嘴巴区域送入上述二分类器，得到分类结果。如果出现非吐舌头至吐舌头的变化，则说明用户执行了系统发出了吐舌头的命令。
[0117]类似地，如果系统发出了吐舌头和摸耳朵的组合命令，仿照上述二分类的设计方法获取吐舌头/非吐舌头和摸耳朵/非摸耳朵两个二分类器，然后检测图像序列中是否出现了非吐舌头到吐舌头的变化和非摸耳朵到摸耳朵的变化。
[0118]步骤S7:检测结果输出。
[0119]根据上述活体判断单元4、牙齿图像匹配单元5以及动作匹配单元7的动作完成情况，将结果通过结果输出单元8输出。
[0120]通过以上步骤S1-S7完成了对活体人脸的检测。其中，步骤S1至S2为被动检测阶段，步骤S4至S6为主动配合阶段，通过上述被动检测与主动配合相结合的活体检测方法，不但能够有效区分打印照片、视频播放和3D人脸模型攻击，同时还提高了活体检测的效率和准确率。
[0121]以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
【主权项】
1.一种活体检测装置，其特征在于，包括: 图像采集单元，其用于采集一定数量的匹配人脸图像及匹配牙齿图像，以构成匹配人脸图像集合和牙齿图像集合，并且用于在检测时采集待测用户的待测人脸图像及待测牙齿图像； 集合建立单元，其用于建立匹配人脸图像集合、牙齿图像集合和面部动作指令集合； 人脸图像检测单元，其在检测时对采集的所述待测人脸图像进行检测，以确定所述待测人脸图像中是否包含人脸区域； 活体判断单元，用于判断包括所述人脸区域的人脸图像是否为活体； 用户身份确认单元，在判断所述人脸图像为活体之后，该用户身份确认单元用于匹配用户身份，根据所述匹配人脸图像集合，获得与判断为活体的所述人脸图像匹配的用户身份； 牙齿图像匹配单元，在确认所述用户身份之后，根据所述图像采集单元所采集到的用户露出牙齿的待测牙齿图像与所述牙齿图像集合中的牙齿图像的匹配结果，判断是否为活体； 随机动作匹配单元，在确认所述待测牙齿图像与所述牙齿图像集合中所述用户的所述牙齿图像互相匹配之后，该随机动作匹配单元用于从所述面部动作指令集合中随机选取动作指令及其实施次数，并提示用户，根据用户的完成情况，判断是否为活体； 结果输出单元，其用于将所述活体判断单元、所述牙齿图像匹配单元以及所述随机动作匹配单元的结果输出。2.如权利要求1所述的装置，其中， 所述图像采集单元的数量仅为一个。3.如权利要求1或2所述的装置，其中， 所述活体判断单元包括基于单帧人脸图像的活体判断分类器，通过选取一帧或多帧检测到所述人脸区域的人脸图像，基于所述活体判断分类器的投票结果，判断选取的每一帧所述人脸图像是否为活体。4.如权利要求1或2所述的装置，其中， 所述随机动作匹配单元内置有动作分类器，所述动作分类器包含与所述面部动作指令集合相对应的各个二分类器。5.一种活体检测方法，其特征在于，所述方法包括: 步骤S1，建立匹配人脸图像集合、牙齿图像集合和面部动作指令集合； 步骤S2，从拍摄的视频序列中获取图像，基于所述获取图像，利用人脸图像检测单元检测人脸区域，如果不包含所述人脸区域，则重复获取图像，否则执行步骤S3 ; 步骤S3，选取包含所述人脸区域的人脸图像，判断所述人脸图像是否为活体，如果为非活体，则判断结束，否则执行步骤S4 ; 步骤S4，从判断为活体的所述人脸图像中选取一帧或多帧，通过将其与建立的所述匹配人脸图像集合进行匹配，确认当前用户身份，然后执行步骤S5 ; 步骤S5，在确认了用户身份后，发出要求所述用户露出牙齿的指令，将当前采集的牙齿照片与建立的所述牙齿图像集合中所述用户的牙齿图像进行匹配，如果不匹配，则判断为非活体，判断结束，否则执行步骤S6 ; 步骤S6，在确认所述采集的牙齿图像与所述牙齿图像集合中所述用户的所述牙齿图像互相匹配之后，从建立的所述面部动作指令集合中随机发出一个或多个指令，要求实施一次或多次，提示所述用户，并且检测所述用户是否根据所述指令在规定时间内完成对应动作，如果完成，则判断为活体，执行步骤S7，否则为非活体，判断结束； 步骤S7，输出最终检测结果。