跨模态活体融合检测方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

在本申请提供的跨模态活体融合检测方法、装置、存储介质和计算机设备中，获取待检测活体的可见光图像和近红外图像；确定跨模态活体检测模型，跨模态活体检测模型用于提取样本可见光图像特征和样本近红外图像特征，并采用特征差异损失函数和对齐损失函数，监督优化样本可见光图像特征和样本近红外图像特征对应的双模态融合特征；利用跨模态活体检测模型提取可见光图像的目标可见光图像特征、近红外图像的目标近红外图像特征，以及可见光图像和近红外图像对应的目标双模态融合特征，并根据目标可见光图像特征、目标近红外图像特征和目标双模态融合特征，通过预设得分函数和预设分类器，得到跨模态检测结果。如此，可以提高跨模态活体检测的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及生物识别，尤其涉及一种跨模态活体融合检测方法、装置、存储介质和计算机设备。

技术介绍

1、随着人工智能技术的不断发展和应用，活体检测作为一种重要的生物识别技术，被广泛应用于人脸识别、身份验证等领域。在活体检测中，为了提高准确性和安全性，常常需要结合多个模态来获取更全面的信息。然而，现有的跨模态活体检测方法存在一些问题。

2、一种方法是直接将可见光和近红外两个模态下的目标特征拼接起来，但该方法没有对不同模态之间的目标特征进行交互，导致不同模态的特征之间可能存在互相干扰的问题，进而影响了活体检测性能。另一种方法是分别训练可见光和近红外模态下的活体检测算法，之后在推理阶段将两组模态的预测结果进行融合，但该方法依赖于两种模态算法的训练效果，并且还需要设计合适的模型输出组合策略。因此，该方法的准确性和鲁棒性受到算法训练效果和模型融合策略的影响。

3、综上所述，现有的跨模态活体检测方法存在准确度不高的问题。

技术实现思路

1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述根据所述目标可见光图像特征、所述目标近红外图像特征和所述目标双模态融合特征，通过预设得分函数和预设分类器，得到所述待检测活体的跨模态检测结果的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述可见光图像特征和所述近红外图像特征的确定过程，包括：

4.根据权利要求3所述的跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述确定所述样本可见光图像的目标可见光图像块以及所述样本近红外图像的目标近红外图像块的步骤，包括：<...

【技术特征摘要】

1.一种跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述根据所述目标可见光图像特征、所述目标近红外图像特征和所述目标双模态融合特征，通过预设得分函数和预设分类器，得到所述待检测活体的跨模态检测结果的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述可见光图像特征和所述近红外图像特征的确定过程，包括：

4.根据权利要求3所述的跨模态活体融合检测方法，其特征在于，所述确定所述样本可见光图像的目标可见光图像块以及所述样本近红外图像的目标近红外图像块的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的跨模态活体融合检...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐志通，杨奇，陈书楷，
申请(专利权)人：厦门熵基科技有限公司，
类型：发明
国别省市：