【CN110059546A】基于频谱分析的活体识别方法、装置、终端及可读介质【专利】

合集下载

活体检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质[发明专利]

专利名称：活体检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
专利类型：发明专利
发明人：梁俊杰,赖众程,周军,施国灏,王小红,李会璟,郑松辉,洪叁亮
申请号：CN202011508416.6
申请日：20201218
公开号：CN112528909A
公开日：
20210319
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及人脸识别技术，揭露一种活体检测方法，包括：基于随机生成的颜色序列进行反光照射，得到人脸反光视频并进行关键信息抽取，得到关键帧；通过对关键帧进行区域聚类，将每个关键帧划分为多个区域图；提取每一个区域图中的特征数据，得到每个区域图对应的特征数据集并进行汇总，得到标准特征数据集；根据标准特征数据集进行人脸的活体检测，得到检测概率值；当检测概率值大于预设的检测阈值时，对人脸进行活体验证，得到并输出活体验证结果。

本发明还涉及区块链技术，所述活体验证结果可存储在区块链节点中。

本发明还揭露一种活体检测装置、电子设备及存储介质。

本发明可以解决现有活体检测技术在用户配合度不高时检测准确率较低的问题。

申请人：平安银行股份有限公司
地址：518000 广东省深圳市罗湖区深南东路5047号
国籍：CN
代理机构：深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙)
更多信息请下载全文后查看。

活体检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110075262.4(22)申请日 2021.01.20(71)申请人北京市商汤科技开发有限公司地址 100080 北京市海淀区北四环西路58号11层1101-1117室(72)发明人孙庆宏　尹榛菲　邵婧　吴一超　(74)专利代理机构北京中知恒瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 11889代理人吴迪(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称活体检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质(57)摘要本公开提供了一种活体检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，本公开在获取到包括目标对象的待识别图像之后，提取其中的图像特征。

本公开通过图像特征提取，得到了多维度的特征，克服了现有技术中在进行人脸活体检测过程中捕捉的信息较为单一的缺陷。

同时，本公开为每个预设类别设置了多个原型，即为每个预设类别设置了多维度的小类，通过多个小类了的设置，克服了现有技术中二分类表现能力有限的缺陷。

结合获取到的多维度的特征和训练得到的多维度的原型进行活体检测，能够有效提高人脸活体检测的精度，并且避免了被测试主体需要完成眨眼、张嘴等时序动作，提高了用户体验感。

权利要求书3页说明书18页附图2页CN 112766162 A 2021.05.07C N 112766162A1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：基于包括目标对象的待识别图像，得到所述待识别图像对应的图像特征；获取多个原型，所述多个原型包括至少两个预设类别中每个预设类别对应的原型；基于所述图像特征以及所述多个原型，对所述待识别图像中的所述目标对象进行活体检测，得到活体检测结果。

2.根据权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，所述基于所述图像特征以及所述多个原型，对所述待识别图像中的所述目标对象进行活体检测，得到活体检测结果，包括：分别确定所述图像特征与每个预设类别下的每个原型之间的第一相似度信息；基于确定的所述第一相似度信息，从所述多个预设类别中筛选所述目标对象所属的目标类别，并将所述目标类别作为所述活体检测结果。

基于眨眼的活体检测方法、装置、可读存储介质及设备[发明专利]

专利名称：基于眨眼的活体检测方法、装置、可读存储介质及设备
专利类型：发明专利
发明人：周军,王洋,江武明,丁松
申请号：CN201910352702.9
申请日：20190429
公开号：CN111860056A
公开日：
20201030
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于眨眼的活体检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于人脸识别领域。

该方法包括：对连续多帧人脸图像进行预处理，得到眼部图像；将眼部图像输入轻量级神经网络，得到人眼特征向量；使用多元回归softmax计算人眼特征向量的得分，若得分大于设定分值，则判定人眼状态是闭眼，否则，判定人眼状态是睁眼；根据所有人眼状态判断是否有眨眼动作，若存在眨眼动作，则活体检测通过，否则，活体检测不通过。

