活体检测的方法、装置以及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种活体检测的方法、装置以及存储介质。其中，该方法包括：从目标对象朗读检测文本的视频中获取唇部图像帧数据和音频数据；确定与音频数据对应的音频特征；利用预先训练的同步检测模型对唇部图像帧数据和音频特征进行识别，确定唇部图像帧数据和音频数据的同步匹配的结果，其中同步检测模型的模型结构为用于检测视频的第一神经网络和用于检测音频的第二神经网络；以及根据同步匹配的结果，判断目标对象是否为活体。判断目标对象是否为活体。判断目标对象是否为活体。

【技术实现步骤摘要】
活体检测的方法、装置以及存储介质


[0001]本申请涉及计算机人工智能
，特别是涉及一种活体检测的方法、装置以及存储介质。

技术介绍

[0002]活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。其中，最常见的活体检测方法就是进行唇部检测，唇部检测主要有以下方法：
[0003]1.计算嘴部长度和嘴部宽度的比值获取对应的所述视频帧的嘴部数值，基于每一抽取的所述视频帧的所述嘴部数值判断所述待测人脸视频的嘴部运动的情况；2.将嘴部特征信息与唇语库中所述验证内容对应的参考唇语特征序列是否相匹配，进行反欺诈判别；3.语音和唇语相融合的身份认证方法，提取待认证的语音倒频谱特征和唇语特征；采用并行策略融合所述语音倒频谱特征和所述唇语特征，得到复向量特征；利用复向量特征作为训练样本训练复数极限学习机的多输入本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种活体检测的方法，其特征在于，包括：从目标对象朗读检测文本的视频中获取唇部图像帧数据和音频数据；确定与所述音频数据对应的音频特征；利用预先训练的同步检测模型对所述唇部图像帧数据和所述音频特征进行识别，确定所述唇部图像帧数据和所述音频数据的同步匹配的结果，其中所述同步检测模型的模型结构为用于检测视频的第一神经网络和用于检测音频的第二神经网络；以及根据所述同步匹配的结果，判断所述目标对象是否为活体。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述同步匹配的结果为同步匹配的情况下，判断所述目标对象是否为活体的操作，包括：利用预设的唇语识别模型对所述唇部图像帧数据进行唇语识别；利用预设的语音识别模型对所述音频特征进行语音识别；以及根据所述唇语识别的结果和所述语音识别的结果，判定所述目标对象是否为活体。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述唇语识别的结果和所述语音识别的结果，判定所述目标对象是否为活体的操作，包括：将所述唇语识别的结果与所述检测文本对应的唇部特征进行唇部特征匹配；将所述语音识别的结果与所述检测文本对应的语音特征进行语音特征匹配；以及根据所述唇部特征匹配的结果和所述语音特征匹配的结果，判定所述目标对象是否为活体。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述唇部特征匹配的结果和所述语音特征匹配的结果，判定所述目标对象是否为活体的操作，包括：在所述唇部特征匹配的结果为匹配且所述语音特征匹配的结果为匹配的情况下，判定所述目标对象是为活体。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络和所述第二神经网络的网络结构相...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔志飞，赵幸福，曾定衡，赵立军，
申请(专利权)人：北京中关村科金技术有限公司，
类型：发明
国别省市：