图像处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品。该图像处理方法涉及人工智能领域的机器学习、计算机视觉等技术。该图像处理方法包括：获取活体检测场景中待检测的生物对象的拍摄图像；拍摄图像是采用拍摄设备对生物对象和生物对象所处的背景进行拍摄得到的；对拍摄图像进行景深分析，得到生物对象的景深信息和背景的景深信息；生物对象的景深信息用于指示生物对象与拍摄设备之间的距离；背景的景深信息用于指示背景与拍摄设备之间的距离；将生物对象的景深信息与背景的景深信息进行比较；根据比较结果确定生物对象的活体检测结果。这样可以有效抵抗活体检测过程中的视频播放攻击，提高活体检测的准确率。的准确率。的准确率。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及活体检测
，具体涉及一种图像处理方法、一种图像处理装置、一种计算机设备、一种计算机可读存储介质、以及一种计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的快速发展，活体检测技术被广泛应用于需要进行身份验证的相关业务场景(即活体检测场景)中，例如，生物特征支付、生物特征解锁等场景中往往都需要进行活体检测。活体检测技术可以用于检测活体检测场景中的生物对象是否为真实的活体对象，例如，活体检测技术可以用于检测当前进行生物特征支付的生物对象是否为真实的活体对象，活体检测技术可以用于检测当前进行生物特征解锁的生物对象是否为真实的活体对象。
[0003]目前，活体检测技术容易遭受视频播放攻击，视频播放攻击是指在活体检测过程中，使用真实的活体对象的录制视频代替真实的活体对象进行活体检测的非法手段，录制视频中的活体对象能够按照活体检测的要求完成相应动作，从而视频播放攻击能够在一定程度上通过活体检测。可见，目前的活体检测技术的准确率不高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品，可以有效抵抗活体检测过程中的视频播放攻击，提高活体检测的准确率。
[0005]一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，该图像处理方法包括：
[0006]获取活体检测场景中待检测的生物对象的拍摄图像；拍摄图像是采用拍摄设备对生物对象和生物对象所处的背景进行拍摄得到的；
[0007]对拍摄图像进行景深分析，得到生物对象的景深信息和背景的景深信息；生物对象的景深信息用于指示生物对象与拍摄设备之间的距离；背景的景深信息用于指示背景与拍摄设备之间的距离；
[0008]将生物对象的景深信息与背景的景深信息进行比较；
[0009]根据比较结果确定生物对象的活体检测结果。
[0010]相应地，本申请实施例提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：
[0011]获取单元，用于获取活体检测场景中待检测的生物对象的拍摄图像；拍摄图像是采用拍摄设备对生物对象和生物对象所处的背景进行拍摄得到的；
[0012]处理单元，用于对拍摄图像进行景深分析，得到生物对象的景深信息和背景的景深信息；生物对象的景深信息用于指示生物对象与拍摄设备之间的距离；背景的景深信息用于指示背景与拍摄设备之间的距离；
[0013]处理单元，还用于将生物对象的景深信息与背景的景深信息进行比较；
[0014]处理单元，还用于根据比较结果确定生物对象的活体检测结果。
[0015]在一种实现方式中，处理单元，用于对拍摄图像进行景深分析，得到生物对象的景深信息和背景的景深信息时，具体用于执行如下步骤：
[0016]在拍摄图像中确定生物对象对应的生物区域图像和背景对应的背景区域图像；
[0017]计算生物区域图像的图像模糊度，将生物区域图像的图像模糊度确定为生物对象的景深信息；
[0018]以及，计算背景区域图像的图像模糊度，将背景区域图像的图像模糊度确定为背景的景深信息。
[0019]在一种实现方式中，处理单元，用于在拍摄图像中确定生物对象对应的生物区域图像和背景对应的背景区域图像时，具体用于执行如下步骤：
[0020]对拍摄图像中的生物对象进行骨骼分析，得到生物对象的骨骼信息；
[0021]根据生物对象的骨骼信息，在拍摄图像中确定生物区域图像；
[0022]以及，根据生物对象的骨骼信息，在拍摄图像中确定背景区域图像。
