一种活体检测的设备及方法技术

本申请公开了一种活体检测设备，该设备包括，至少两个以上用于采集待检测目标图像的图像采集模组，用于基于来自所述图像采集模组的图像数据进行活体检测的图像处理模组；以及用于控制的微处理器；所述微处理器根据应用需求配置活体检测模式，按照活体检测模式控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测模式进行活体检测；其中，检测模式至少包括，基于来自于一个所述图像采集模组图像数据的单一活体检测模式，或者基于来自任意两个以上所述图像采集模组图像数据的n重活体检测模式，n为所述任意两个以上图像采集模组的数量。本发明专利技术使得不同活体检测方法扬长避短，提高了活体检测的灵活性。提高了活体检测的灵活性。提高了活体检测的灵活性。

【技术实现步骤摘要】
一种活体检测的设备及方法


[0001]本专利技术图像识别检测领域，特别地，涉及一种活体检测设备及方法。

技术介绍

[0002]活体识别检测主要是通过识别活体上的生物特征信息来进行，它把生物特征信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。通俗地讲，就是在识别检测的过程中确定被检测目标确实是个“活体”，不是照片、视频或其他等假体。
[0003]以人脸活体的识别检测为例。目前，人脸活体检测技术主要有交互式动作、3D成像(多目成像、结构光、TOF等)、视频流、红外图像等，其中，
[0004]交互式动作其要求用户配合指令完成相应的动作，如眨眼、微笑、朗读等，根据判别得到的动作状态的变化情况来区分照片和活体人脸，需要用户配合，用户体验差，一旦获取所有交互指令可针对性地录制视频，从而难以防备视频攻击；
[0005]3D成像识别检测技术基于生成的深度图像进行识别检测，受物体材质和光照影响较小，可以很好的区分真假人脸。但单一的3D成像识别检测对一些3D打印的面具存在极高的误检率；
[0006]视频流识别检测技术基于视频流进行识别检测，单一的视频流识别对播放的视频产生误检。
[0007]红外图像识别检测技术基于红外相机拍摄的采集近红外光所呈现的图像进行识别检测，单一红外图像的活体检测会对某些红外照片产生误报。
[0008]以上几种活体检测方法都存在一些检测盲区，在一些特殊情况下会存在极高的风险。

