活体检测装置方法、装置、芯片和计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种活体检测装置方法、装置、芯片和计算机可读存储介质。
2.

背景技术：

3.人脸识别技术在公安侦查、门禁系统、目标追踪及其他民用安全控制系统等领域均具有较高的发展前景和经济效益。但在人脸识别过程中常受到各种攻击，例如，用照片、面具甚至视频作为攻击手段，为此，我们需要分析所采集的图像是否是活体人脸图像，以进行活体检测。
4.现有技术有不同的方法进行活体检测，例如，可以用3d结构光进行活体检测，但是结构光成本较高，不能得到广泛的应用。还有的活体检测通过和用户的交互进行，例如需要用户睁开眼睛检测到眼球抖动，或者需要用户眨眼，以及需要用户以一定的角度面向摄像头等。类似方法都需要用户配合动作，或者停留一定的时间，增加进行活体检测的时间，对于需要快速进行活体检测的场景无法使用，且降低用户体验。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术存在的问题，本发明的至少一个实施例提供一种活体检测装置方法、装置、芯片和计算机可读存储介质，能够在提高活体判定的安全性的同时提高用户体验。
6.第一方面，本发明实施例提出一种活体检测方法，包括：获取可见光图像和红外光图像；对可见光图像进行人脸检测；当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像；检测出所述合并图像中的人脸，并对所述合并图像中的人脸进行活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防攻击活体检测。
7.在一些实施例中，所述将可见光图像和所述红外光图像合并，包括：提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；提取所述可见光图像中第二人脸特征数据；将所述第一人脸特征数据进行仿射变换，消除所述红外光图像和可见光图像人脸的视差；将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并。
8.在一些实施例中，一种活体检测方法，还包括：对检测到的可见光人脸进行器官检测，确定所述可见光人脸的器官完整；和/或，对检测到的可见光人脸进行姿态检测，确定所述可见光人脸的表情姿态符合预设要求。
9.在一些实施例中，对合并图像中的人脸进行防攻击活体检测，包括以下至少一种或组合：对所述合并图像中的人脸进行防照片攻击活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防面具攻击活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防屏幕攻击活体检测。
10.在一些实施例中，所述对合并图像中的人脸进行活体检测，包括：对多帧合并图像中的人脸进行活体检测。
11.第二方面，本发明实施例还提供一种活体检测装置，包括：可见光图像获取单元，用于获取可见光图像；红外光图像获取单元，用于获取红外光图像；人脸检测单元，用于对可见光图像进行人脸检测；图像合并单元，用于当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像；活体检测单元，用于对所述图像合并单元得到的合并图像中的人脸进行活体检测；以及所述合并图像中的人脸进行防攻击活体检测。
12.在一些实施例中，所述图像合并单元，包括：第一特征数据提取子单元，用于提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；第二特征数据提取子单元，用于提取所述可见光图像中第二人脸特征数据；仿射变换子单元，用于将所述第一人脸特征数据进行仿射变换，消除所述红外光图像和可见光图像人脸的视差；图像合并子单元，用于将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并。
13.在一些实施例中活体检测装置，还包括人脸器官检测单元，和/或，姿态检测单元，其中，所述人脸器官检测单元，用于对检测到的可见光人脸进行器官检测，确定所述可见光人脸的器官完整；所述姿态检测单元，用于对检测到的可见光人脸进行姿态检测，确定所述可见光人脸的表情姿态符合预设要求。
14.在一些实施例中，所述活体检测单元包括人脸活体检测子单元，和防攻击活体检测子单元；其中，所述防攻击活体检测子单元包括以下至少一种或组合：防照片攻击活体检测子单元，用于通过防照片攻击对所述合并图像中的人脸进行防照片攻击活体检测；防面具攻击活体检测子单元，用于通过防面具攻击对所述合并图像中的人脸进行防面具攻击活体检测；防屏幕攻击活体检测子单元，用于通过防屏幕攻击对所述合并图像中的人脸进行防屏幕攻击活体检测。
15.在一些实施例中，所述活体检测单元对多帧合并图像中的人脸进行活体检测。
16.第三方面，本发明实施例还提供一种活体检测装置，包括：至少一个处理器；与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储有可执行指令，其中，所述可执行指令在被所述至少一个处理器执行时使得实现如上第一方面的任一项所述的方法。
17.第四方面，本发明实施例还提供一种芯片，用于执行上述第一方面中的方法。具体地，该芯片包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有该芯片的设备用于执行上述第一方面中的方法。
