一种活体判别方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及活体识别，尤其涉及一种活体判别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着移动互联网的发展，用于确定用户对象的真实性的身份验证场景在金融保险、银行证券等领域得到越来越多关注，目前常用的活体判别技术有动作活体识别以及反光活体识别。

2、目前市面上已有的反光活体识别往往从反光之后的人脸面部颜色出发，通过识别出对应人脸面部或者眼部的反光颜色，与下发颜色进行匹配，从而判别活体/非活体。

3、目前市面上的反光活体识别主要集中在一个低频的反光活体识别，即每种颜色变换时间都大于500ms，由于是低频反光，所以该方法判定依据主要依赖于判别人脸面部反光的模型，而无法利用光线变换的频率信息，而该模型对于复杂场景(外界环境光复杂，强光、逆光)的时候表象往往特别差。而且通常来说环境干扰也是低频信息，目前已有的反光活体视频其颜色变换频率也为低频，小于2hz，所以目前反光识别无论是从实现上还是技术上都没办法更好的利用频率变化这一信息。

4、因此，已有反光活体识别往往是低频闪烁反光，而低频信息存在着容易受到环境干扰的情况，导致活体判别的成功率较低。

技术实现思路

1、本申请提供了一种活体判别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，解决了已有反光活体识别往往是低频闪烁反光，而低频信息存在着容易受到环境干扰的情况，导致活体判别的成功率较低的技术问题。

2、有鉴于此，本申请第一方面提供了一种活体判别方法，所述方法包括：

3、s1、获取用户基于预设频率以及预设颜色录制的快速反光视频；

4、s2、对所述快速反光视频进行逐帧人脸检测以及人脸图像提取；

5、s3、将提取的所述人脸图像划分为预设数量的区域图像，并计算每一个所述区域图像r、g、b通道的均值以及rgb通道的总均值，得到预设数量乘以4的矩阵数据；

6、s4、以区域以及通道为维度，对帧数乘以所述矩阵数据进行高通滤波以及傅里叶变换，得到傅里叶变换后的值；

7、s5、解析所述傅里叶变换后的值，计算得到r、g、b通道以及rgb均值通道的人脸区域信噪比均值；

8、s6、基于所述预设频率、所述预设颜色、所述r、g、b通道以及rgb均值通道的人脸区域信噪比均值，按照预设规则判断是否为活体。

9、可选地，所述步骤s3具体包括：

10、通过mediapipe将逐帧提取的所述人脸图像划分为468块区域的区域图像；

11、对每一个所述区域图像分别计算r、g、b通道的均值以及rgb三个通道总的均值，得到468*4的矩阵数据。

12、可选地，所述步骤s4具体包括：

13、以区域以及通道为纬度，每次提取n*1*1的矩阵数据片进行高通滤波以及傅里叶变化，得到傅里叶变换后的值，其中n为所述快速反光视频的帧数。

14、可选地，所述步骤s5具体包括：

15、解析所述傅里叶变换后的值，逐帧计算所述快速反光视频的所述预设频率下信号的信噪比，得到n*468*4个信噪比；

16、分别计算r、g、b通道以及rgb均值通道的人脸区域信噪比均值。

17、本申请第二方面提供一种活体判别装置，所述装置包括：

18、获取单元，用于获取用户基于预设频率以及预设颜色录制的快速反光视频；

19、提取单元，用于对所述快速反光视频进行逐帧人脸检测以及人脸图像提取；

20、第一处理单元，用于将提取的所述人脸图像划分为预设数量的区域图像，并计算每一个所述区域图像r、g、b通道的均值以及rgb通道的总均值，得到预设数量乘以4的矩阵数据；

21、第二处理单元，用于以区域以及通道为维度，对帧数乘以所述矩阵数据进行高通滤波以及傅里叶变换，得到傅里叶变换后的值；

22、第三处理单元，用于解析所述傅里叶变换后的值，计算得到r、g、b通道以及rgb均值通道的人脸区域信噪比均值；

23、判别单元，用于基于所述预设频率、所述预设颜色、所述r、g、b通道以及rgb均值通道的人脸区域信噪比均值，按照预设规则判断是否为活体。

24、可选地，所述第一处理单元具体用于：

25、通过mediapipe将逐帧提取的所述人脸图像划分为468块区域的区域图像；

26、对每一个所述区域图像分别计算r、g、b通道的均值以及rgb三个通道总的均值，得到468*4的矩阵数据。

27、可选地，所述第二处理单元具体用于：

28、以区域以及通道为纬度，每次提取n*1*1的矩阵数据片进行高通滤波以及傅里叶变化，得到傅里叶变换后的值，其中n为所述快速反光视频的帧数。

29、可选地，所述第三处理单元具体用于：

30、解析所述傅里叶变换后的值，逐帧计算所述快速反光视频的所述预设频率下信号的信噪比，得到n*468*4个信噪比；

31、分别计算r、g、b通道以及rgb均值通道的人脸区域信噪比均值。

32、本申请第三方面提供一种活体判别设备，所述设备包括处理器以及存储器：

33、所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

34、所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述第一方面所述的活体判别的方法的步骤。

35、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的方法。

36、从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

37、本申请中，提供了一种活体判别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过快速反光并通过高通滤波器，过滤低频环境光干扰，极大的保留正常反光频率信息，从而提升信噪比进而提升识别准确率，同时利用r、g、b红、绿、蓝以及黑色光线的物理特性，验证了四种颜色组合与频域信噪比唯一对应的关系，从而可以通过对频域的抽取达到识别的目的，解决了已有反光活体识别往往是低频闪烁反光，而低频信息存在着容易受到环境干扰的情况，导致活体判别的成功率较低的技术问题。

技术特征：

1.一种活体判别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的活体判别方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：

3.根据权利要求2所述的活体判别方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括：

4.根据权利要求3所述的活体判别方法，其特征在于，所述步骤s5具体包括：

5.一种活体判别装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的活体判别装置，其特征在于，所述第一处理单元具体用于：

7.根据权利要求6所述的活体判别装置，其特征在于，所述第二处理单元具体用于：

8.根据权利要求7所述的活体判别装置，其特征在于，所述第三处理单元具体用于：

9.一种活体判别设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

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用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的活体判别方法。

技术总结
本申请公开了一种活体判别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过快速反光并通过高通滤波器，过滤低频环境光干扰，极大的保留正常反光频率信息，从而提升信噪比进而提升识别准确率，同时利用R、G、B红、绿、蓝以及黑色光线的物理特性，验证了四种颜色组合与频域信噪比唯一对应的关系，从而可以通过对频域的抽取达到识别的目的，解决了已有反光活体识别往往是低频闪烁反光，而低频信息存在着容易受到环境干扰的情况，导致活体判别的成功率较低的技术问题。

技术研发人员：周军
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13