人脸活体检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种人脸活体检测方法、装置及存储介质。所述方法包括：在启动人脸识别功能后，获取待检测对象对应的多模态信息，多模态信息包括人脸图像、环境光信息和人脸姿态信息；根据多模态信息进行活体检测得到活体检测结果，活体检测结果用于指示待检测对象是否为活体。本申请实施例通过根据待检测对象对应的多模态信息进行活体检测，由于该多模态信息包括人脸图像、环境光信息和人脸姿态信息，使得活体检测的输入参数在各个维度的特征信息更加丰富，提高了活体检测结果的准确度。结果的准确度。结果的准确度。

【技术实现步骤摘要】
人脸活体检测方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种人脸活体检测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]人脸活体检测的主要目的是判断当前的人脸是否为活体人脸，以抵挡假人脸的攻击。人脸活体检测是进行人脸识别之前的重要步骤。随着人脸识别在人脸解锁以及人脸支付等诸多重要领域的应用，采用仿冒人脸来攻击人脸识别的问题日益凸显，人脸活体检测是抵挡仿冒人脸攻击的主要技术路径。
[0003]相关技术中，采集待检测对象对应的图像，基于采集的图像对待检测对象进行活体检测，得到待检测对象的活体检测结果。然而，该种活体检测方法仅关注图像方面的信息，关注的信息较局限，容易被攻击，活体检测结果的准确度较低，活体检测的效果不佳。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，提出了一种人脸活体检测方法、装置及存储介质，可以利用多模态信息(包括人脸图像、环境光信息和人脸姿态信息)进行活体检测得到活体检测结果，可提高活体检测结果的准确度。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种人脸活体检测方法，该方法包括：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：在启动人脸识别功能后，获取待检测对象对应的多模态信息，所述多模态信息包括人脸图像、环境光信息和人脸姿态信息；根据所述多模态信息进行活体检测得到活体检测结果，所述活体检测结果用于指示所述待检测对象是否为活体。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸图像包括初始的第一人脸图像和经过图像信号处理后的第二人脸图像，所述环境光信息包括第一光照强度信息，所述人脸姿态信息包括第一人脸姿态角度值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多模态信息进行活体检测得到活体检测结果，包括：根据所述第二人脸图像中人脸所在区域，得到第三人脸图像；对所述第三人脸图像进行光照强度的预测得到第二光照强度信息，并对所述第三人脸图像进行人脸姿态角度的预测得到第二人脸姿态角度值；根据所述第二光照强度信息、所述第二人脸姿态角度值和所述多模态信息进行活体检测得到所述活体检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一光照强度信息包括第一光照强度值，所述第二光照强度信息包括第二光照强度值，所述根据所述第二光照强度信息、所述第二人脸姿态角度值和所述多模态信息进行活体检测得到所述活体检测结果，包括：将所述第一光照强度值与所述第二光照强度值的差值绝对值确定为第一差值，并将所述第一人脸姿态角度值与所述第二人脸姿态角度值的差值绝对值确定为第二差值；当所述第一差值和所述第二差值满足预设条件时，将所述第一人脸图像和所述第二人脸图像输入至训练好的单帧活体检测模型中，输出得到所述活体检测结果；其中，所述预设条件包括所述第一差值小于第一预设阈值且所述第二差值小于第二预设阈值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一光照强度信息包括第一光照强度值，所述第二光照强度信息包括第二光照强度值，所述根据所述第二光照强度信息、所述第二人脸姿态角度值和所述多模态信息进行活体检测得到所述活体检测结果，包括：将所述第一光照强度值与所述第二光照强度值的差值绝对值确定为第一差值，并将所述第一人脸姿态角度值与所述第二人脸姿态角度值的差值绝对值确定为第二差值...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢妍辉，薛传颂，廖晓锋，刁继尧，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：