活体检测的方法、装置及计算机可读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、装置及计算机可读存储介质，该活体检测的方法包括：获取目标对象的热成像图像，并将热成像图像划分为多个区域；分别确定热成像图像中每个区域的区域温度；基于多个区域的区域温度进行特征提取，得到目标对象的温度分布特征；基于目标对象的温度分布特征进行活体检测，以确定目标对象是否为活体。本申请所提供的方法可以减少活体检测过程中的算法计算量，提高活体检测的速度。速度。速度。

【技术实现步骤摘要】
活体检测的方法、装置及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种活体检测的方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]数字技术的发展将人类社会带入了人工智能时代，各种生物识别技术被广泛应用到人们的日常生活中。随之基于人脸的生物识别技术被广泛应用于闸机通行、手机解锁、考勤签到等系统的用户身份认证。然而这些人脸识别认证系统存在着巨大的安全问题，比如当用户的人脸信息被盗取后，被投放到手机屏幕、打印成照片或者制作成面具伪装用户人脸进行识别认证，对身份认证系统进行攻击。如果人脸认证系统对伪装的人脸信息没有准确检测，会给用户带来不可估量的损失，因此针对待认证的人脸进行活体检测很有必要。
[0003]人脸活体检测技术是一种通过人脸图像信息分析，从而确定相机获取的人脸是伪装攻击的人脸，还是真实活体的人脸。但是目前的人脸活体检测技术存在检测速度慢、检测效率低下等问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种活体检测的方法、装置及计算机可读存储介质，能够提高活体检测的速度。
[0005]本申请实施例第一方面提供一种活体检测的方法，所述方法包括：获取目标对象的热成像图像，并将所述热成像图像划分为多个区域；分别确定所述热成像图像中每个所述区域的区域温度；基于多个所述区域的所述区域温度进行特征提取，得到所述目标对象的温度分布特征；基于所述目标对象的所述温度分布特征进行活体检测，以确定所述目标对象是否为活体。
[0006]本申请实施例第二方面提供一种活体检测装置，所述活体检测装置包括：获取模块，用于获取目标对象的热成像图像，并将所述热成像图像划分为多个区域；确定模块，与所述获取模块连接，用于分别确定所述热成像图像中每个所述区域的区域温度；提取模块与所述确定模块连接，用于基于多个所述区域的所述区域温度进行特征提取，得到所述目标对象的温度分布特征；检测模块与所述提取模块连接，用于基于所述目标对象的所述温度分布特征进行活体检测，以确定所述目标对象是否为活体。
[0007]本申请实施例第三方面提供一种活体检测装置，所述活体检测装置包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器、所述通信电路，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器通过执行所述存储器内的所述程序数据以实现上述方法中的步骤。
[0008]本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现上述方法中的步骤。
[0009]有益效果是：本申请将热成像图像划分为多个区域后，基于多个区域的区域温度，
提取目标对象的温度分布特征，在处理过程中通过对热成像图像进行区域的划分而实现对图像数据进行降采样处理，从而可以减少后续的计算量，能够提高活体检测的速度。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：
[0011]图1是本申请活体检测的方法一实施方式的流程示意图；
[0012]图2是图1中步骤S120的流程示意图；
[0013]图3是图1中步骤S140的流程示意图；
[0014]图4是图1活体检测的方法在一应用场景中的框架示意图；
[0015]图5是本申请活体检测装置一实施方式的结构示意图；
[0016]图6是本申请活体检测装置另一实施方式的结构示意图；
[0017]图7是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]参阅图1，图1是本申请活体检测的方法一实施方式的流程示意图，该方法包括：
[0020]S110：获取目标对象的热成像图像，并将热成像图像划分为多个区域。