18.第五方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的任一项所述的方法。
19.第六方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面中的方法。
20.可见，本发明实施例的活体检测方法通过红外和可见多种图像数据来源，多种活体检测模型，有效的抵抗各种攻击行为，能够在提高活体判定的安全性的同时提高用户体验。
21.附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1为本发明活体检测方法一实施例的流程图；图2为本发明活体检测方法另一实施例的流程图；图3为本发明活体检测装置一实施例的示意图；图4为本发明活体检测装置另一实施例的示意图。
具体实施方案
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
26.本方案发明人发现，在现有技术中，对视频进行人脸识别去隐私同时，不能保留人脸的姿态特征，如面部表情的喜怒哀乐，抬头或低头等。导致失去许多商业应用价值。本发明实施例提供如下方案：图1为本发明活体检测方法一实施例的流程图，如图1所示，本发明第一方面活体检测方法包括：步骤101，获取可见光图像和红外光图像，可见光摄像单元获取所述见光图像，得到rgb（red,green,blue）彩色图像数据，红外摄像单元获取红外光图像，得到ir(infrared)红外光图像数据。在本步骤中可以同时获得两种图像数据。本实施例中，具体可以采用包含采集两种图像的双摄像头，或者两个分别摄像头，本实施例对此不进行限定。
27.步骤102，对可见光图像进行人脸检测；由于红外光图像数据受环境光影响较小，不受强光、弱光、逆光等环境光影响，且红外光图像数据在白天夜晚数据没有较大变化，因此从红外光图像中提取到的红外特征更为准确，可以认为红外光图像中的人脸数据符合质量的要求。因此，在此步骤仅对可见光图像进行人脸检测。
28.步骤103，当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像。
29.由于通常可以认为红外光图像中的人脸数据符合质量的要求，因此，当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像。
30.具体而言，可以同时获得的rgb彩色图像和ir红外光图像的图像阵列叠加得到合并图像。具体的，rgb图像和ir图像的合并可以是将rgb通道和ir通道的像素值将每个像素位上进行叠加，在每个像素位上形成新的像素值，该新的像素值则对应该合并图像。
31.进一步的，也可以在消除红外光图像和可见光图像之间的视差之后进行合并图
像。可以理解的是，获取红外光图像的红外光图像获取单元和获取可见光图像的可见光图像获取单元，两者可能由于位置、角度、距离等原因针对同一对象采集的图像产生视差。本申请中可以采用任一现有技术进行视差消除。举例来说针对因角度不同引起的视差，消除这类视差可以包括：提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；提取所述可见光图像中第二人脸特征数据；将所述第一人脸特征数据进行仿射变换，使得红外光图像和可见光图像在横向和/或纵向吻合，横向如眼部连线，或纵向如鼻部纵向吻合，以消除所述红外光图像和可见光图像人脸的因角度视差。为了使得两种图像在横向或纵向上实现吻合，在提取特征数据时可以在横向眼部连线或/和纵向鼻部连线位置处提取更多的特征数据。在具体操作时，可以以可见光图像为基准，通过对红外光图像特征数据进行仿射变换，消除其与可见光图像的视差。本实施例中通过关键点数据提取并进行仿射变换，消除红外光图像和可见光图像的视差，由于不需要分别将红外光图像和可见光图像转正，因此可以保留所获取的图像的表情，使得合并后的图像保留更多的信息。
32.针对因距离引起的视差，可以参照红外光图像或可见光图像之一的距离作为标准距离，或者将预设距离作为标准距离，将两种图像的成像距离调整一致。具体的视差消除方法也可以采用现有技术其他方法进行，本申请不对此进行限定。消除视差之后，再将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并。
33.步骤104，检测出所述合并图像中的人脸，并对所述合并图像中的人脸进行活体检测；此步骤中可以采用现有方法进行活体检测，例如，基于神经网络的活体分类模型，判断是否是活体（即真实人脸）。
34.步骤105，对所述合并图像中的人脸进行防攻击活体检测。
35.如果步骤104判断的结果为真实人脸，则进一步对合并图像进行防攻击活体检测。具体的，例如针对如屏幕攻击，照片攻击、孔洞面具攻击等进行防攻击的活体检测。例如，对合并图像中的人脸进行防攻击活体检测，包括以下至少一种或组合：对所述合并图像中的人脸进行防照片攻击活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防面具攻击活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防屏幕攻击活体检测。通常只要没有通过其中一种活体检测，则认为没有通过活体检测。该合并图像只有在通过所有活体检测方法检测都认为是活体时，才最终判断该人脸会活体人脸。
36.本发明实施例的活体检测方法通过红外和可见多种图像数据来源，多种活体检测方法，有效的抵抗各种攻击行为，能够在提高活体判定的安全性的同时提高用户体验。
