活体检测、辅助活体检测的方法、装置和设备.pdf

(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CN112215069A(43)申请公布日2021.01.12(21)申请号202010943058.5(22)申请日2020.09.09(71)申请人支付宝实验室（新加坡）有限公司地址新加坡珊顿大道8号安盛大厦45-01号(72)发明人刘健(74)专利代理机构北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315代理人许振新(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书3页说明书12页附图4页(54)发明名称活体检测、辅助活体检测的方法、装置和设备(57)摘要本说明书实施例公开了一种活体检测、辅助活体检测的方法、装置和设备，其中，所述活体检测方法，可以接收终端设备拍摄并上传的待检测视频，其中，在所述终端设备拍摄所述待检测视频的过程中，所述终端设备的震动马达处于开启状态；从所述待检测视频中按序选取多帧图像，并基于所述多帧图像确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度；然后基于该抖动程度判断所述待检测视频是否为真实拍摄的活体视频。CN112215069ACN112215069A权利要求书1/3页1.一种活体检测方法，包括：接收终端设备拍摄并上传的待检测视频，其中，在所述终端设备拍摄所述待检测视频的过程中，所述终端设备的震动马达处于开启状态；从所述待检测视频中按序选取多帧图像，并基于所述多帧图像确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度；基于所述抖动程度判断所述待检测视频是否为真实拍摄的活体视频。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多帧图像确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度，包括：基于预设算法分别提取所述多帧图像中的至少一个关键点；确定所述多帧图像中所述至少一个关键点的位置，得到所述至少一个关键点在所述多帧图像中的位置参数序列；基于所述位置参数序列确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度。3.根据权利要求2所述的方法，所述预设算法包括下述算法中的一种或多种：人脸关键点检测算法、尺度不变特征变换SIFT和加速稳健特征SURF。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述位置参数序列确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度，包括：确定所述位置参数序列中相邻两个位置参数的差值，得到所述至少一个关键点在所述多帧图像中的位置参数差值序列；确定所述位置参数差值序列中相邻两个差值的正负符号变化次数；使用所述正负符号变化次数表征所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述抖动程度判断所述待检测视频是否为真实拍摄的活体视频，包括：在所述抖动程度大于预设阈值时，确定所述待检测视频为真实拍摄的活体视频；在所述抖动程度小于或等于预设阈值时，确定所述待检测视频为注入攻击视频。6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述位置参数序列确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度，包括：基于所述位置参数序列和预设分类模型，确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度；其中，所述预设分类模型是基于抖动位置参数序列和非抖动位置参数序列训练得到的，所述抖动位置参数序列是基于抖动程度大于预设阈值的视频中多帧图像中至少一个关键点的位置确定的，所述非抖动位置参数序列是基于抖动程度小于或等于预设阈值的视频中多帧图像中至少一个关键点的位置确定的。7.根据权利要求6所述的方法，所述预设分类算法包括支持向量机SVM和卷积神经网络CNN中的一种。8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述抖动程度判断所述待检测视频是否为真实拍摄的活体视频，包括：在确定所述待检测视频有抖动时，确定所述待检测视频为真实拍摄的活体视频；在确定所述待检测视频无抖动时，确定所述待检测视频为注入攻击视频。2CN112215069A权利要求书2/3页9.根据权利要求5或8所述的方法，还包括：在确定所述待检测视频为真实拍摄的活体视频的情况下，基于所述待检测视频进行活体检测；在确定所述待检测视频为注入攻击视频时情况下，发出注入视频攻击警告，和/或，提醒用户重新拍摄上传待检测视频。10.根据权利要求1所述的方法，所述待检测视频中包含人脸，且所述待检测视频是所述终端设备在检测到人脸的质量满足预设条件之后拍摄并上传的。11.一种辅助活体检测的方法，包括：在开启震动马达之后，拍摄待检测视频；将所述待检测视频上传至服务端；其中，所述服务端用于从所述待检测视频中按序选取多帧图像，基于所述多帧图像确定所述待检测视频拍摄过程中的抖动程度，并基于所述抖动程度判断所述待检测视频是否为真实拍摄的活体视频。12.根据权利要求11所述的方法，所述待检测视频中包含人脸，在开启震动马达之前，所述方法还包括：检测所述人脸的质量是否满足预设条件；在检测到所述人脸的质量满足预设条件之后，再开启震动马达。13.一种活体检测装置，包