【技术实现步骤摘要】
一种双目人脸活体判别方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种双目人脸活体判别方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着人脸识别技术被广泛应用到如线上支付等网络交易领域，并向着自动化、无人工化的趋势发展，支付方式变得更加便利，但随之而来的安全问题也成了一个需要迫切解决的问题。为了自动地、高效地辨别传感器所捕获的图像的真伪、抵抗欺骗攻击以确保系统安全，活体判别也获得了越来越多的关注。
[0003]面对高清打印攻击、屏幕重播攻击时，单目深度重构主要依据光学成像的透视原理及统计假设，根据场景中灰度变化导出物体轮廓及表面，由影到形从而推断场景中的物体深度，这种方法受到单一图像所能提供信息的局限性，无法定量确定位置信息。
[0004]根据双目图像获取深度信息是计算机视觉领域的经典问题，传统方法在该领域已经有了较好的表现，其对各种应用场景都有等价的视差估计能力，但是基于传统方法的双目深度重构方案需要根据相机参数进行内外参畸变矫正，而在实际应用中，由于每台设备的内外参都会有差异，传统...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双目人脸活体判别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取双目摄像头的左输入图像和右输入图像，根据左输入图像和右输入图像，获取与左输入图像对应的左视差概率图以及与右输入图像对应的右视差概率图；根据左输入图像和左视差概率图生成右视角的伪右输入视图，根据右输入图像和右视差概率图生成左视角的伪左输入视图；根据输入图像、视差概率图和伪输入视图对模型进行训练，实现自监督的模型训练；采集待识别图像，将待识别图像输入训练后的模型中，获得视差概率图，根据视差概率图获取深度图，根据深度图获取活体判别结果。2.根据权利要求1所述的一种双目人脸活体判别方法，其特征在于，视差概率图D用于表示输入图上像素点在不同视差值上的概率分布；对于其中一图像上的任意像素点p
i,j
，若将该像素点在另一图像上的相对位移表示为一个概率，则用表示在(i,j)位置的像素点视差为d的概率，设视差d的取值范围为d∈[0,n]，则有3.根据权利要求2所述的一种双目人脸活体判别方法，其特征在于，根据视差概率图D获得视差图P，根据视差图P实现深度图的重构，表达式如下：其中，B为基线距离，f为焦距。4.根据权利要求1所述的一种双目人脸活体判别方法，其特征在于，通过以下方式实现单目输入图像与视差概率图生成另一视角的伪输入视图：对任意像素点p
i，j
，该像素点的视差为d的概率表示为获得视差概率图；将该视差概率图对应的单目视图L
i,j
根据视差值d平移后得到则另一视角在视差d处的像素值表示为：在不同视差值下的估计另一输入图像R
i,j
上每一个像素的位置与像素值，得到另一视角的完整重构图，公式表达如下：。5.根据权利要求1所述的一种双目人脸活体判别方法，其特征在于，所述根据输入图像、视差概率图和伪输入视图对模型进行训练，实现自监督的模型训练，包括：通过比对输入图像和伪输入视图来对模型进行训练；根据视差概率图获取视差图；训练过程中，引入视差梯度平滑损失函数，通过输入图像与视差图的梯度连续性的对比来监督模型训练；引入局部自相似性损失，通过输入图像与伪输入视图的自身形状、结构信息上的相似性来监督模型训练。6.根据权利要求5所述的一种双目人脸活体判别方法，其特征在于，所述引入局部自相
似性损失，通过输入图像与伪输入视图的自身形状、结构信息上的相似性来监督模型训练，包括：先分别将输入图像与伪输入图像拆分为40x40的大图块，再以大图块中每个像素为中心取5x5的小图块，根据大图块和小图块计算差方和，根据差方和获取局部...
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