一种红外图像处理、活体检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种红外图像处理、活体检测方法及装置，用以实现更高精度的活体或非活体的图像检测。所述处理方法包括：确定待处理红外图像，其中包括目标对象采集的活体红外图像和非活体红外图像中的至少一种；对待处理红外图像进行第一增强处理和第二增强处理中的至少一种操作，获得待处理红外图像对应的目标图像，用于对活体检测模型进行训练，活体检测模型用于确定检测对象是否是活体；第一增强处理包括：将待处理红外图像划分为多个图像块，调整多个图像块中至少部分图像块在红外图像中的位置；第二增强处理包括：将待处理红外图像与预设的光晕图像进行融合；光晕图像是对包含光照信息的图像进行处理获得的。光照信息的图像进行处理获得的。光照信息的图像进行处理获得的。

【技术实现步骤摘要】
一种红外图像处理、活体检测方法及装置


[0001]本申请涉及图像
，尤其涉及一种红外图像处理、活体检测方法及装置。

技术介绍

[0002]以下
技术介绍
的描述可以包括对本申请实施例的至少一些示例的见解、发现、理解或公开或关联、以及相关现有技术不知道但由本申请提供的公开内容。本申请的一些这种贡献可以在下面被具体指出，而本申请的其他这种贡献将从相关上下文中显而易见。
[0003]人脸识别作为人工智能技术的重要应用之一，近几年得到了快速发展。人脸识别的各种应用在生活中也越来越常见，比如刷脸支付，刷脸通行等，它给人们的生活带来了很多便利。但是，与此同时也存在很多安全隐患，比如人脸信息被盗用，可能存在非法入侵的风险，所以安全性是人脸识别系统重点需要考虑的一个因素。为了防御虚假人脸对人脸识别系统的攻击，活体检测技术就显得至关重要。活体检测技术通常主要用来防御的攻击类型包括打印照片攻击、屏幕攻击、面具攻击等。
[0004]目前常用的活体检测方法分为两种，一种是需要人为配合的方式，通过人的眨眼，摇头、张嘴等动作来判断是否为真人；另一种是无需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种红外图像处理方法，其特征在于，该方法包括：确定待处理红外图像，所述待处理红外图像包括目标对象采集的活体红外图像和非活体红外图像中的至少一种；对所述待处理红外图像进行第一增强处理和第二增强处理中的至少一种操作，获得所述待处理红外图像对应的目标图像，所述目标图像用于对活体检测模型进行训练，所述活体检测模型用于确定检测对象是否是活体；其中：所述第一增强处理包括：将所述待处理红外图像划分为多个图像块，调整所述多个图像块中至少部分图像块在所述红外图像中的位置；所述第二增强处理包括：将所述待处理红外图像与预设的光晕图像进行融合；所述光晕图像是对包含光照信息的图像进行处理获得的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述多个图像块中至少部分图像块在所述红外图像中的位置，包括：按照所述待处理红外图像上的预设位置，从所述多个图像块中选取出N1个图像块，所述N1为大于1的整数；按照预设位置调整原则，将所述N1个图像块中的各个图像块，调整到所述待处理红外图像中所述各个图像块各自对应的目标位置；其中，每个图像块在所述待处理红外图像中的目标位置与每个图像块对应的原始位置不同；所述原始位置为对所述待处理红外图像进行第一增强处理之前，对应的图像块在所述待处理图像中的位置。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理红外图像与预设的光晕图像进行融合，包括：将所述待处理红外图像中至少部分像素位置的像素值，与所述光晕图像上目标像素位置的像素值进行加权叠加，其中：所述目标像素位置与所述至少部分像素位置对应。4.一种活体检测方法，其特征在于，该方法包括：获取检测对象的待检测红外图像；利用训练后的活体检测模型对所述待检测红外图像进行检测，确定所述检测对象是否是活体；所述活体检测模型是利用权利要求1
‑
3任一项获得的目标图像进行训练得到的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述活体检测模型包括N2个活体检测分支和分类层，所述N2为大于1的整数...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁晓曦，殷俊，朱树磊，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：