37.可选的，本发明实施例的活体检测方法还包括：对检测到的可见光人脸进行器官检测，确定所述可见光人脸的器官完整；和/或，对检测到的可见光人脸进行姿态检测，确定所述可见光人脸的表情姿态符合预设要求。通过本步骤对检测到的可见光人脸图像的质量进行进一步的确认，判断面部器官是否出现完整，如有无口罩，眼睛是否睁开，器官是否遮挡等，可以去除不完整的人脸，姿态表情不符合要求的人脸，进一步提高获取的人脸图像的质量。
38.可选的，本发明实施例的活体检测方法可以通过对多帧合并图像的人脸进行活体检测，例如在视频流中连续获取的图片，或者视频流中按照预设间隔获得的图片，通过红外光图像和可见光图像获得合并图像之后，对多帧图像进行活体检测，只有当连续检测的一定数量的图像都通过活体检测时，才认为这个时间段内所检测人脸为活体人脸。通过对多
帧图像进行检测，可以进一步提高活体检测的准确率，提高安全性。
39.图2为本发明活体检测方法另一实施例的流程图，如图2所示，包括：步骤201，获取可见光图像和红外光图像；步骤202，对可见光图像进行人脸检测；步骤203，对检测到的可见光人脸进行器官检测，确定可见光人脸的器官完整；步骤204，对检测到的可见光人脸进行姿态检测，确定可见光人脸的表情姿态符合预设要求；步骤205，提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；步骤206，提取可见光图像中第二人脸特征数据；步骤207，将第一人脸特征数据进行仿射变换，消除红外光图像和可见光图像人脸的视差；步骤208，将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并；步骤209，通过基于神经网络的活体分类模型对所述合并图像中的人脸进行活体检测步骤210，通过防攻击模型组对所述合并图像中的人脸进行活体检测。具体可以通过防照片攻击模型对所述合并图像中的人脸进行活体检测；通过防面具攻击模型对所述合并图像中的人脸进行活体检测；通过防屏幕攻击模型对所述合并图像中的人脸进行活体检测。
40.本发明实施例，通过对多种图像数据来源、多种防攻击模型、以及对多帧图像进行检测，可以进一步提高活体检测的准确率，提高安全性。
41.图3为本发明活体检测装置一实施例的示意图，第二方面，如图3所示，本实施例提供一种活体检测装置，包括：可见光图像获取单元301，用于获取可见光图像；红外光图像获取单元302，用于获取红外光图像；人脸检测单元303，用于对可见光图像进行人脸检测；图像合并单元304，用于当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像；活体检测单元305，用于对所述图像合并单元得到的合并图像中的人脸进行活体检测；以及所述合并图像中的人脸进行防攻击活体检测。
42.可选的，图像合并单元304，包括：第一特征数据提取子单元，用于提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；第二特征数据提取子单元，用于提取所述可见光图像中第二人脸特征数据；仿射变换子单元，用于将所述第一人脸特征数据进行仿射变换，消除所述红外光图像和可见光图像人脸的视差；图像合并子单元，用于将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并。
43.可选的，活体检测装置，还包括人脸器官检测单元，和/或，姿态检测单元，其中，所述人脸器官检测单元，用于对检测到的可见光人脸进行器官检测，确定所述可见光人脸的器官完整；所述姿态检测单元，用于对检测到的可见光人脸进行姿态检测，确定所述可见光人脸的表情姿态符合预设要求。
44.可选的，活体检测单元包括人脸活体检测子单元，和防攻击活体检测子单元；其中，所述防攻击活体检测子单元包括以下至少一种或组合：防照片攻击活体检测子单元，用于通过防照片攻击对所述合并图像中的人脸进行防照片攻击活体检测；防面具攻击活体检
测子单元，用于通过防面具攻击对所述合并图像中的人脸进行防面具攻击活体检测；防屏幕攻击活体检测子单元，用于通过防屏幕攻击对所述合并图像中的人脸进行防屏幕攻击活体检测。
45.图4为本发明活体检测装置另一实施例的示意图，如图4所示，包括：可见光图像获取单元301，用于获取可见光图像；红外光图像获取单元302，用于获取红外光图像；人脸检测单元303，用于对可见光图像进行人脸检测；人脸器官检测单元306，人脸器官检测单元，用于对检测到的可见光人脸进行器官检测，确定所述可见光人脸的器官完整；姿态检测单元307，用于对检测到的可见光人脸进行姿态检测，确定所述可见光人脸的表情姿态符合预设要求；图像合并单元304，用于当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像；其中，图像合并单元，包括：第一特征数据提取子单元3041，用于提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；第二特征数据提取子单元3042，用于提取所述可见光图像中第二人脸特征数据；仿射变换子单元3043，用于将所述第一人脸特征数据进行仿射变换，消除所述红外光图像和可见光图像人脸的视差；图像合并子单元3044，用于将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并。
46.活体检测单元305，用于对所述图像合并单元得到的合并图像中的人脸进行活体检测；以及对所述合并图像中的人脸进行防攻击活体检测。
