基于人脸图像的活体检测方法、装置及服务器.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115100714A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210745308.3G06N3/04(2006.01)(22)申请日2022.06.27G06Q40/02(2012.01)G06Q40/08(2012.01)(71)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(72)发明人洪叁亮(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463专利代理师刘秋月(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V40/40(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06F21/32(2013.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称基于人脸图像的活体检测方法、装置及服务器(57)摘要本发明提供了一种基于人脸图像的活体检测方法、装置及服务器，涉及图像检测的技术领域，该方法包括：提取待检测图像中的人脸区域；对人脸区域中的人脸图像进行关键点定位，生成每个关键点的标识信息；根据标识信息在待检测图像对应的深度图像中提取人脸图像包含鼻子区域和脸颊区域的关键区域；分别计算鼻子区域和脸颊区域的像素灰度均值以及鼻子区域和脸颊区域的像素灰度均值的差值；根据差值确定待检测图像是否为对活体目标采集的图像。本发明提供的基于人脸图像的活体检测方法、装置及服务器，充分利用了鼻子区域和脸颊区域之间的像素灰度均值的差值，从而达到辅助人脸活体检测的目的，有助于有效拦截假脸的同时，也进一步提高了真人通过率。CN115100714ACN115100714A权利要求书1/3页1.一种基于人脸图像的活体检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像，提取所述待检测图像中的人脸区域；对所述人脸区域中包含的人脸图像进行关键点定位，生成每个所述关键点的标识信息；根据所述标识信息在所述待检测图像对应的深度图像中提取所述人脸图像包含的多个关键区域，所述关键区域包括鼻子区域和脸颊区域；分别计算所述鼻子区域的像素灰度均值和所述脸颊区域的像素灰度均值；计算所述鼻子区域的像素灰度均值和所述脸颊区域的像素灰度均值的差值；根据所述差值确定所述待检测图像是否为对活体目标采集的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述差值确定所述待检测图像是否为对活体目标采集的图像的步骤，包括：如果所述差值大于预设的差值阈值，则确定所述待检测图像为对活体目标采集的图像；如果所述差值小于预设的差值阈值，则确定所述待检测图像为对非活体目标采集的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述待检测图像中的人脸区域的步骤，包括：提取所述待检测图像中的人脸检测框；在所述人脸检测框中裁剪出所述人脸区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述人脸区域中包含的人脸图像进行关键点定位，生成每个所述关键点的标识信息的步骤，包括：将所述人脸区域输入至预先训练好的人脸关键点网络模型，基于所述人脸关键点网络模型输出每个关键点的标识信息；其中，所述关键点用于表征所述人脸图像的五官轮廓，且，所述关键点的标识信息包括所述关键点的序号以及关键点坐标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述标识信息在所述待检测图像对应的深度图像中提取所述人脸图像包含的多个关键区域的步骤，包括：提取所述鼻子区域所包括的多个所述关键点的序号；基于所述序号，以及，多个所述关键点的关键点坐标，在所述待检测图像对应的深度图像中确定所述鼻子区域对应的矩形框；以及，提取所述脸颊区域所包括的多个所述关键点的序号；基于所述序号，以及，多个所述关键点的关键点坐标，在所述待检测图像对应的深度图像中确定所述脸颊区域应的矩形框。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，分别计算所述鼻子区域的像素灰度均值和所述脸颊区域的像素灰度均值的步骤，包括：基于所述鼻子区域对应的矩形框，按照下述公式计算所述鼻子区域的像素灰度均值：其中，roi_nose(i，j)表示鼻子区域的矩形框，m、n为鼻子区域的矩形框的高和宽；以2CN115100714A权利要求书2/3页及，基于所述脸颊区域对应的矩形框，按照下述公式计算所述脸颊区域的像素灰度均值：其中，roi_cheek(i，j)表示脸颊区域的矩形框，m,n为脸颊区域roi_cheek的高和宽。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，计算所述鼻子区域的像素灰度均值和所述脸颊区域的像素灰度均值的差值的步骤，包括：按照下述公式计算所述鼻子区域的像素灰度均值和所述脸颊区域的像素灰度均值的差值：Δ＝mean_nose‑mean_cheek。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，预先训练好的人脸关键点网络模型为基于