本公开是关于一种活体检测方法、电子设备及存储介质。活体检测方法包括：获取待检测图像；其中，所述待检测图像中包括所述目标对象的脸部区域；提取所述待检测图像的图像特征；将所述图像特征与目标底库中的底库特征进行匹配；其中，所述目标底库中的底库特征为非活体图像所对应的图像特征；所述目标底库中的各底库特征是基于将待录入图像特征与第一特征集合和/或第二特征集合进行匹配所确定的，所述第一特征集合包括目标活体检测模型检测通过的图像特征，所述第二特征集合包括所述目标活体检测模型漏检的非活体图像特征；根据匹配结果，确定所述目标对象是否为活体。通过本公开可以实现针对图像的活体检测。开可以实现针对图像的活体检测。开可以实现针对图像的活体检测。
【技术实现步骤摘要】
一种活体检测方法、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及活体检测
，尤其涉及一种活体检测方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展，出现了活体检测技术，其作为一种高效便捷的身份验证方式，广泛应用于各类场景。
[0003]相关技术中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头以及点头等组合动作，验证用户是否为真实活体本人操作。然而，相关技术中的活体检测方法，无法较好的检出通过软件合成等方式得到的相似攻击实例图像。
技术实现思路
[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种活体检测方法、电子设备及存储介质。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种活体检测方法，包括：
[0006]获取待检测图像；其中，所述待检测图像中包括所述目标对象的脸部区域；提取所述待检测图像的图像特征；将所述图像特征与目标底库中的底库特征进行匹配；其中，所述目标底库中的底库特征为非活体图像所对应的图像特征；所述目标底库中的各底库特征是基于将待录入图像特征与第一特征集合和/或第二特征集合进行匹配所确定的，所述第一特征集合包括目标活体检测模型检测通过的图像特征，所述第二特征集合包括所述目标活体检测模型漏检的非活体图像特征；根据匹配结果，确定所述目标对象是否为活体。
[0007]一种实施方式中，采用如下方式确定所述底库特征：基于所述第一特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型检测通过的第一概率，以及，基于所述第二特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型漏检的第二概率；若所述第一概率和所述第二概率满足第一目标阈值条件，则将所述待录入图像特征确定为底库特征；其中，所述第一目标阈值条件包括所述第一概率大于或等于第一阈值，所述第二概率大于或等于第二阈值。
[0008]一种实施方式中，采用如下方式确定所述底库特征：基于所述第二特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型漏检的第二概率；若所述第二概率满足第二目标阈值条件，则将所述待录入图像特征确定为底库特征；其中，所述第二目标阈值条件包括所述第二概率大于或等于第二阈值。
[0009]一种实施方式中，所述基于所述第一特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型检测通过的第一概率，包括：确定所述待录入图像特征与所述第一特征集合中各图像特征之间的第一相似度值；从各个所述第一相似度值中确定相似度值大于第一相似度阈值的第一相似度值的第一数量；将所述第一数量与所述第一相似度值的总数量之间的比值，确定为所述第一概率。
[0010]一种实施方式中，所述基于所述第二特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型漏检的第二概率，包括：确定所述待录入图像特征与所述第二特征集合中各图像特征之间的第二相似度值；从各所述第二相似度值中确定所述相似度值大于第二相似度阈值的第二相似度值的第二数量；将所述第二数量与所述第二相似度值的总数量之间的比值，确定为所述第二概率。
[0011]一种实施方式中，所述提取所述待检测图像的图像特征，包括：对所述待检测图像的背景区域进行特征提取，得到所述待检测图像的图像特征。
[0012]一种实施方式中，所述将所述图像特征与目标底库中的底库特征进行匹配，包括：确定所述图像特征与所述目标底库中各底库特征之间的第三相似度值；所述根据匹配结果，确定所述目标对象是否为活体，包括：若存在相似度值大于第三相似度阈值的第三相似度值，则确定所述目标对象为非活体；若不存在相似度值大于第三相似度阈值的第三相似度值，则确定所述目标对象为活体。
[0013]一种实施方式中，还包括：通过其他活体检测方式对所述待检测图像进行活体检测，得到活体检测结果；根据匹配结果，确定所述目标对象是否为活体，包括：根据所述活体检测结果以及所述匹配结果，确定所述目标对象是否为活体。
[0014]根据本公开实施例第二方面，提供一种电子设备，包括：
[0015]处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0016]其中，所述处理器被配置为：执行第一方面或者第一方面任意一种实施方式中所述的活体检测方法。
