一种图像活体检测方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本说明书公开了一种图像活体检测方法、装置、存储介质及电子设备，其中，方法包括：确定各类对象图像对应的对象模态特征，对各对象模态特征进行注意力操作处理得到第一对象模态特征，基于各第一对象模态特征进行特征融合得到第一对象融合特征，基于对象模态特征中的基础模态特征和参考模态特征进行模态相关性融合得到第二对象融合特征，然后基于第一对象融合特征和第二对象融合特征进行筛选融合得到第三对象融合特征，以基于第三对象融合特征对目标对象进行图像活体检测处理。目标对象进行图像活体检测处理。目标对象进行图像活体检测处理。

【技术实现步骤摘要】
一种图像活体检测方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像活体检测方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着近年来对象识别系统的不断发展，“图像活体检测”成为对象识别系统中不可缺少的一环，“图像活体检测”需要验证待检测图像在采集时是否为真实活体对象操作，需要能够可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，以便于有效的拦截非活体类型的攻击图像，攻击图像包括如手机攻击、纸张攻击、头模等等。

技术实现思路

[0003]本说明书提供了一种图像活体检测方法、装置、存储介质及电子设备，所述技术方案如下：
[0004]第一方面，本说明书提供了一种图像活体检测方法，所述方法包括：
[0005]获取针对目标对象的至少两类对象图像，确定各类所述对象图像对应的对象模态特征；
[0006]对各所述对象模态特征进行特征注意力操作处理，得到各所述对象模态特征对应的第一对象模态特征，基于各所述第一对象模态特征进行特征融合得到第一对象融合特征；
[0007]获取各所述对象模态特征中的至少一个基础模态特征和至少一个参考模态特征，基于所述基础模态特征和所述参考模态特征进行模态相关性融合处理得到第二对象融合特征；
[0008]基于所述第一对象融合特征和所述第二对象融合特征进行筛选融合处理得到第三对象融合特征，基于所述第三对象融合特征对所述目标对象进行图像活体检测处理。
[0009]第二方面，本说明书提供了一种图像活体检测装置，所述装置包括：
[0010]图像获取模块，用于获取针对目标对象的至少两类对象图像，确定各类所述对象图像对应的对象模态特征；
[0011]操作处理模块，用于对各所述对象模态特征进行特征注意力操作处理，得到各所述对象模态特征对应的第一对象模态特征，基于各所述第一对象模态特征进行特征融合得到第一对象融合特征；
[0012]所述操作处理模块，用于获取各所述对象模态特征中的至少一个基础模态特征和至少一个参考模态特征，基于所述基础模态特征和所述参考模态特征进行模态相关性融合处理得到第二对象融合特征；
[0013]活体检测模块，用于基于所述第一对象融合特征和所述第二对象融合特征进行筛选融合处理得到第三对象融合特征，基于所述第三对象融合特征对所述目标对象进行图像活体检测处理。
[0014]第三方面，本说明书提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行本说明书一个或多个实施例的方法步骤。
[0015]第四方面，本说明书提供一种电子设备，可包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行本说明书一个或多个实施例的方法步骤。
[0016]第五方面，本说明书提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有至少一条指令，所述指令适于由处理器加载并执行本说明书一个或多个实施例的方法步骤。
[0017]本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0018]在本说明书一个或多个实施例中，电子设备通过确定目标对象的不同图像模态的对象图像对应的对象模态特征，一方面对各对象模态特征进行注意力操作处理得到第一对象模态特征，基于各第一对象模态特征进行特征融合得到第一对象融合特征，另一方面对基于对象模态特征中的基础模态特征和参考模态特征进行模态相关性融合得到第二对象融合特征，然后基于第一对象融合特征和第二对象融合特征进行筛选融合可以得到高质量以及细粒度深的第三对象融合特征，第三对象融合特征具有较高的可分性，并且充分利用了不同图像模态之间的图像特性使得图像活体检测可具备良好的特征表征效果，可辅助后续精准活体检测分类，达到更好的活体攻击检测效果，提升了图像活体检测的泛化能力。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本说明书或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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他的附图。
