例如照相机、摄像机或移动终端的摄像头等。
[0044] 所述光发射装置114可W发射结构光。示例性地，光发射装置114使用的光源是红 外光源，其所发射出的结构光是红外光。可W理解的是，如果光发射装置114采用红外光源， 图像采集装置110也应当有相应的红外成像的能力。所述光发射装置114可W独立地或者在 处理器102的控制下在期望时间发射具有期望空间频率和期望相位的结构光。光发射装置 114可W采用激光器或投影仪等设备实现。
[0045] 示例性地，用于实现根据本发明实施例的活体检测方法和装置的示例电子设备可 W被实现为诸如智能手机、平板电脑、Π 禁系统、个人计算机等的图像采集端等。
[0046] 下面，将参考图2描述根据本发明实施例的活体检测方法。图2示出根据本发明一 个实施例的活体检测方法200的示意性流程图。如图2所示，活体检测方法200包括W下步 骤。
[0047] 在步骤S210,接收至少两组对象图像，该至少两组对象图像分别在至少两种具有 不同空间频率的结构光照射对象的情况下针对对象采集获得。
[0048] 本文所述的"对象"是参与活体检测的对象，其可W是真实的人脸、攻击者使用的 照片、视频、面具或是人脸模型等。
[0049] 根据一个实施例，结构光可W包括红外光（如上文所述）。红外光的波长可W是例 如808nm或850nm。由于人对红外光不敏感，因此使用红外光可W避免对被检测者造成侵犯， 从而能够提高被检测者的用户体验。另外，可选地，可W采用线结构光来对对象进行活体检 测。通过线结构光测得的图像数据所包含的信息量较大，但是处理简单，因此有助于准确快 速地进行活体检测。
[0050] 作为示例，可W使用光发射装置依次发射出至少两种具有不同空间频率的结构 光，用于照射对象。在光发射装置使用结构光照射对象时，可W利用图像采集装置针对对象 采集图像，W获得对象图像。随后，图像采集装置可W将采集到的对象图像传送给存储器用 于之后由处理器处理或直接传送给处理器。下文W光发射装置为投影仪并且图像采集装置 为照相机为例进行描述。图3示出根据本发明一个实施例的利用结构光照射对象W及采集 对象图像的示意图。为了采集到较丰富可靠的信息，投影仪应当在空间上和照相机靠近，如 图3所示。
[0051] 下面描述结构光的形式。参考图4,示出根据本发明一个实施例的结构光的示意性 光栅条纹图。如图4所示，投影仪分别发射出两种结构光，运两种结构光分为两组，目化组和R 组。图4左侧示出的是L组，其包括与具有第一空间频率的Ξ幅光栅条纹图对应的结构光；图 4右侧示出的是R组，其包括与具有第二空间频率的Ξ幅光栅条纹图对应的结构光。六幅光 栅条纹图呈现如图4所示的正弦型竖条纹。第一空间频率和第二空间频率不同。示例性地， 第一空间频率可W是第二空间频率的1/24,也就是说，L组结构光的空间周期是R组结构光 的空间周期的24倍。当然，可W理解，该比例仅为示例性的，其可W是任何合适的值，本发明 不对此进行限制。L组结构光中的分别与Ξ幅光栅条纹图对应的结构光的相位不同，它们之 间的相位差是120度。R组结构光中的分别与Ξ幅光栅条纹图对应的结构光的相位也不同， 它们之间的相位差也是120度。当然，上述相位差仅是示例性的，其可W是任何合适的值，本 发明不对此进行限制。
[0052] 可W利用投影仪依次W每幅光栅条纹图所对应的结构光照射对象，并在每次照射 对象时，利用照相机采集对象图像。图4示出六幅光栅条纹图，相应地，应当采集到六个对象 图像。运六个对象图像可W按照各自对应的结构光的空间频率分为两组。
[0053] 虽然图4W两种具有不同频率的结构光作为示例，然而，可W理解，结构光的空间 频率可W多于两种。相应地，所获得的对象图像可W多于两组。另外，在同一空间频率下的 结构光的相位可W少于或多于Ξ种。相对应地，每组对象图像中的对象图像的个数可W少 于或多于Ξ个。
[0054] 在步骤S220,计算与至少两组对象图像分别对应的至少两个频率响应强度图像。
[0055] W每组对象图像为单位，可W针对运一组对象图像计算出一个频率响应强度图 像。在一个实施例中，可W根据每组对象图像中的每个图像中的对应位置处的像素之间的 关系，计算与该组对象图像对应的频率响应强度图像。下面描述频率响应强度图像的计算 过程。
[0056] 对于某组对象图像中的第i个对象图像来说，可WWl[i，x，y]表示在该第i个对象 图像的（x，y)位置处的像素的强度值，Wai表示第i个对象图像所对应的结构光的偏移相 位。可W采用如下公式来表示结构光在对象上的频率响应过程：
[0057] q[x,y]*sin(p+ai)+r=I[i ,x,y] (1)
[0058] 其中，p代表该组对象图像的初始相位，r代表背景光(ambient)成分的强度值，其 是一个辅助性的变量，q[x，y]代表该组对象图像所对应的频率响应强度图像在(X，y)位置 处的像素的强度值。9,9^，7]，'是未知数。
[0059] 对于某组对象图像来说，可W针对其中的每个对象图像列出上述公式（1)，从而可 W组成方程组。根据组成的方程组来求解q[x，y]，进而获得频率响应强度图像。
