【技术实现步骤摘要】
一种活体检测方法及装置、电子设备、存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种活体检测方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]在人脸识别中，活体检测是重要的防欺诈手段，用于识别目标对象是否为真实人类。现有的活体检测方式主要是对拍摄到的单帧静态图像进行图像特征分析，从而获得活体鉴别结果。然而，随着屏幕显示以及纸张成像技术的发展，这种方式存在较大的局限性，使得活体检测的准确率较低。
技术实现思路
[0003]本申请提供一种活体检测方法及装置、电子设备、存储介质，其主要目的在于提升活体检测的准确性。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例提供了一种活体检测方法，所述方法包括以下步骤：
[0005]获取目标对象多个视频图像帧，并根据所述多个视频图像帧生成多个图像对；
[0006]对所述图像对进行空间特征提取，得到空间特征信息，所述空间特征信息包括多个第一图像通道和所述第一图像通道对应的空间特征；
[0007]对所述图像对进行时序特征提取，得到时序特征...
【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，所述方法包括：获取目标对象的多个视频图像帧，并根据所述多个视频图像帧生成多个图像对；对所述图像对进行空间特征提取，得到空间特征信息，所述空间特征信息包括多个第一图像通道和所述第一图像通道对应的空间特征；对所述图像对进行时序特征提取，得到时序特征信息，所述时序特征信息包括多个第二图像通道和所述第二图像通道对应的时序特征；根据所述空间特征信息和所述时序特征信息，生成所述第一图像通道的通道注意力和所述第二图像通道的通道注意力；从所述多个第一图像通道和所述多个第二图像通道中确定通道注意力满足预设注意力条件的目标图像通道；根据所述空间特征信息和所述时序特征信息，获取所述目标图像通道对应的目标特征信息；根据所述目标特征信息进行活体检测，得到活体检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像对进行时序特征提取，得到时序特征信息，包括：将所述图像对输入第一预设模型中进行时序特征提取，得到时序特征信息；其中，所述第一预设模型的训练步骤包括：获取一定数量的图像对样本以及所述图像对样本的目标标注数据；利用所述图像对样本训练第一预设模型，得到训练信息；根据所述训练信息，生成光流特征信息；根据所述光流特征信息、所述训练信息和所述目标标注数据对所述第一预设模型的参数进行调整，直至所述第一预设模型满足训练结束条件。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述图像对样本训练第一预设模型，得到训练信息，包括：将所述图像对样本输入第一预设模型中进行N次特征提取，得到训练信息，所述训练信息包括第N
‑
m次特征提取对应的第一提取信息以及第N次特征提取对应的第二提取信息，N和m均为正整数，且m∈[1,N
‑
1]；所述根据所述训练信息，生成光流特征信息，包括：根据所述第一提取信息，生成光流特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标标注数据包括所述图像样本的时序特征标注数据以及光流标注数据；所述根据所述光流特征信息、所述训练信息和所述目标标注数据对所述第一预设模型的参数进行调整，直至所述第一预设模型满足训练结束条件，包括：根据所述光流特征信息和所述光流标注数据，计算第一损失值；根据所述第二提取信息和所述时序特征标注数据，计算第二损失值；根据所述第一损失值和所述第二损失值验证所述第一预设模型是否满足训练结束条件；若所述第一预设模型满足所述训练结束条件，则训练结束；若所述第一预设模型不满足所述训练结束条件，根据所述第一损失值和所述第二损失值调整所述第一预设模型的参
数，以及，增加样本数量并重新执行训练步骤。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述多个第一图像通道和所述多个第二图像通道中确定通道注意力满...
【专利技术属性】
技术研发人员：李茜萌，陆进，朱禹萌，刘玉宇，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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