人脸静默活体检测方法、装置、电子设备及存储介质.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CN114140844A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111354250.1(22)申请日2021.11.12(71)申请人北京海鑫智圣技术有限公司地址100070北京市丰台区南四环西路186号四区4号楼6层(72)发明人伊海洋王贤良孟凡军(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人杨明月(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V40/40(2022.01)G06V10/40(2022.01)G06V10/80(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书2页说明书13页附图3页(54)发明名称人脸静默活体检测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种人脸静默活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于待检测的人脸图像进行预处理，获取目标图像；基于所述目标图像和目标特征算子，获取第一特征图；将所述目标图像和所述第一特征图输入至人脸静默活体检测模型，输出与所述待检测的人脸图像对应的活体检测结果。本发明提供的人脸静默活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够既保留与图像内容无关的底层语义特征，又结合深度神经网络自动发现图像内容相关的语义特征。在提高人脸静默活体检测的准确性的同时，降低计算复杂度，提高模型的推理效率。CN114140844ACN114140844A权利要求书1/2页1.一种人脸静默活体检测方法，其特征在于，包括：基于待检测的人脸图像进行预处理，获取目标图像；基于所述目标图像和目标特征算子，获取第一特征图；将所述目标图像和所述第一特征图输入至人脸静默活体检测模型，输出与所述待检测的人脸图像对应的活体检测结果；其中，所述人脸静默活体检测模型包括：第一特征提取层，用于基于所述目标图像和所述第一特征图像，分别在各自对应的网络分支中进行卷积操作，获取多个第二特征图像；融合层，用于基于多个所述第二特征图像，进行特征融合，获取融合特征图像；第二特征提取层，用于基于所述融合特征图像进行特征提取，获取第三特征图像；输出层，用于基于所述第三特征图像，获取所述待检测的人脸图像对应的活体检测结果。2.根据权利要求1所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述目标图像包括眼部区域图像、全脸区域图像和2倍脸部区域图像中一种或者多种。3.根据权利要求1或者2所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述基于所述第三特征图像，获取所述待检测的人脸图像对应的活体检测结果，包括：基于所述第三特征图像，获取目标图像的活体置信度；基于所述目标图像的活体置信度，获取所述待检测的人脸图像对应的活体检测结果。4.根据权利要求1所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述融合特征图像进行特征提取，获取第三特征图像，包括：基于注意力机制，对所述融合特征图像进行特征提取，获取所述第三特征图像。5.根据权利要求1所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述基于待检测的人脸图像进行预处理，获取目标图像，包括：基于所述待检测的人脸图像进行预处理，获取人脸位置和关键点位置；基于人脸位置和关键点位置，在所述待检测的人脸图像的图像质量测试结果符合目标条件的情况下，获取所述目标图像。6.根据权利要求5所述的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述图像质量测试包括光照检测、遮挡检测、模糊检测和姿态检测中的一种或者多种。7.一种人脸静默活体检测装置，其特征在于，包括：预处理模块，用于基于待检测的人脸图像进行预处理，获取目标图像；第一特征提取模块，用于基于所述目标图像和目标特征算子，获取第一特征图；活体检测模块，用于将所述目标图像和所述第一特征图输入至人脸静默活体检测模型，输出与所述待检测的人脸图像对应的活体检测结果；其中，所述人脸静默活体检测模型包括：第一特征提取层，用于基于所述目标图像和所述第一特征图像，分别在各自对应的网络分支中进行卷积操作，获取多个第二特征图像；融合层，用于基于多个所述第二特征图像，进行特征融合，获取融合特征图像；第二特征提取层，用于基于所述融合特征图像进行特征提取，获取第三特征图像；输出层，用于基于所述第三特征图像，获取所述待检测的人脸图像对应的活体检测结2CN114140844A权利要求书2/2页果。8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述人脸静默活体检测方法的步骤。9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述人脸静默活体检测方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其