活体检测方法和活体检测系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本公开涉及活体检测领域，更具体地，本公开涉及能够实现人体活体检测的活体 检测方法和使用该活体检测方法的活体检测系统。
【背景技术】
[0002] 目前，人脸识别系统越来越多地应用于安防、金融等领域中需要身份验证的场景， 诸如银行远程开户、门禁系统、远程交易操作验证等。在这些高安全级别的应用领域中，除 了确保被验证者的人脸相似度符合数据库中存储的底库数据外，首先需要被验证者是一个 合法的生物活体。也就是说，人脸识别系统需要能够防范攻击者使用照片、3D人脸模型或者 面具等方式进行攻击。
[0003] 解决上述问题的方法通常称为活体检测，其目的是判断获取到的生物特征是否来 自一个有生命、在现场的、真实的人。目前市场上的技术产品中还没有公认成熟的活体验证 方案，已有的活体检测技术要么依赖特殊的硬件设备（诸如红外相机、深度相机），要么只 能防范简单的静态照片攻击。此外，现有的活体检测系统大多是配合式的，即需要被测试人 员根据系统指示做出相应动作或者停留在原地不动一段时间，如此将影响用户体验和活体 检测效率。此外，例如检测图像中是否有照片的边框的其他方法准确性和鲁棒性都难以满 足实际需求。
【发明内容】
[0004] 鉴于上述问题而提出了本公开。本公开提供了一种能够实现人体活体检测的活体 检测方法和使用该活体检测方法的活体检测系统，其通过利用人眼对屏幕上物体自觉或不 自觉的注视来进行活体验证，对用户的配合要求低，提高了人脸识别系统的准确性、易用性 和用户体验。
[0005] 根据本公开的一个实施例，提供了一种活体检测方法，包括：获取经由视频采集模 块采集的视频数据；基于所述视频数据，确定待检测对象的特征信号；以及判断所述特征 信号是否满足第一预定条件，如果所述特征信号满足所述第一预定条件，则确定所述待检 测对象为活体，其中，所述特征信号指示所述待检测对象的眼部运动。
[0006] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，还包括：在所述获取经由视频采 集模块采集的视频数据之前，提示预定内容的显示；以及显示所述预定内容，其中所述预定 内容包含位置变化的目标。
[0007] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述基于所述视频数据，确 定待检测对象的特征信号包括：基于所述视频数据，确定其中的人脸图像作为所述待检测 对象；提取所述人脸图像中眼角和瞳孔的位置信息；基于所述眼角和瞳孔的位置信息，确 定在所述预定内容显示期间，所述瞳孔的相对位置序列；以及确定所述瞳孔的相对位置序 列与所述位置变化的目标的位置序列的相关系数作为所述特征信号。
[0008] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述判断所述特征信号是 否满足第一预定条件，如果所述特征信号满足所述第一预定条件，则确定所述待检测对象 为活体包括：判断所述相关系数是否大于第一预定阈值，如果所述相关系数大于所述第一 预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
[0009] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述基于所述视频数据，确 定待检测对象的特征信号包括：基于所述视频数据，确定其中的人脸图像作为所述待检测 对象；提取所述人脸图像中眼角和瞳孔的位置信息；基于所述眼角和瞳孔的位置信息，确 定所述瞳孔的相对位置序列；以及确定所述瞳孔的相对位置方差作为所述特征信号。
[0010] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述判断所述特征信号是 否满足第一预定条件，如果所述特征信号满足所述第一预定条件，则确定所述待检测对象 为活体包括：判断所述相对位置方差是否大于第二预定阈值，如果所述相对位置方差大于 第二预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
[0011] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述基于所述视频数据，确 定待检测对象的特征信号包括：预先训练获得训练视频数据中训练眼睛图像与眼睛注视方 向序列的对应关系；基于所述视频数据，确定其中的人脸图像作为所述待检测对象；提取 所述人脸图像中的待检测眼睛图像；基于所述对应关系和所述待检测眼睛图像，确定对应 于所述视频数据的眼睛注视方向序列作为所述特征信号。
[0012] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述判断所述特征信号是 否满足第一预定条件，如果所述特征信号满足所述第一预定条件，则确定所述待检测对象 为活体包括：判断所述眼睛注视方向序列与所述位置变化的目标的位置变化序列是否对 应，如果所述眼睛注视方向序列对应于所述位置变化的目标的位置变化序列，则确定所述 待检测对象为活体。