其中，轻量级神经网络包括4个卷积层、4个池化层、1个全连接层和1个sigmoid层，损失函数为binary log los。

本发明不但能够解决眨眼判断中姿态、光照等变化导致分类准确率下降的问题，还可以使得人脸活体检测的响应时间较短且稳定。

申请人：北京眼神智能科技有限公司,北京眼神科技有限公司
地址：100085 北京市海淀区上地十街1号院1号楼8层802
国籍：CN
代理机构：北京头头知识产权代理有限公司
代理人：刘锋
更多信息请下载全文后查看。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910176437.3
(22)申请日 2019.03.08
(71)申请人深圳神目信息技术有限公司
地址 518000 广东省深圳市龙华区观湖街
道锦绣科学园7号楼401
(72)发明人谭卫军　陈光炜　刘汝帅　
(74)专利代理机构深圳中细软知识产权代理有
限公司 44528
代理人孔祥丹
(51)Int.Cl.
G06K 9/00(2006.01)
(54)发明名称
基于频谱分析的活体识别方法、装置、终端
及可读介质
(57)摘要
本发明实施例公开了一种基于频谱分析的
活体识别方法、装置、终端及计算机可读介质，其
中，所述方法包括：获取待识别图像，对所述待识
别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对
应的第一人脸图像区域；通过预设的特征提取算
法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率
响应特征向量；将所述第一频率响应特征向量输
入训练完成的目标分类器，输出与所述待识别图
像对应的活体识别结果。

采用上述基于频谱分析
的活体识别方法、装置、终端及计算机可读介质，
在人脸识别场景中，通过频谱分析来提取活体、
非活体在频率上的不同相应来检测待识别图像
中的人脸对应的活体识别结果，提高了人脸识别
场景中的活体识别的准确率。

权利要求书2页说明书10页附图3页CN 110059546 A 2019.07.26
C N 110059546
A
权　利　要　求　书1/2页CN 110059546 A
1.一种基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别图像，对所述待识别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对应的第一人脸图像区域；
通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量；
将所述第一频率响应特征向量输入训练完成的目标分类器，输出与所述待识别图像对应的活体识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取训练集，所述训练集包括多个样本图像及与所述样本图像对应的样本识别结果；
对所述样本图像进行人脸识别，获取样本图像的第二人脸图像区域；
通过所述特征提取算法，获取第二人脸图像区域对应的第二频率响应特征；
根据所述训练集包括的多个样本图像及其对应的样本识别结果、第二频率响应特征对预设的分类器进行训练，获取训练完成的目标分类器。

3.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对应的第一人脸图像区域的步骤，还包括：通过预设的人脸识别算法，获取所述待识别图像中的人脸区域作为第一人脸图像区域；
或，
通过预设的人脸特征识别算法，获取所述待识别图像中的人脸区域进行切割，获取包含人脸五官的第一人脸图像区域。

4.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行人脸识别，获取与所述待识别图像对应的第一人脸图像区域的步骤之后，还包括：
对所述第一人脸图像区域进行归一化处理，获取预设尺寸下的第一人脸图像区域，所述预设尺寸的长与宽相等。

5.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量的步骤，还包括：通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域在指定颜色通道上的频率响应特征向量作为第一频率响应特征向量，所述指定颜色通道为一个或多个。

6.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量的步骤之前，还包括：
根据预设的照度归一化算法，对所述第一人脸图像区域进行照度归一化处理，所述归一化处理包括去除所述第一人脸图像区域包含的直流分量。

7.根据权利要求1所述的基于频谱分析的活体识别方法，其特征在于，所述通过预设的特征提取算法，获取所述第一人脸图像区域对应的第一频率响应特征向量的步骤，还包括：通过傅里叶变换，获取与所述第一人脸图像对应的第一频谱图像；
获取所述第一频谱图像中频率在0至目标频率之间的幅度大于预设的幅度阈值的目标
2。