本发明专利技术公开了基于口型识别的活体检测方法、装置、系统及存储介质，方法包括：生成并展示用于活体检测的验证文本；采集用户朗读验证文本的待检测视频；对待检测视频进行人脸检测，得到人脸图像序列；对人脸图像序列进行嘴部特征提取，得到张嘴特征序列；将张嘴特征序列输入至已训练完成的口型动作分类模型中进行动作分类，生成待检测口型序列；将待检测口型序列与标准口型序列进行匹配，展示相应的活体检测结果。通过采集与验证文本对应的人脸图像序列进行口型识别，分析用户的口型动作与标准口型动作是否匹配来进行活体检测，无需进行炫光使得抗环境干扰能力强，且通过口型匹配可有效拦截假脸攻击，实现准确且抗风险能力高的人脸活体检测。人脸活体检测。人脸活体检测。
【技术实现步骤摘要】
基于口型识别的活体检测方法、装置、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及基于口型识别的活体检测方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]随着移动互联网的发展，身份验证场景(确定用户对象的真实性)在金融保险、银行证券等领域得到越来越多关注，假脸攻击对人脸活体检测巨大的威胁也越来越大，而且假脸攻击手段越来越丰富，这对人脸活体检测的防御能力提出了更高的要求。
[0003]目前普遍采用的活体检测方法包括基于单张图像的静默活体、基于随机动作的动作活体以及基于脸部炫光的炫光活体等检测方式，然而针对静默活体或动作活体方式，攻击用户可能采用提前录制好的静默图片或者动作视频来绕过活体验证，炫光活体方式则受环境因素影响较大，容易导致用户脸部炫不上光而产生误判，错误拒绝率偏高。
[0004]因此，现有的活体检测技术还存在较大的风险漏洞，难以同时确保活体检测的抗风险能力与准确性、
技术实现思路
[0005]鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供可应用于金融科技或其它相关领域的基于口型识别的活体检测方法、装置、系统及存储介质，旨在降低检测环境对准确性影响的同时提高人脸活体检测的抗风险能力。
[0006]本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种基于口型识别的活体检测方法，包括：
[0008]生成并展示用于活体检测的验证文本；
[0009]采集用户朗读所述验证文本的待检测视频；
[0010]对所述待检测视频进行人脸检测，得到人脸图像序列；
[0011]对所述人脸图像序列进行嘴部特征提取，得到张嘴特征序列；
[0012]将所述张嘴特征序列输入至已训练完成的口型动作分类模型中进行动作分类，生成待检测口型序列；
[0013]将所述待检测口型序列与标准口型序列进行匹配，展示相应的活体检测结果。
[0014]在一个实施例中，所述对所述待检测视频进行人脸检测，得到人脸图像序列，包括：
[0015]提取所述待检测视频中的帧图像序列，所述帧图像序列包含若干帧待检测图像；
[0016]根据预设人脸检测算法对每帧待检测图像进行人脸检测，添加相应的人脸检测框，得到人脸检测图像；
[0017]将全部人脸检测图像按序生成人脸图像序列。
[0018]在一个实施例中，所述根据预设人脸检测算法对每帧待检测图像进行人脸检测，添加相应的人脸检测框，得到人脸检测图像之后，所述方法还包括：
[0019]对所述人脸检测框进行外扩处理。
[0020]在一个实施例中，所述对所述人脸图像序列进行嘴部特征提取，得到张嘴特征序列，包括：
[0021]获取所述人脸图像序列中包含的若干帧人脸检测图像；
[0022]根据所述人脸检测图像上的人脸检测框进行区域裁剪，得到人脸区域图像；
[0023]将所述人脸区域图像输入至已训练完成的关键点定位网络进行人脸关键点定位；
[0024]根据人脸关键点定位结果计算相应的张嘴特征；
[0025]将全部人脸检测图像的张嘴特征按序生成张嘴特征序列。
[0026]在一个实施例中，所述根据人脸关键点定位结果计算相应的张嘴特征，包括：
[0027]根据人脸关键点定位结果提取预设关键点的坐标，其中，所述预设关键点包括左嘴角点、右嘴角点、上嘴唇点和下嘴唇点；
[0028]根据所述预设关键点的坐标计算张嘴程度比率值作为张嘴特征。
[0029]在一个实施例中，所述将所述张嘴特征序列输入至已训练完成的口型动作分类模型中进行动作分类，生成待检测口型序列，包括：
[0030]将按序排列的张嘴程度比率值输入至已训练完成的口型动作分类模型中进行动作分类，确认每个张嘴程度比率值对应的动作为张嘴动作或闭嘴动作；
[0031]将全部张嘴程度比率值的动作分类结果按序生成待检测口型序列。
[0032]在一个实施例中，所述将所述待检测口型序列与标准口型序列进行匹配，展示相应的活体检测结果，包括：
[0033]获取与所述验证文本对应的标准口型序列；
[0034]将所述待检测口型序列与所述标准口型序列进行匹配，确认动作分类与排序是否一致；
[0035]若一致，则展示活体检测通过，若不一致，则展示活体检测不通过。