47.其中，活体检测单元包括人脸活体检测子单元（例如活体分类模型子单元3051）和防攻击活体检测子单元（具体示例为防攻击模型组3052）。
48.其中防攻击活体检测子单元包括以下至少一种或组合：防照片攻击活体检测子单元（具体示例为防照片攻击模型30521），用于通过防照片攻击对所述合并图像中的人脸进行防照片攻击活体检测；防面具攻击活体检测子单元（具体示例为防面具攻击模型30522），用于通过防面具攻击对所述合并图像中的人脸进行防面具攻击活体检测；防屏幕攻击活体检测子单元（具体示例为防屏幕攻击模型30523），用于通过防屏幕攻击对所述合并图像中的人脸进行防屏幕攻击活体检测。
49.上述的涉及到的活体检测装置具体技术细节和活体检测装置方法中类似，在活体检测装置的实施方式中所能达到的技术效果在活体检测装置方法的实施方式中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，在活体检测方法实施方式中提到的相关技术细节也可应用在活体检测装置的实施方式中。
50.本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。
51.在第三方面，本发明还提供一种活体检测装置，包括：至少一个处理器；与至少一个处理器耦合的存储器，存储器存储有可执行指令，其中，可执行指令在被至少一个处理器执行时使得实现本发明第一方面的方法。
52.本实施例提供一种活体检测装置，包括：至少一个处理器；与至少一个处理器耦合的存储器。处理器和存储器可以单独设置，也可以集成在一起。
53.例如，存储器可以包括随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、非易失性存储器或寄存器等。处理器可以是中央处理器（central processing unit，cpu）等。或者是图像处理器(graphic processing unit,gpu)存储器可以存储可执行指令。处理器可以执行在存储器中存储的可执行指令，从而实现本文描述的各个过程。
54.可以理解，本实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是rom (read-onlymemory，只读存储器)、prom (programmablerom，可编程只读存储器)、eprom (erasableprom，可擦除可编程只读存储器)、eeprom (electricallyeprom，电可擦除可编程只读存储器)或闪存。易失性存储器可以是ram (randomaccessmemory，随机存取存储器)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如sram (staticram，静态随机存取存储器)、dram (dynamicram，动态随机存取存储器)、sdram (synchronousdram，同步动态随机存取存储器)、ddrsdram (doubledatarate sdram，双倍数据速率同步动态随机存取存储器)、esdram (enhanced sdram，增强型同步动态随机存取存储器)、sldram (synchlinkdram，同步连接动态随机存取存储器)和drram (directrambusram，直接内存总线随机存取存储器)。本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
55.在一些实施方式中，存储器存储了如下的元素，升级包、可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统和应用程序。
56.其中，操作系统，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序中。
57.在本发明实施例中，处理器通过调用存储器存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器用于执行第二方面所提供的方法步骤。
58.第四方面，本发明实施例还提供一种芯片，用于执行上述第一方面中的方法。具体地，该芯片包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有该芯片的设备用于执行上述第一方面中的方法。
59.此外，在第五方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明第二方面的方法的步骤。
60.例如，机器可读存储介质可以包括但不限于各种已知和未知类型的非易失性存储器。
61.第六方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面中的方法。
62.本领域技术人员可以明白的是，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤能够以电子硬件、或者软件和电子硬件的结合来实现。这些功能是以硬件还是软件方式来实现，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以针对每个特定的应用，使用不同的方式来实现所描述的功能，但是这种实现并不应认为超出本申请的范围。