[0021]热成像图像包括目标对象，活体检测的目的就是确定该热成像图像中的目标对象是否是活体，也就是说，目标对象是待进行活体认证的对象。其中，目标对象的热成像图像是热成像红外摄像头对目标对象进行拍摄而得到的。其中，在热成像红外摄像头对目标对象进行拍摄后，既可以直接将热成像红外摄像头输出的图像作为目标对象的热成像图像，也可以在热成像图像中确定框住目标对象的检测框，然后将检测框内的图像作为目标对象的热成像图像，其中，在热成像图像中确定框住目标对象的检测框的过程可参见下文。
[0022]在本实施方式中，为了减少计算量，提高活体检测的速率，将热成像图像划分为多个区域，以对热成像图像的图像数据进行降采样处理。
[0023]其中，多个区域的尺寸可以相同，也可以不同，但是在本实施方式中，设置多个区域的尺寸相同，也就是说，步骤S110在进行划分区域时，将热成像图像等分为多个尺寸相同的区域。其中，每个区域的长、宽可以相同，也可以不同，在此不做限制。
[0024]在一应用场景中，将热成像图像划分为i行i列个区域，例如，将热成像图像划分为9个区域(即3行3列个区域)、16个区域(即4行4列个区域)或者25个区域(即5行5列个区域)。
[0025]S120：分别确定热成像图像中每个区域的区域温度。
[0026]其中，热成像图像携带有温度信息，因为在划分区域之后，可以确定每个区域的区域温度。
[0027]参阅图2，在本实施方式中，步骤S120确定每个区域的区域温度的步骤，包括：
[0028]S121：分别确定每个区域的像素点的平均温度值。
[0029]具体地，在热成像图像中，每个像素点都有一个温度值，因此在划分好区域后，对于每个区域而言，都利用如下公式计算像素点的平均温度值T：
[0030]其中，N为区域中像素点的个数，t
i
表示区域中第i个像素点的温度值。
[0031]S122：分别将每个区域的平均温度值，确定为每个区域各自的区域温度。
[0032]具体地，在经过步骤S121后，每个区域都有一个对应的平均温度值，从而分别将每个区域的平均温度值，确定为每个区域各自的区域温度。
[0033]也就是说，在本实施方式中，将区域的像素点的平均温度值确定为区域的区域温度，但是本申请并不限制于此，在其他实施方式中，也可以将区域的像素点的最大温度值、最小温度值或者中位温度值等温度值，确定为区域温度。总而言之，本申请对于确定区域的区域温度的具体过程不做限制。
[0034]S130：基于多个区域的区域温度进行特征提取，得到目标对象的温度分布特征。
[0035]具体本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：获取目标对象的热成像图像，并将所述热成像图像划分为多个区域；分别确定所述热成像图像中每个所述区域的区域温度；基于多个所述区域的所述区域温度进行特征提取，得到所述目标对象的温度分布特征；基于所述目标对象的所述温度分布特征进行活体检测，以确定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，所述分别确定所述热成像图像中每个所述区域的区域温度的步骤，包括：分别确定每个所述区域的像素点的平均温度值；分别将每个所述区域的所述平均温度值，确定为每个所述区域各自的所述区域温度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，多个所述区域的尺寸相同。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述区域的所述区域温度进行特征提取，得到所述目标对象的温度分布特征的步骤，包括：基于多个所述区域的所述区域温度，对所述热成像图像进行卷积操作，得到所述目标对象的所述温度分布特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的所述温度分布特征进行活体检测，以确定所述目标对象是否为活体的步骤，包括：分别对至少一个目标图像进行活体检测特征提取，得到所述目标对象的活体检测特征，其中，至少一个所述目标图像包括所述目标对象的彩色图像、近红外图像以及所述热成像图像中的至少一个，且所述目标对象的活体检测特征与所述目标对象的温度分布特征不同；将所述温度分布特征与所述活体检测特征进行融合处理，得到融合特征；基于所述融合特征进行活体检测，以确定所述目标对象是否是活体。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当至少一张所述目标图像包括所述目标对象的所述近红外图像时，在所述获取目标对象的热成像图像之前，所述方法还包括：分别获取白光摄像...

【专利技术属性】
技术研发人员：李永凯，王宁波，朱树磊，郝敬松，
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：