技术实现思路

[0009]本专利技术提供了一种活体检测设备，以减少误检。
[0010]本专利技术提供一种活体检测设备，该设备包括，
[0011]至少两个以上用于采集待检测目标图像的图像采集模组，
[0012]用于基于来自所述图像采集模组的图像数据进行活体检测的图像处理模组；以及
[0013]用于控制的微处理器；
[0014]所述微处理器根据应用需求配置活体检测模式，按照活体检测模式控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测模式进行活体检测；
[0015]其中，检测模式至少包括，基于来自于一个所述图像采集模组图像数据的单一活体检测模式，或者基于来自任意两个以上所述图像采集模组图像数据的n重活体检测模式，n为所述任意两个以上图像采集模组的数量。
[0016]较佳地，所述微处理器基于所述图像处理模组输出的活体检测结果根据所述应用需求决策出最终检测结果；所述应用需求包括安全级别需求和/或图像采集的外部环境需求。
[0017]较佳地，该设备还包括，用于获取所述外部环境信息的环境传感器，将获取的环境信息输入给微处理器；
[0018]所述微处理器根据环境信息配置活体检测策略，按照活体检测策略控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测策略进行活体检测；基于所述图像处理模组输出的活体检测结果根据环境信息决策出最终检测结果；
[0019]其中，检测策略至少包括，基于所述图像采集模组图像数据活体检测的优先级。
[0020]较佳地，所述微处理器控制所述图像处理模组按照检测模式进行活体检测包括，微处理器将配置的活体检测模式和/或活体检测策略发送给图像处理模组，使得图像处理模组按照活体检测模式和/或活体检测策略调用相应的活体检测进程进行活体检测。
[0021]较佳地，所述图像采集模组包括，
[0022]用于采集待检测目标的三基色RGB图像和/或红外图像的第一图像采集模组，以及用于获取三维图像的第二图像采集模组，其中，
[0023]第二图像采集模组包括，用于基于泛光照明模块提供的红外光生成待检测目标结构光投影的结构光投影模块；
[0024]第一图像采集模组包括，用于采集RGB图像和红外图像的第一图像获取装置，为第一图像获取装置提供红外光的泛光照明模块，以及，将来自第一图像获取装置和结构光投影模块的光信号转换为电信号的多通道混合模式图像传感器；
[0025]所述多通道混合模式图像传感器将图像数据输入至所述图像处理模组；
[0026]所述图像处理模组从多通道混合模式图像传感器获取多通道混合图像数据，分离出RGB和红外的图像数据，分别调用基于RGB图像的活体检测进程、和/或基于红外图像的活体检测进程；基于结构光投影图案进行三维重建，获得深度信息，调用基于三维图像的活体检测进程。
[0027]较佳地，所述环境传感器包括用于检测环境光照度的环境光检测模块，将环境光检测信息输入至所述微处理器，
[0028]所述基于所述图像采集模组图像数据活体检测的优先级包括，当光照度大于或等于第一照度阈值时，基于RGB图像的活体检测的优先级最高；当光照度小于第一照度阈值时，基于红外图像的活体检测和/或基于三维图像的活体检测的优先级最高；
[0029]所述微处理器根据来自环境光检测模块的检测信息，控制第一图像采集模组和第二图像采集模组的图像采集：
[0030]当光照度小于第一照度阈值时，则开启所述泛光照明模块，触发第一图像获取装置采集红外图像和RGB图像，和/或开启所述结构光投影模块，触发多通道混合模式图像传感器获取结构光投影；
[0031]当光照度大于或等于第一照度阈值时，则关闭所述泛光照明模块，触发第一图像获取装置采集RGB图像。
[0032]较佳地，所述环境传感器还包括获得待检测目标距离的测距模块，将距离信息输入至微处理器，
[0033]所述微处理器根据距离信息唤醒该检测设备，并将距离信息作为辅助参数输入至图像处理模组，使得图像处理模组根据距离信息将三维重建图像的图像特征与标定结果进行匹配，得到深度信息。
[0034]本专利技术提供的一种微处理器，该微处理器连接有至少两个以上用于采集待检测目标图像的图像采集模组，以及用于基于来自所述图像采集模组的图像数据进行活体检测的图像处理模组；
[0035]所述微处理器根据应用需求配置活体检测模式，按照活体检测模式控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测模式进行活体检测；
[0036]其中，检测模式至少包括，基于来自于一个所述图像采集模组图像数据的单一活体检测模式，或者基于来自任意两个以上所述图像采集模组图像数据的n重活体检测模式，n为所述任意两个以上图像采集模组的数量。
[0037]较佳地，所述微处理器还连接有用于获取环境信息的环境传感器，
[0038]所述微处理器根据来自环境传感器的环境信息配置活体检测策略；按照活体检测策略控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测策略进行活体检测；基于所述图像处理模组输出的活体检测结果，根据应用需求决策出最终检测结果；
[0039]其中，检测策略至少包括，所述图像采集模组图像数据活体检测的优先级；
[0040]所述应用需求包括安全级别需求和/或图像采集的外部环境需求。