63.在本申请实施例中，所公开的系统、装置和方法可以通过其它方式来实现。例如，单元的划分仅仅为一种逻辑功能划分，在实际实现时还可以有另外的划分方式。例如，多个单元或组件可以进行组合或者可以集成到另一个系统中。另外，各个单元之间的耦合可以是直接耦合或间接耦合。另外，在本申请实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是单独的物理存在等等。
64.应理解，在本申请的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。
65.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在机器可读存储介质中。因此，本申请的技术方案可以以软件产品的形式来体现，该软件产品可以存储在机器可读存储介质中，其可以包括若干指令用以使得电子设备执行本申请实施例所描述的技术方案的全部或部分过程。上述存储介质可以包括rom、ram、可移动盘、硬盘、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
66.以上内容仅为本申请的具体实施方式，本申请的保护范围并不局限于此。本领域技术人员在本申请所公开的技术范围内可以进行变化或替换，这些变化或替换都应当在本申请的保护范围之内。

技术特征：
1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：获取可见光图像和红外光图像；对可见光图像进行人脸检测；当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像；检测出所述合并图像中的人脸，并对所述合并图像中的人脸进行活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防攻击活体检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将可见光图像和所述红外光图像合并，包括：提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；提取所述可见光图像中第二人脸特征数据；将所述第一人脸特征数据进行仿射变换，消除所述红外光图像和可见光图像人脸的视差；将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对检测到的可见光人脸进行器官检测，确定所述可见光人脸的器官完整；和/或对检测到的可见光人脸进行姿态检测，确定所述可见光人脸的表情姿态符合预设要求。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对合并图像中的人脸进行防攻击活体检测，包括以下至少一种或组合：对所述合并图像中的人脸进行防照片攻击活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防面具攻击活体检测；对所述合并图像中的人脸进行防屏幕攻击活体检测。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对合并图像中的人脸进行活体检测，包括：对多帧合并图像中的人脸进行活体检测。6.一种活体检测装置，其特征在于，包括：可见光图像获取单元，用于获取可见光图像；红外光图像获取单元，用于获取红外光图像；人脸检测单元，用于对可见光图像进行人脸检测；图像合并单元，用于当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像；活体检测单元，用于对所述图像合并单元得到的合并图像中的人脸进行活体检测；以及对所述合并图像中的人脸进行防攻击活体检测。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像合并单元，包括：第一特征数据提取子单元，用于提取所述红外光图像中第一人脸特征数据；第二特征数据提取子单元，用于提取所述可见光图像中第二人脸特征数据；仿射变换子单元，用于将所述第一人脸特征数据进行仿射变换，消除所述红外光图像和可见光图像人脸的视差；图像合并子单元，用于将消除视差的红外光图像和可见光图像进行合并。
8.一种活体检测装置，包括：至少一个处理器；与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储有可执行指令，其中，所述可执行指令在被所述至少一个处理器执行时使得实现根据权利要求1至5中任一项所述的方法。9.一种芯片，其特征在于，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行：如权利要求1至5任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本发明提供一种活体检测装置方法、装置、芯片和计算机可读存储介质。一种活体检测方法，包括：获取可见光图像和红外光图像；对可见光图像进行人脸检测；当检测到质量符合预设条件的可见光人脸图像时，将所述可见光图像和所述红外光图像合并，得到合并图像；通过基于神经网络的活体分类模型对所述合并图像中的人脸进行活体检测；通过防攻击模型组对所述合并图像中的人脸进行活体检测。本发明实施例的活体检测方法通过红外和可见多种图像数据来源，多种活体检测模型，有效的抵抗各种攻击行为，能够在提高活体判定的安全性的同时提高用户体验。体验。体验。


技术研发人员：曹立 周誉昇 何轩
受保护的技术使用者：上海依图网络科技有限公司
技术研发日：2019.12.30
技术公布日：2021/7/15