[0023]在一种实现方式中，生物对象为手；处理单元，用于根据生物对象的骨骼信息，在拍摄图像中确定生物区域图像时，具体用于执行如下步骤：
[0024]生物对象的骨骼信息包括手指骨骼点在拍摄图像中的位置信息，根据手指骨骼点在拍摄图像中的位置信息，确定拍摄图像中的手指区域图像，将手指区域图像确定为生物区域图像；
[0025]或者，生物对象的骨骼信息包括全手骨骼点在拍摄图像中的位置信息，根据全手骨骼点在拍摄图像中的位置信息，确定拍摄图像中的全手区域图像，将全手区域图像确定为生物区域图像；
[0026]或者，生物对象的骨骼信息包括手掌骨骼点在拍摄图像中的位置信息，根据手掌骨骼点在拍摄图像中的位置信息，确定拍摄图像中的手掌区域图像，将手掌区域图像确定为生物区域图像。
[0027]在一种实现方式中，处理单元，用于根据生物对象的骨骼信息，在拍摄图像中确定背景区域图像时，具体用于执行如下步骤：
[0028]生物对象的骨骼信息还包括虎口骨骼点在拍摄图像中的位置信息，根据虎口骨骼点在拍摄图像中的位置信息，确定拍摄图像中的虎口区域图像，将虎口区域图像确定为背景区域图像；
[0029]或者，生物对象的骨骼信息还包括手边界骨骼点在拍摄图像中的位置信息，根据手边界骨骼点在拍摄图像的位置信息以及拍摄图像的图像边界位置信息，确定拍摄图像中的手边界区域图像，将手边界区域图像确定为背景区域图像。
[0030]在一种实现方式中，处理单元，用于计算生物区域图像的图像模糊度时，具体用于执行如下步骤：
[0031]获取拉普拉斯模板；
[0032]采用拉普拉斯模板对生物区域图像进行卷积处理，得到生物区域图像的卷积图像；
[0033]对生物区域图像的卷积图像中各个像素点的像素值进行统计计算，得到生物区域图像的图像模糊度。
[0034]在一种实现方式中，拍摄图像包括基准图像和调焦图像，基准图像是拍摄设备按
照基准焦距对生物对象和生物对象所处的背景进行拍摄得到的，调焦图像是拍摄设备进行焦距调整后对生物对象和生物对象所处的背景进行拍摄得到的；
[0035]比较结果包括基准图像对应的比较结果和调焦图像对应的比较结果；基准图像对应的比较结果，是将基准图像的景深分析结果中的生物对象的景深信息和背景的景深信息进行比较得到的；调焦图像对应的比较结果，是将调焦图像的景深分析结果中的生物对象的景深信息和背景的景深信息进行比较得到的；
[0036]处理单元，用于根据比较结果确定生物对象的活体检测结果时，具体用于执行如下步骤：
[0037]根据基准图像对应的比较结果和调焦图像对应的比较结果，确定生物对象的活体检测结果。
[0038]在一种实现方式中，调焦图像的数量为N张，N为大于1的整数；N张调焦图像是拍摄设备以生物对象或背景为基准进行N次焦距调整后，对生物对象和生物对象所处的背景进行拍摄得到的，一次焦距调整拍摄得到一张调焦图像；
[0039]处理单元，用于根据基准图像对应的比较结果和调焦图像对应的比较结果，确定生物对象的活体检测结果时，具体用于执行如下步骤：
[0040]统计基准图像对应的比较结果和N张调焦图像对应的比较结果中，指示生物对象的景深信息与背景的景深信息匹配的比较结果的目标数量；
[0041]若目标数量大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取活体检测场景中待检测的生物对象的拍摄图像；所述拍摄图像是采用拍摄设备对所述生物对象和所述生物对象所处的背景进行拍摄得到的；对所述拍摄图像进行景深分析，得到所述生物对象的景深信息和所述背景的景深信息；所述生物对象的景深信息用于指示所述生物对象与所述拍摄设备之间的距离；所述背景的景深信息用于指示所述背景与所述拍摄设备之间的距离；将所述生物对象的景深信息与所述背景的景深信息进行比较；根据比较结果确定所述生物对象的活体检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述拍摄图像进行景深分析，得到所述生物对象的景深信息和所述背景的景深信息，包括：在所述拍摄图像中确定所述生物对象对应的生物区域图像和所述背景对应的背景区域图像；计算所述生物区域图像的图像模糊度，将所述生物区域图像的图像模糊度确定为所述生物对象的景深信息；以及，计算所述背景区域图像的图像模糊度，将所述背景区域图像的图像模糊度确定为所述背景的景深信