[0036]在一个实施例中，所述口型动作分类模型是基于XGBoost模型进行训练得到的。
[0037]一种基于口型识别的活体检测装置，包括：
[0038]展示模块，用于生成并展示用于活体检测的验证文本；
[0039]采集模块，用于采集用户朗读所述验证文本的待检测视频；
[0040]人脸检测模块，用于对所述待检测视频进行人脸检测，得到人脸图像序列；
[0041]特征提取模块，用于对所述人脸图像序列进行嘴部特征提取，得到张嘴特征序列；
[0042]口型识别模块，用于将所述张嘴特征序列输入至已训练完成的口型动作分类模型中进行动作分类，生成待检测口型序列；
[0043]匹配检测模块，用于将所述待检测口型序列与标准口型序列进行匹配，展示相应的活体检测结果。
[0044]一种基于口型识别的活体检测系统，所述系统包括至少一个处理器；以及，
[0045]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0046]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述基于口型识别的活体检测方法。
[0047]一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多
个处理器执行上述的基于口型识别的活体检测方法。
[0048]有益效果：本专利技术公开了基于口型识别的活体检测方法、装置、系统及存储介质，相比于现有技术，本专利技术实施例通过采集与验证文本对应的人脸图像序列进行口型识别，分析用户的口型动作与标准口型动作是否匹配来进行活体检测，无需进行炫光使得抗环境干扰能力强，且通过口型匹配可有效拦截假脸攻击，实现准确且抗风险能力高的人脸活体检测。
附图说明
[0049]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0050]图1为本专利技术实施例提供的基于口型识别的活体检测方法的一个流程图；
[0051]图2为本专利技术实施例提供的基于口型识别的活体检测方法中步骤S300的一个流程图；
[0052]图3为本专利技术实施例提供的基于口型识别的活体检测方法中步骤S400的一个流程图；
[0053]图4为本专利技术实施例提供的基于口型识别的活体检测方法中步骤S404的一个流程图；
[0054]图5为本专利技术实施例提供的基于口型识别的活体检测方法中预设关键点的一个示意图；
[0055]图6为本专利技术实施例提供的基于口型识别的活体检测方法中步骤S500的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于口型识别的活体检测方法，其特征在于，包括：生成并展示用于活体检测的验证文本；采集用户朗读所述验证文本的待检测视频；对所述待检测视频进行人脸检测，得到人脸图像序列；对所述人脸图像序列进行嘴部特征提取，得到张嘴特征序列；将所述张嘴特征序列输入至已训练完成的口型动作分类模型中进行动作分类，生成待检测口型序列；将所述待检测口型序列与标准口型序列进行匹配，展示相应的活体检测结果。2.根据权利要求1所述的基于口型识别的活体检测方法，其特征在于，所述对所述待检测视频进行人脸检测，得到人脸图像序列，包括：提取所述待检测视频中的帧图像序列，所述帧图像序列包含若干帧待检测图像；根据预设人脸检测算法对每帧待检测图像进行人脸检测，添加相应的人脸检测框，得到人脸检测图像；将全部人脸检测图像按序生成人脸图像序列。3.根据权利要求2所述的基于口型识别的活体检测方法，其特征在于，所述根据预设人脸检测算法对每帧待检测图像进行人脸检测，添加相应的人脸检测框，得到人脸检测图像之后，所述方法还包括：对所述人脸检测框进行外扩处理。4.根据权利要求1所述的基于口型识别的活体检测方法，其特征在于，所述对所述人脸图像序列进行嘴部特征提取，得到张嘴特征序列，包括：获取所述人脸图像序列中包含的若干帧人脸检测图像；根据所述人脸检测图像上的人脸检测框进行区域裁剪，得到人脸区域图像；将所述人脸区域图像输入至已训练完成的关键点定位网络进行人脸关键点定位；根据人脸关键点定位结果计算相应的张嘴特征；将全部人脸检测图像的张嘴特征按序生成张嘴特征序列。5.根据权利要求4所述的基于口型识别的活体检测方法，其特征在于，所述根据人脸关键点定位结果计算相应的张嘴特征，包括：根据人脸关键点定位结果提取预设关键点的坐标，其中，所述预设关键点包括左嘴角点、右嘴角点、上嘴唇点和下嘴唇点；根据所述预设关键点的坐标计算张嘴程度比率值作为张嘴特征。6.根据权利要求5所述的基于口型识别的活体检测方法，其特征在于，所述将所述张嘴特征序列输入至已训练完成的口型动作分类模型中进行动作分类，生成待检测口型序列，包括：将...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪叁亮，
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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