[0017]根据本公开实施例第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行第一方面或者第一方面任意一种实施方式中所述的活体检测方法。
[0018]根据本公开实施例第四方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面或者第一方面任意一种实施方式中所述的活体检测方法。
[0019]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开可以获取待检测图像，提取待检测图像的图像特征，以及将图像特征与目标底库中的底库特征进行匹配。基于此，可以根据匹配结果，确定待检测图像中的目标对象是否为活体。其中，由于目标底库中的底库特征为非活体图像所对应的图像特征，也即，在本公开实施例中，则是通过将待检测图像的图像特征与非活体图像的图像特征进行匹配的方式进行活体检测，可实现对通过合成等方式得到的相似攻击图像的有效检测，从而提高活体检测的准确性；此外，本公开实施例中的目标底库中的各底库特征是基于将待录入图像特征与第一特征集合和第二特征集合进行匹配所确定的，且第一特征集合包括目标活体检测模型检测通过的图像特征，第二特征集合为目标活体检测模型漏检的非活体图像特征。也即，基于检测通过的图像特征集合和漏检的图像特征集合两个维度进行录入目标底库的底库特征的筛选，增建了录入底库的底库特征的准确度，进而提高了活体检测的准确性。
[0020]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0022]图1是根据一示例性实施例示出的一种活体检测方法的流程图。
[0023]图2是根据一示例性实施例示出的一种得到底库特征的方法流程图。
[0024]图3是根据一示例性实施例示出的另一种得到底库特征的方法流程图。
[0025]图4是根据一示例性实施例示出的一种基于第一特征集合，确定待录入图像特征的第一概率的方法流程图。
[0026]图5是根据一示例性实施例示出的一种基于第二特征集合，确定待录入图像特征的第二概率的方法流程图。
[0027]图6是根据一示例性实施例示出的另一种活体检测方法的流程图。
[0028]图7是根据一示例性实施例示出的又一种活体检测方法的流程图。
[0029]图8是根据一示例性实施例示出的另一种活体检测方法的流程图。
[0030]图9是根据一示例性实施例示出的又一种活体检测方法的流程图。
[0031]图10是根据一示例性实施例示出的一种活体检测装置框图。
[0032]图11是根据一示例性实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种活体检测方法，其特征在于，所述活体检测方法包括：获取待检测图像；其中，所述待检测图像中包括目标对象的脸部区域；提取所述待检测图像的图像特征；将所述图像特征与目标底库中的底库特征进行匹配；其中，所述目标底库中的底库特征为非活体图像所对应的图像特征；所述目标底库中的各底库特征是基于将待录入图像特征与第一特征集合和/或第二特征集合进行匹配所确定的，所述第一特征集合包括目标活体检测模型检测通过的图像特征，所述第二特征集合包括所述目标活体检测模型漏检的非活体图像特征；根据匹配结果，确定所述目标对象是否为活体。2.根据权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，采用如下方式确定所述底库特征：基于所述第一特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型检测通过的第一概率，以及，基于所述第二特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型漏检的第二概率；若所述第一概率和所述第二概率满足第一目标阈值条件，则将所述待录入图像特征确定为底库特征；其中，所述第一目标阈值条件包括所述第一概率大于或等于第一阈值，所述第二概率大于或等于第二阈值。3.根据权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，采用如下方式确定所述底库特征：基于所述第二特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型漏检的第二概率；若所述第二概率满足第二目标阈值条件，则将所述待录入图像特征确定为底库特征；其中，所述第二目标阈值条件包括所述第二概率大于或等于第二阈值。4.根据权利要求2所述的活体检测方法，其特征在于，所述基于所述第一特征集合，确定所述待录入图像特征被所述目标活体检测模型检测通过的第一概率，包括：确定所述待录入图像特征与所述第一特征集合中各图像特征之间的第一相似度值；从各个所述第一相似度值中确定相似度值大于第一相似度阈值的第一相似度值的第一数量；将所述第一数量与所述第一相似度值的总数量之间的比值，确定为所述第一概率。5.根据权利要求2或3所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵荔，金宇林，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司深圳旷视金智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。