一种红外图像处理、活体检测方法及装置.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CN114155580A(43)申请公布日2022.03.08(21)申请号202111420334.0G06N3/04(2006.01)(22)申请日2021.11.26G06N3/08(2006.01)(71)申请人浙江大华技术股份有限公司地址310053浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人梁晓曦殷俊朱树磊(74)专利代理机构北京同达信恒知识产权代理有限公司11291代理人任嘉文(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/80(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书2页说明书13页附图5页(54)发明名称一种红外图像处理、活体检测方法及装置(57)摘要本申请公开了一种红外图像处理、活体检测方法及装置，用以实现更高精度的活体或非活体的图像检测。所述处理方法包括：确定待处理红外图像，其中包括目标对象采集的活体红外图像和非活体红外图像中的至少一种；对待处理红外图像进行第一增强处理和第二增强处理中的至少一种操作，获得待处理红外图像对应的目标图像，用于对活体检测模型进行训练，活体检测模型用于确定检测对象是否是活体；第一增强处理包括：将待处理红外图像划分为多个图像块，调整多个图像块中至少部分图像块在红外图像中的位置；第二增强处理包括：将待处理红外图像与预设的光晕图像进行融合；光晕图像是对包含光照信息的图像进行处理获得的。CN114155580ACN114155580A权利要求书1/2页1.一种红外图像处理方法，其特征在于，该方法包括：确定待处理红外图像，所述待处理红外图像包括目标对象采集的活体红外图像和非活体红外图像中的至少一种；对所述待处理红外图像进行第一增强处理和第二增强处理中的至少一种操作，获得所述待处理红外图像对应的目标图像，所述目标图像用于对活体检测模型进行训练，所述活体检测模型用于确定检测对象是否是活体；其中：所述第一增强处理包括：将所述待处理红外图像划分为多个图像块，调整所述多个图像块中至少部分图像块在所述红外图像中的位置；所述第二增强处理包括：将所述待处理红外图像与预设的光晕图像进行融合；所述光晕图像是对包含光照信息的图像进行处理获得的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述多个图像块中至少部分图像块在所述红外图像中的位置，包括：按照所述待处理红外图像上的预设位置，从所述多个图像块中选取出N1个图像块，所述N1为大于1的整数；按照预设位置调整原则，将所述N1个图像块中的各个图像块，调整到所述待处理红外图像中所述各个图像块各自对应的目标位置；其中，每个图像块在所述待处理红外图像中的目标位置与每个图像块对应的原始位置不同；所述原始位置为对所述待处理红外图像进行第一增强处理之前，对应的图像块在所述待处理图像中的位置。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理红外图像与预设的光晕图像进行融合，包括：将所述待处理红外图像中至少部分像素位置的像素值，与所述光晕图像上目标像素位置的像素值进行加权叠加，其中：所述目标像素位置与所述至少部分像素位置对应。4.一种活体检测方法，其特征在于，该方法包括：获取检测对象的待检测红外图像；利用训练后的活体检测模型对所述待检测红外图像进行检测，确定所述检测对象是否是活体；所述活体检测模型是利用权利要求1‑3任一项获得的目标图像进行训练得到的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述活体检测模型包括N2个活体检测分支和分类层，所述N2为大于1的整数；所述利用训练后的活体检测模型对所述待检测红外图像进行检测，确定所述检测对象是否是活体，包括：利用所述N2个活体检测分支中各个活体检测分支，分别对所述待检测红外图像进行检测，获得所述各个活体检测分支各自对应的子检测结果；利用所述分类层对获得的各个子检测结果进行融合，确定所述检测对象是否是活体；其中，所述N2个活体检测分支是利用不同类别的所述目标图像进行训练得到的。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述活体检测模型是通过如下方式进行训练得到的：获取N2个目标图像集；其中，不同目标图像集包含不同类别的所述目标图像，所述目标图像中包含的该目标对象是否是活体的标注信息；2CN114155580A权利要求书2/2页分别利用所述N2个目标图像集中的每一目标图像集，训练得到一活体检测分支；利用训练得到的各个活体检测分支，分别对N2个目标图像集中包含的至少部分目标图像进行检测，获得所述各个活体检测分支各自对应的子检测结果，并利用分类层对获得的各个子检测结果进行融合，确定所述至少部分目标图像中包含的目标对象是否是活体的检