活体检测系统的功能性框图。
[0028] 图3是示意性图示根据本发明实施例的活体检测过程的示意图。
[0029] 图4是进一步图示根据本发明第一实施例的活体检测方法的流程图。
[0030] 图5是进一步图示根据本发明第二实施例的活体检测方法的流程图。
[0031] 图6是进一步图示根据本发明第三实施例的第一示例的活体检测方法的流程图。
[0032] 图7是进一步图示根据本发明第三实施例的第二示例的活体检测方法的流程图。
[0033] 图8是图示根据本发明实施例的活体检测系统的示意性框图。
【具体实施方式】
[0034] 为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根 据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发 明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本公开中描述的 本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例 都应落入本发明的保护范围之内。
[0035] 以下，将参考附图详细描述本发明的优选实施例。
[0036] 图1是概述根据本发明实施例的活体检测方法的流程图。如图1所示，根据本发 明实施例的活体检测方法包括以下步骤。
[0037] 在步骤SlOl中，获取经由视频采集模块采集的视频数据。在本发明的一个实施例 中，所述视频采集装置为能够获取被摄体的视频数据的摄像头（诸如RGB摄像机或深度摄 像机）。获取经由视频采集装置采集的视频数据包括但不限于，在由物理位置上分离配置的 视频采集装置采集视频数据之后，经由有线或者无线方式，接收从所述视频采集装置发送 的视频数据。可替代地，视频采集装置可以与视频检测系统中的其他模块或组件物理上位 于同一位置甚至位于同一机壳内部，视频检测系统中的其他模块或组件经由内部总线接收 从所述视频采集装置发送的视频数据。
[0038] 如下将详细描述的，在本发明的一个实施例中，所述视频采集模块采集的视频数 据可以是在用户注视预定内容的显示的同时采集的，所述预定内容包含位置变化的目标， 该视频数据可以为一段连续预定时间段（例如，3秒钟）的视频。作为待检测对象的人脸需 要能够清楚地出现在视频中。优选地，所述视频图像的大小不小于64X64像素。在本发明 的另一个实施例中，所述视频采集模块采集的视频数据还可以在没有显示预定内容的情况 下，即在不需要特别提醒用户活体检测流程已经开始的情况下，直接由所述视频采集模块 采集的用户正常操作流程（例如，点选菜单）期间的视频。此后，处理进到步骤S102。
[0039] 在步骤S102中，基于视频数据，确定待检测对象的特征信号。在本发明的一个实 施例中，所述特征信号指示所述待检测对象的眼部运动。例如，在用户注视预定内容的显示 的同时采集所述视频数据的情况下，如果所述待检测对象为活体，则其眼部将跟随预定内 容中目标位置变化而运动。或者，没有显示预定内容的情况下，直接由所述视频采集模块采 集的用户正常操作流程期间的视频时，如果所述待检测对象为活体，则其眼部将在正常操 作流程期间存在运动。如下将详细描述的，通过诸如预先训练好的卷积神经网络（CNN)检 测器等对所述视频数据执行处理，提取所述特征信号。此后，处理进到步骤S103。
[0040] 在步骤S103中，判断特征信号是否满足第一预定条件。如下将详细描述的，所述 第一预定条件可能是所述特征信号指示所述待检测对象的眼部运动是否符合预定内容中 目标的位置变化，或者指示所述待检测对象的眼部运动的显著程度。
[0041] 如果在步骤S103中获得肯定结果，即特征信号满足第一预定条件，其指示所述待 检测对象的眼部运动符合预定内容中目标的位置变化或者指示存在所述待检测对象的显 著眼部运动，则处理进到步骤S104。在步骤S104中，确定待检测对象为活体。
[0042] 相反地，如果在步骤S103中获得否定结果，则处理进到步骤S105。在步骤S105 中，确定待检测对象为非活体。
[0043] 上述根据本发明实施例的活体检测方法，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，从而有效地区分出正常用户与照片、视频和面具攻击者，并且 无需用户的特殊配合，增加了活体检测系统的安全性和易用度。