[0041]本专利技术还提供一种活体检测设备，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种活体检测设备，其特征在于，该设备包括，至少两个以上用于采集待检测目标图像的图像采集模组，用于基于来自所述图像采集模组的图像数据进行活体检测的图像处理模组；以及用于控制的微处理器；所述微处理器根据应用需求配置活体检测模式，按照活体检测模式控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测模式进行活体检测；其中，检测模式至少包括，基于来自于一个所述图像采集模组图像数据的单一活体检测模式，或者基于来自任意两个以上所述图像采集模组图像数据的n重活体检测模式，n为所述任意两个以上图像采集模组的数量。2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述微处理器基于所述图像处理模组输出的活体检测结果根据所述应用需求决策出最终检测结果；所述应用需求包括安全级别需求和/或图像采集的外部环境需求。3.如权利要求2所述的设备，其特征在于，该设备还包括，用于获取所述外部环境信息的环境传感器，将获取的环境信息输入给微处理器；所述微处理器根据环境信息配置活体检测策略，按照活体检测策略控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测策略进行活体检测；基于所述图像处理模组输出的活体检测结果根据环境信息决策出最终检测结果；其中，检测策略至少包括，基于所述图像采集模组图像数据活体检测的优先级。4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述微处理器控制所述图像处理模组按照检测模式进行活体检测包括，微处理器将配置的活体检测模式和/或活体检测策略发送给图像处理模组，使得图像处理模组按照活体检测模式和/或活体检测策略调用相应的活体检测进程进行活体检测。5.如权利要求4所述的设备，其特征在于，所述图像采集模组包括，用于采集待检测目标的三基色RGB图像和/或红外图像的第一图像采集模组，以及用于获取三维图像的第二图像采集模组，其中，第二图像采集模组包括，用于基于泛光照明模块提供的红外光生成待检测目标结构光投影的结构光投影模块；第一图像采集模组包括，用于采集RGB图像和红外图像的第一图像获取装置，为第一图像获取装置提供红外光的泛光照明模块，以及，将来自第一图像获取装置和结构光投影模块的光信号转换为电信号的多通道混合模式图像传感器；所述多通道混合模式图像传感器将图像数据输入至所述图像处理模组；所述图像处理模组从多通道混合模式图像传感器获取多通道混合图像数据，分离出RGB和红外的图像数据，分别调用基于RGB图像的活体检测进程、和/或基于红外图像的活体检测进程；基于结构光投影图案进行三维重建，获得深度信息，调用基于三维图像的活体检测进程。6.如权利要求5所述的设备，其特征在于，所述环境传感器包括用于检测环境光照度的环境光检测模块，将环境光检测信息输入至所述微处理器，所述基于所述图像采集模组图像数据活体检测的优先级包括，当光照度大于或等于第一照度阈值时，基于RGB图像的活体检测的优先级最高；当光照度小于第一照度阈值时，基
于红外图像的活体检测和/或基于三维图像的活体检测的优先级最高；所述微处理器根据来自环境光检测模块的检测信息，控制第一图像采集模组和第二图像采集模组的图像采集：当光照度小于第一照度阈值时，则开启所述泛光照明模块，触发第一图像获取装置采集红外图像和RGB图像，和/或开启所述结构光投影模块，触发多通道混合模式图像传感器获取结构光投影；当光照度大于或等于第一照度阈值时，则关闭所述泛光照明模块，触发第一图像获取装置采集RGB图像。7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述环境传感器还包括获得待检测目标距离的测距模块，将距离信息输入至微处理器，所述微处理器根据距离信息唤醒该检测设备，并将距离信息作为辅助参数输入至图像处理模组，使得图像处理模组根据距离信息将三维重建图像的图像特征与标定结果进行匹配，得到深度信息。8.一种微处理器，其特征在于，该微处理器连接有至少两个以上用于采集待检测目标图像的图像采集模组，以及用于基于来自所述图像采集模组的图像数据进行活体检测的图像处理模组；所述微处理器根据应用需求配置活体检测模式，按照活体检测模式控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测模式进行活体检测；其中，检测模式至少包括，基于来自于一个所述图像采集模组图像数据的单一活体检测模式，或者基于来自任意两个以上所述图像采集模组图像数据的n重活体检测模式，n为所述任意两个以上图像采集模组的数量。9.如权利要求8所述的微处理器，其特征在于，所述微处理器还连接有用于获取环境信息的环境传感器，所述微处理器根据来自环境传感器的环境信息配置活体检测策略；按照活体检测策略控制所述图像采集模组对待检测目标图像的采集，控制所述图像处理模组按照检测策略进行活体检测；基于所述图像处理模组输出的活体检测结果，根据应用需求决策出最终检测结果；其中，检测策略至少包括，所述图像采集模组图像数据活体检...

【专利技术属性】
技术研发人员：任志浩，张云生，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：