一种基于环境相关性与Transformer的活体检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于环境相关性与Transformer的活体检测方法，包括以下步骤：S1：获取包含人脸的视频数据；S2：截取人脸五块区域的视频数据；S3：将每一区域内G通道的像素值求平均值并作为此区域唯一的像素值；S4：从同一个区域的不同时间的像素信号中删除线性趋势以便消除基线漂移；S5：对同一区域的数据做归一化预处理；S6：将生成的信号波做快速傅里叶变换；S7：将频率小于50与大于180的过滤掉。可以有效实现活体检测功能，避免假体攻击，基于环境相关性与Transformer让活体检测能够更好的判断和检测是否为活体，区分假体和活体的特征，并能够得到精确且稳定的结果。并能够得到精确且稳定的结果。并能够得到精确且稳定的结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于环境相关性与Transformer的活体检测方法


[0001]本专利技术涉及生物识别
，尤其涉及基于环境相关性与Transformer的活体检测方法。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术和大数据技术的不断发展，人脸识别技术应用越来越普遍，在支付、门禁、安监等身份认证领领域。但是在实际应用中，人脸数据作为开放的生物特征，容易被恶意者利用，导致假体攻击现象的存在。
[0003]为此，人脸图像的真伪成为行业迫切需要解决的问题。
[0004]经检索，公告号CN109086728B的中国专利，公开了活体检测方法，其目的在于解决人脸识别技术受到光线的影响的大，光照条件较差的环境识别效果不佳的问题，但是处理光线外，生物信息技术还容易收到外界环境的影响。
[0005]现有的活体检测技术中，主要分成两个方向：一种是基于生物信息的活体检测，比如通过人脸的rPPG信息，另一种是基于深度学习技术来提取假体与活体的区分特征。
[0006]但是基于生物信息技术容易收到外界环境的影响，导致测量结果的不稳定，基于深度学习检测技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于环境相关性与Transformer的活体检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取包含人脸的视频数据；S2：截取人脸五块区域的视频数据；S3：将每一区域内G通道的像素值求平均值并作为此区域唯一的像素值；S4：从同一个区域的不同时间的像素信号中删除线性趋势以便消除基线漂移；S5：对同一区域的数据做归一化预处理；S6：将生成的信号波做快速傅里叶变换；S7：将频率小于50与大于180的过滤掉；S8：将过滤好的频率信号做快速傅里叶反变换；S9：鼻部区域的信号波与其它四个区域的信号波做相似度计算，其中：如果四个相似度都高于阈值，则判断视频中人脸是活体，如果四个相似度存在一个低于阈值，则将处理好的五块区域对应的信号波输入到训练好的Transformer并判断视频中的人脸是否是活体。2.根据权利要求1所述的基于环境相关性与Transformer的活体检测方法，其特征在于，在S1中，所述人脸视频数据，含有人脸数据100帧，视频时间控制在5s左右，含有人脸数据是连续的，没有闪退。3.根据权利要求2所述的一种基于环境相关性与Transformer的活体检测方法，其特征在于，在S2中的人脸五块区域包括：鼻部区域、左上角、右上角、左下角和右下角，其中：采用Dlib定位人脸关键点，28号点到32号点用于生成鼻部区域，其它四个区域为图片四个角区域，每个区域的大小为30*30像素。4.根据权利要求3所述的一种基于环境相关性与Transformer的活体检测方法，其特征在于，在S3中的每一区域内G通道是RGB色彩模式中的绿(G)颜色通道的强度值，用于反映心脏搏动的信息。5.根据权利要求4所述的一种基于环境相关性与Transformer的活体检测方法，其特征在于，在S4中的从同一个区域的不同时间的像素信号中删除线性趋势以便消...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡慧敏，张新，
申请(专利权)人：苏州大学应用技术学院，
类型：发明
国别省市：