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；
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【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：