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述拍摄图像中确定所述生物对象对应的生物区域图像和所述背景对应的背景区域图像，包括：对所述拍摄图像中的所述生物对象进行骨骼分析，得到所述生物对象的骨骼信息；根据所述生物对象的骨骼信息，在所述拍摄图像中确定所述生物区域图像；以及，根据所述生物对象的骨骼信息，在所述拍摄图像中确定所述背景区域图像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生物对象为手；所述根据所述生物对象的骨骼信息，在所述拍摄图像中确定所述生物区域图像，包括：所述生物对象的骨骼信息包括手指骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，根据所述手指骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，确定所述拍摄图像中的手指区域图像，将所述手指区域图像确定为所述生物区域图像；或者，所述生物对象的骨骼信息包括全手骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，根据所述全手骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，确定所述拍摄图像中的全手区域图像，将所述全手区域图像确定为所述生物区域图像；或者，所述生物对象的骨骼信息包括手掌骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，根据所述手掌骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，确定所述拍摄图像中的手掌区域图像，将所述手掌区域图像确定为所述生物区域图像。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述生物对象的骨骼信息，在所述拍摄图像中确定所述背景区域图像，包括：所述生物对象的骨骼信息还包括虎口骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，根据所述虎口骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，确定所述拍摄图像中的虎口区域图像，将所述虎口区域图像确定为所述背景区域图像；或者，所述生物对象的骨骼信息还包括手边界骨骼点在所述拍摄图像中的位置信息，根据所述手边界骨骼点在所述拍摄图像的位置信息以及所述拍摄图像的图像边界位置信息，确定
所述拍摄图像中的手边界区域图像，将所述手边界区域图像确定为所述背景区域图像。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述生物区域图像的图像模糊度，包括：获取拉普拉斯模板；采用所述拉普拉斯模板对所述生物区域图像进行卷积处理，得到所述生物区域图像的卷积图像；对所述生物区域图像的卷积图像中各个像素点的像素值进行统计计算，得到所述生物区域图像的图像模糊度。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拍摄图像包括基准图像和调焦图像，所述基准图像是所述拍摄设备按照基准焦距对所述生物对象和所述生物对象所处的背景进行拍摄得到的，所述调焦图像是所述拍摄设备进行焦距调整后对所述生物对象和所述生物对象所处的背景进行拍摄得到的；所述比较结果包括所述基准图像对应的比较结果和所述调焦图像对应的比较结果；所述基准图像对应的比较结果，是将所述基准图像的景深分析结果中的生物对象的景深信息和背景的景深信息进行比较得到的；所述调焦图像对应的比较结果，是将所述调焦图像的景深分析结果中的生物对象的景深信息和背景的景深信息进行比较得到的；所述根据比较结果确定所述生物对象的活体检测结果，包括：根据所述基准图像对应的比较结果和所述调焦图像对应的比较结果，确定所述生物对象的活体检测结果。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述调焦图像的数量为N张，N为...

【专利技术属性】
技术研发人员：张映艺，张睿欣，沈雷，丁守鸿，王少鸣，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：