[0060] 下面W某组对象图像中包括四个对象图像为例。假设每个对象图像所对应的结构 光的偏移相位分别为曰日，曰1，曰2，曰3，那么，可^列出^下公式：
[0061]
巧）
[0062] 可w理解的是，由于频率响应公式中具有Ξ个未知数口，9[义，7]，'，因此公式(2)中 的方程组属于超定方程组。在运种情况下，可W求公式(2)的最小二乘解来计算q[x，y]，进 而获得频率响应强度图像。
[0063] 由上述描述可知，当一组对象图像中包含四个W上与具有不同相位的结构光所对 应的对象图像时，组成的方程组属于超定方程组，需要寻求最小二乘解。当一组对象图像中 包含Ξ个与具有不同相位的结构光所对应的对象图像时，组成的方程组属于恰定方程组， 可W寻求精确解。当一组对象图像中仅包含两个与具有不同相位的结构光所对应的对象图 像时，组成的方程组属于不定方程组，需要寻求基本解。在一组对象图像中仅包含两个对象 图像的情况下，可W采用W下公式求基本解：
[0064] q[x,y]=max(I[l ,x,y] ,I[2,x,y])-min(I[l ,x,y]-I[2,x,y]) (3)
[0065] 可选地，对于每组具有同一空间频率的结构光，可W采用Ξ种W上具有不同相位 的结构光来照射对象并采集Ξ个W上的对象图像，运样可W提高检测精度。
[0066] 下面结合图4所示的结构光进一步描述频率响应强度图像的计算过程。
[0067] 对于图4所示的六幅光栅条纹图所对应的结构光，假设在L组的Ξ幅光栅条纹图所 对应的结构光照射下获得的Ξ个对象图像为第1、第2和第3个对象图像，在R组的Ξ幅光栅 条纹图所对应的结构光照射下获得的Ξ个对象图像为第4、第5和第6个对象图像。
[006引对于L组结构光所对应的对象图像，WA[ X，y ]表示频率响应强度图像在(X，y)位置 处的像素的强度值：
[0069] (4)：
[0070] 基于公式(4)可 W 计算得到:A[x，y] = (2*I[l，x，y]-I[2，x，y]-I[3，x，y])2+3*(I [2，x，y]-I[3，x，y])^9。
[0071] 同理，对于R组结构光所对应的对象图像，WB[x，y]表示频率响应强度图像在(X， y)位置处的像素的强度值，可 W 得到:B[x，y] = (2*I[4，x，y]-I[5，x，y]-I[6，x，y])2+3*(I [5，x，y]-I[6，x，y])^9。
[0072] 在如下所述的基于频率响应强度图像之间的强度比例关系获得强度比图像的实 施例中，可W令A[x，y] = (2*I[l，义，7]-1[2，义，7]-1[3，义，7])2+3*(1[2，义，7]-1[3，义，7])2并 且 B[x，y] = (2*I[4，x，y]-I[5，x，y]-I[6，x，y])2+3*(I[5，x，y]-I[6，x，y])2。
[0073] 在步骤S230,基于至少两个频率响应强度图像确定对象是否是活体。
[0074] 在计算获得至少两个频率响应强度图像之后，可W基于该至少两个频率响应强度 图像确定对象是否是活体。
[0075] 由于不同材质的物体在多种空间频率的结构光照射下的频率响应情况不一样，人 的皮肤对应的频率响应强度图像和屏幕、纸、石膏、橡胶等物体对应的频率响应强度图像有 很大区别，因此通过频率响应强度图像可W区分出活体人脸和非活体攻击者。运种方式无 需被检测的对象配合，而且能够辨别出活体人脸与具有一定人头形状的Ξ维人脸模型，是 一种具有高安全性和易用性的检测方法。
[0076] 示例性地，根据本发明实施例的活体检测方法可W在具有存储器和处理器的设 备、装置或者系统中实现。
[0077] 根据本发明实施例的活体检测方法可W部署在人脸图像采集端处，例如，在安防 应用领域，可W部署在口禁系统的图像采集端;在金融应用领域，可W部署在个人终端处， 诸如智能电话、平板电脑、个人计算机等。
[0078] 替代地，根据本发明实施例的活体检测方法还可W分布地部署在服务器端(或云 端)和个人终端处。例如，在金融应用领域，可W在个人终端采集对象图像，个人终端将对象 图像传送到服务器端(或云端），服务器端(或云端)根据对象图像进行活体检测。
[0079] 根据本发明实施例的活体检测方法，通过被检测的对象对多种空间频率的结构光 的频率响应情况来判断对象是否是活体，运种方式可W实现高安全性的活体检测而无需被 检测的对象的配合。
[0080] 图5示出根据本发明一个实施例的确定对象是否是活体的步骤(即图2所示的步骤 S230)的示意性流程图。如图5所示，步骤S230可W包括W下步骤。
[0081] 在步骤S231，基于至少两个频率响应强度图像之间的强度比例关系获得一个或多 个强度比图像。
[0082] 示例性地，步骤S231可W具体包括:从至少两个频率响应强度图像中选择特定频 率响应强度图像；W及对于至少两个频率响应强度图像中的剩余频率响应强度图像中的每 一个，计算该剩余频率响应强度图像的像素的强度值与特定频率响应强度图像中的对应像 素的强度值之比，并根据所计算的强度值之比获