【技术实现步骤摘要】
一种静默图像翻拍检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种静默图像翻拍检测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着人工智能(artificial intelligence，AI)技术和数字图像处理技术的不断发展，活体翻拍检测被广泛应用于互联网金融领域，其中，活体翻拍检测主要分为动态活体翻拍检测和静态活体翻拍检测。动态活体翻拍检测是对深度图进行特征提取得到检测结果，然而，深度图数据获取难度大，数据量小；静态活体翻拍检测是对用户的静默翻拍图像进行特征提取得到检测结果，但是，静默翻拍图像不存在像素点的变化，导致AI很难捕捉到特异性的特征，使得静默活体翻拍检测难度大。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种静默图像翻拍检测方法及装置，通过扩展静默翻拍图像的特征信息并进行特征通道叠加处理，可以解决单一RGB通道图像信息载量不足的问题，提高静默图像翻拍检测的准确性。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种静默图像翻拍检测方法，包括：>[0005]获取待本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种静默图像翻拍检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括用户的静默翻拍图像；将所述待检测图像进行RGB三通道分离，得到第一图像，所述第一图像包括R通道图像、G通道图像和B通道图像；将所述待检测图像和所述第一图像输入第一模型进行深度图预测，得到伪深度图像；将所述第一图像输入HSV颜色模型，得到第二图像，将所述第一图像输入YCBCR颜色模型，得到第三图像，所述第二图像包括H通道图像、S通道图像和V通道图像，所述第三图像包括Y通道图像、CB通道图像和CR通道图像；根据所述第一图像、所述伪深度图像、所述第二图像和所述第三图像，确定识别检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像、所述伪深度图像、所述第二图像和所述第三图像，确定识别检测结果，包括：将所述第一图像、所述伪深度图像、所述第二图像和所述第三图像进行特征变换，得到第一矩阵、第二矩阵、第三矩阵和第四矩阵；将所述第一矩阵、所述第二矩阵、所述第三矩阵和所述第四矩阵进行特征融合，得到特征拼接矩阵；将所述特征拼接矩阵输入第二模型，确定所述识别检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像、所述伪深度图像、所述第二图像和所述第三图像进行特征变换，得到第一矩阵、第二矩阵、第三矩阵和第四矩阵，包括：确定所述第一图像的长度和所述第一图像的宽度，将所述第一图像的长度作为所述第一矩阵的行数，将所述第一图像的宽度作为所述第一矩阵的列数，将所述R通道图像的像素作为所述第一矩阵中第一通道的元素，将所述G通道图像的像素作为所述第一矩阵中第二通道的元素，将所述B通道图像的像素作为所述第一矩阵中第三通道的元素，得到所述第一矩阵；确定所述伪深度图像的长度和所述伪深度图像的宽度，将所述伪深度图像的长度作为所述第二矩阵的行数，将所述伪深度图像的宽度作为所述第二矩阵的列数，将所述伪深度图像的像素作为所述第二矩阵中第一通道的元素，得到所述第二矩阵；确定所述第二图像的长度和所述第二图像的宽度，将所述第二图像的长度作为所述第三矩阵的行数，将所述第二图像的宽度作为所述第三矩阵的列数，将所述H通道图像的像素作为所述第三矩阵中第一通道的元素，将所述S通道图像的像素作为所述第三矩阵中第二通道的元素，将所述V通道图像的像素作为所述第三矩阵中第三通道的元素，得到所述第三矩阵；确定所述第三图像的长度和所述第三图像的宽度，将所述第三图像的长度作为所述第四矩阵的行数，将所述第三图像的宽度作为所述第四矩阵的列数，将所述Y通道图像的像素作为所述第四矩阵中第一通道的元素，将所述CB通道图像的像素作为所述第四矩阵中第二通道的元素，将所述CR通道图像的像素作为所述第四矩阵中第三通道的元素，得到所述第四矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一矩阵、所述第二矩阵、所述
第三矩阵和所述第四矩...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹念吉，李治，邬稳，张文锋，
申请(专利权)人：招联消费金融有限公司，
类型：发明
国别省市：
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