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，其中， 步骤S3中的判断所述人脸图像是否为活体包括: 步骤S301，根据多分类支持向量机机制，通过支持向量训练获得基于单帧所述人脸图像的活体判断分类器； 步骤S302，利用基于所述单帧图像的所述活体判断分类器，通过投票获得所述人脸图像的活体判断结果。7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，其中， 步骤S4中的所述用户身份确认包括: 步骤S401，采集人脸图像作为训练图像的训练集，并提取所述训练图像的人脸特征作为原始人脸特征，计算所述原始人脸特征的协方差矩阵得到特征值和特征向量； 步骤S402，在所述训练集中，选取前K个最大的特征值对应的特征向量构成训练集降维矩阵，其中，K为自然数； 步骤S403，通过所述训练集中的所述原始人脸特征值到所述训练集降维矩阵的投影，获得所有所述训练图像的降维人脸特征； 步骤S404，提取待测活体的所述人脸图像的人脸原始特征值，并将其投影到所述训练集降维矩阵，获得待测活体人脸图像的降维人脸特征； 步骤S405，计算所述待测活体人脸图像的降维人脸特征与所有所述训练图像的降维人脸特征之间的距离； 步骤S406，在所述训练集中选取距离最小的训练图像作为人脸识别结果，判断所述用户身份。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，其中， 步骤S5所述的对所述用户的牙齿图像进行匹配包括: 步骤S501，读入所述用户的所述牙齿图像，并进行归一化； 步骤S502，利用高斯滤波和线性插值，使所述图像放大一倍； 步骤S503，对于放大后的所述图像，产生高斯金字塔和高斯差分金字塔图像序列； 步骤S504，检测所述高斯差分金字塔尺度空间极值点，通过选取合适的阈值，去除低对比度和边缘不稳定的特征点； 步骤S505，计算选取的所述特征点的幅值和方向序列； 步骤S506，在选取的所述特征点中寻找关键点，建立所述关键点的梯度方向直方图，从而得到每个所述关键点的位置、尺度和方向； 步骤S507，产生所述关键点的描述子序列； 步骤S508，根据产生的所述关键点描述子序列，基于欧氏距离得到初始关键点对； 步骤S509，用hough变换对所述初始关键点对进行再一次计算，得到最终关键点对； 步骤S510，对所述最终关键点对进行精确匹配，剔除错误的匹配点，得到最终匹配点； 步骤S511，判断所述最终匹配点的对数是否不小于N，如果是，则匹配成功，否则匹配失败；其中，N为预设值。9.如权利要求8所述的方法，其中， 步骤S6所述的检测用户的动作完成情况包括: 步骤S601，建立包含与所述面部动作指令集合相对应的各个二分类器的动作分类器；步骤S602，选取与随机选取的所述指令相对应的二分类器，从有限时间内的人脸图像中截取用户面部中对应所述指令的位置区域，并将所述位置区域送入所述对应的二分类器; 步骤S603，检测所述人脸图像序列中是否完成与所述指令对应的所述动作。10.如权利要求5所述的方法，其中， 步骤S2中所述的人脸区域，包含正面人脸区域和侧面人脸区域。
【专利摘要】本发明提供一种活体检测方法及装置，所述方法包括：建立面部动作指令集合、匹配人脸图像集合和牙齿图像集合；从视频中获取图像；检测正面或者侧面人脸区域；选取一帧或多帧检测到的人脸图像，判断所选取的每一帧图像是否为活体，若为活体，则进行下一步骤；从判断为活体的图像中挑选一帧或多帧与匹配人脸图像集合中的人脸图像进行匹配，确认当前用户身份；发出要求用户露出牙齿的指令，将采集的牙齿照片与牙齿图像集合中该用户的牙齿图像进行匹配，若匹配，则进行下一步骤；从面部动作指令集合中随机发出一个或多个指令，提示用户，并且检测用户的完成情况，若完成，则为活体。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105426815
【申请号】CN201510717695
【发明人】黄磊, 蔡利君, 刘昌平, 张健
【申请人】北京汉王智远科技有限公司
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2015年10月29日