[0020]图1是本说明书提供的一种图像活体检测系统的场景示意图；
[0021]图2是本说明书提供的一种图像活体检测方法的流程示意图；
[0022]图3是本说明书提供的另一种图像活体检测方法的流程示意图；
[0023]图4是本说明书提供的图像活体检测方法涉及的一种第一对象融合特征生成的示意图；
[0024]图5是本说明书提供的图像活体检测方法一种相关性融合的流程示意图；
[0025]图6是本说明书提供的一种涉及交叉注意力处理的示意图；
[0026]图7是本说明书提供的一种图像活体检测的示意图；
[0027]图8是本说明书提供的一种图像活体检测装置的结构示意图；
[0028]图9是本说明书提供的一种操作处理模块的结构示意图；
[0029]图10是本说明书提供的一种电子设备的结构示意图；
[0030]图11是本说明书提供的操作系统和用户空间的结构示意图；
[0031]图12是图11中安卓操作系统的架构图；
[0032]图13是图11中IOS操作系统的架构图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本说明书中的附图，对本说明书中的技术方案进行清楚、完整地描述，
显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0034]在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0035]在相关技术中，“图像活体检测”需要可以有效的拦截非活体类型的攻击图像数据，类型包括如手机攻击、纸张攻击、头模攻击等等。而在实际应用中常面临“图像活体检测”所处环境差异大等现象，相关技术中“图像活体检测”方式存在实际应用活体检测结果不准确，“图像活体检测”泛化效果差，因此相关技术中“图像活体检测”存在一定的局限，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像活体检测方法，所述方法包括：获取针对目标对象的至少两类对象图像，确定各类所述对象图像对应的对象模态特征；对各所述对象模态特征进行特征注意力处理，得到各所述对象模态特征对应的第一对象模态特征，基于各所述第一对象模态特征进行特征融合得到第一对象融合特征；获取各所述对象模态特征中的至少一个基础模态特征和至少一个参考模态特征，基于所述基础模态特征和所述参考模态特征进行模态相关性融合处理得到第二对象融合特征；基于所述第一对象融合特征和所述第二对象融合特征进行筛选融合处理得到第三对象融合特征，基于所述第三对象融合特征对所述目标对象进行图像活体检测处理。2.根据权利要求1所述的方法，所述对各所述对象模态特征进行特征注意力处理，得到各所述对象模态特征对应的第一对象模态特征，包括：对各所述对象模态特征进行通道注意力操作处理，得到各所述对象模态特征对应的第一对象模态特征。3.根据权利要求2所述的方法，所述对各所述对象模态特征进行通道注意力操作处理，得到各所述对象模态特征对应的第一对象模态特征，包括：通过挤压激励处理网络从图像特征通道维度确定各所述对象模态特征在至少一个所述图像特征通道维度的通道重要程度，以基于所述通道重要程度在所述图像特征通道维度对所述对象模态特征进行注意力操作处理，得到各所述对象模态特征对应的第一对象模态特征。4.根据权利要求1所述的方法，所述基于各所述第一对象模态特征进行特征融合得到第一对象融合特征，包括：对各所述第一对象模态特征进行特征拼接处理得到拼接处理特征，并对所述拼接处理特征进行卷积聚合处理，得到第一对象融合特征。5.根据权利要求1所述的方法，所述获取各所述对象模态特征中的至少一个基础模态特征和至少一个参考模态特征，包括：从各所述对象模态特征中获取预设的至少一个基础模态特征和至少一个参考模态特征；或，从各所述对象模态特征中选取至少一个基础模态特征和至少一个参考模态特征。6.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述基础模态特征和所述参考模态特征进行模态相关性融合处理得到第二对象融合特征，包括：通过交叉注意力处理网络从模态相关性维度确定基础模态特征分别与参考模态特征的模态相关性信息；基于所述模态相关性信息将所述基础模态特征和所述参考模态特征进行特征融合得到第二对象融合特征，所述对象模态特征包括至少一个基础模态特征和至少一个参考模态特征。7.根据权利要求6所述的方法，所述基于所述模态相关性信息将所述基础模态特征和所述参考模态特征进行特征融合得到第二对象融合特征，包括：基于所述模态相关性信息将所述基础模态特征分别与各所述参考模态特征进行点乘处理得到至少一个交叉注意力模态特征；
将所述基础模态特征与各所述交叉注意力模态特征进行加和处理得到交叉注意力融合特征；对所述交叉注意力融合特征进行卷积处理得到第二对象融合特征。8.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：武文琦，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：