[0044] 以下，将参照图2进一步描述执行上述活体检测方法的一种活体检测系统。
[0045] 图2是图示根据本发明实施例的活体检测系统的功能性框图。如图2所示，根据 本发明实施例的活体检测系统20包括视频采集模块21、活体检测模块22和显示模块23。 所述活体检测模块22进一步包括特征信号确定单元221和特征信号判断单元222。所述视 频采集模块21、活体检测模块22和显示模块23以及所述活体检测模块22中的特征信号 确定单元221和特征信号判断单元222例如可以由诸如硬件（服务器、专用计算机等）、软 件、固件以及它们的任意可行的组合配置。
[0046] 具体地，所述视频采集模块21用于获取视频数据。在本发明的一个实施例中，所 述视频采集模块21可以是包括能够获取被摄体的视频数据的RGB摄像机的视频采集装置。 在本发明的另一个实施例中，所述视频采集模块21可以包括能够获取被摄体的深度信息 的深度相机（深度摄像机）的视频采集装置。所述视频采集模块21可以与其后的所述活 体检测模块22物理上分离，或者物理上位于同一位置甚至位于同一机壳内部。在所述视 频采集模块21与其后的所述活体检测模块22物理上分离的情况下，所述视频采集模块21 进一步经由有线或者无线方式将获取的视频数据发送给其后的模块。在所述视频采集模块 21与其后的所述活体检测模块22物理上位于同一位置甚至位于同一机壳内部的情况下， 所述视频采集模块21经由内部总线将获取的视频数据发送给其后的模块。所述视频数据 可以是RGB彩色视频数据或者包括深度信息的RGBD视频数据。在经由有线或者无线方式 或者经由内部总线发送所述视频数据之前，可以将其预定格式进行编码和压缩为视频数据 包，以减少发送需要占用的通信量和带宽。
[0047] 如上所述，所述视频采集模块21获取的视频数据可以是在用户注视预定内容的 显示的同时采集的，所述预定内容包含位置变化的目标，该视频数据可以为一段连续预定 时间段（例如，3秒钟）的视频。作为视频检测对象的人脸需要能够清楚地出现在视频中。 优选地，所述视频图像的大小不小于64X 64像素。在本发明的另一个实施例中，所述视频 采集模块21获取的视频数据还可以是在没有显示预定内容的情况下，即在不需要特别提 醒用户活体检测流程已经开始的情况下，直接采集的用户正常操作流程（例如，点选菜单） 期间的视频。
[0048] 所述活体检测模块22用于基于所述视频数据执行活体检测。具体地，所述特征信 号确定单元221用于基于所述视频数据确定待检测对象的特征信号。所述特征信号判断单 元222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。示例性地，所述活体检测模块22可以由处理器等硬件 实现，也可以由计算机及运行于其中的软件实现。
[0049] 所述显示模块23用于显示预定内容。在本发明的一个实施例中，在所述视频采集 模块21采集视频数据之前，所述活体检测模块22提示预定内容的显示，所述预定内容包含 位置变化的目标。所述特征信号确定单元221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。所述特征 信号判断单元222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。
[0050] 在本发明的另一个实施例中，根据本发明实施例的活体检测系统也可以不包括用 于显示预定内容的所述显示模块23。所述视频采集模块21采集的视频数据还可以在没有 显示预定内容的情况下，即在不需要所述活体检测模块22特别提醒用户活体检测流程已 经开始的情况下，直接由所述视频采集模块21采集的用户正常操作流程（例如，点选菜单） 期间的视频。在此情况下，所述特征信号确定单元221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。所述特征信号判断单元222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。
[0051] 在本发明的又一个实施例中，所述活体检测模块22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221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。在该实施例的一个示例中，