉，丁守鸿，李季檩，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：