[0013] 此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述判断所述特征信号是 否满足第一预定条件，如果所述特征信号满足所述第一预定条件，则确定所述待检测对象 为活体包括：判断所述眼睛注视方向序列的变化度是否大于第三预定阈值，如果所述变化 度大于所述第三预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
[0014] 根据本公开的另一个实施例，提供了一种活体检测系统，包括：视频采集模块，用 于采集视频数据；以及活体检测模块，用于基于所述视频数据执行活体检测，其包含特征信 号确定单元，用于基于所述视频数据，确定待检测对象的特征信号；特征信号判断单元，判 断所述特征信号是否满足第一预定条件，如果所述特征信号满足所述第一预定条件，则确 定所述待检测对象为活体，其中，所述特征信号指示所述待检测对象的眼部运动。
[0015] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，还包括显示模块，用于显示预 定内容，其中，在所述视频采集模块采集视频数据之前，所述活体检测模块提示预定内容的 显示，所述预定内容包含位置变化的目标。
[0016] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，其中所述特征信号确定单元 基于所述视频数据，确定其中的人脸图像作为所述待检测对象；提取所述人脸图像中眼角 和瞳孔的位置信息；基于所述眼角和瞳孔的位置信息，确定在所述预定内容显示期间，所述 瞳孔的相对位置序列；并且确定所述瞳孔的相对位置序列与所述位置变化的目标的位置序 列的相关系数作为所述特征信号。
[0017] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，其中所述特征信号判断单元 判断所述相关系数是否大于第一预定阈值，如果所述相关系数大于所述第一预定阈值，则 确定所述待检测对象为活体。
[0018] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，其中所述特征信号确定单元 基于所述视频数据，确定其中的人脸图像作为所述待检测对象；提取所述人脸图像中眼角 和瞳孔的位置信息；基于所述眼角和瞳孔的位置信息，确定所述瞳孔的相对位置序列；并 且确定所述瞳孔的相对位置方差作为所述特征信号。
[0019] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，其中所述特征信号判断单元 判断所述相对位置方差是否大于第二预定阈值，如果所述相对位置方差大于第二预定阈 值，则确定所述待检测对象为活体。
[0020] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，其中所述活体检测模块预先 训练获得训练视频数据中训练眼睛图像与眼睛注视方向序列的对应关系，所述特征信号确 定单元基于所述视频数据，确定其中的人脸图像作为所述待检测对象；提取所述人脸图像 中的待检测眼睛图像；基于所述对应关系和所述待检测眼睛图像，确定对应于所述视频数 据的眼睛注视方向序列作为所述特征信号。
[0021] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，其中所述特征信号判断单元 判断所述眼睛注视方向序列与所述位置变化的目标的位置变化序列是否对应，如果所述眼 睛注视方向序列对应于所述位置变化的目标的位置变化序列，则确定所述待检测对象为活 体。
[0022] 此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测系统，其中所述特征信号判断单元 判断所述眼睛注视方向序列的变化度是否大于第三预定阈值，如果所述变化度大于所述第 三预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
[0023] 根据本公开的又一个实施例，提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读存储 介质，在所述计算机可读存储介质上存储了计算机程序指令，所述计算机程序指令在被计 算机运行时执行以下步骤：获取经由视频采集模块采集的视频数据；基于所述视频数据， 确定待检测对象的特征信号；以及判断所述特征信号是否满足第一预定条件，如果所述特 征信号满足所述第一预定条件，则确定所述待检测对象为活体，其中，所述特征信号指示所 述待检测对象的眼部运动。
[0024] 要理解的是，前面的一般描述和下面的详细描述两者都是示例性的，并且意图在 于提供要求保护的技术的进一步说明。
【附图说明】
[0025] 通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、 特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明 书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中， 相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0026] 图1是概述根据本发明实施例的活体检测方法的流程图。
[0027] 图2是图示根据本发明实施例的