申请/专利权人：北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司

申请日：2019-04-30

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN111860078B

主分类号：G06V40/40

分类号：G06V40/40;G06V40/16;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.14#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明公开了一种人脸静默活体检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于人脸识别领域。该方法包括：训练预先构建的分类模型；获取待活体检测人脸图像并进行预处理；将预处理后的人脸图像输入分类模型，得到活体检测结果。该分类模型包括若干层的卷积神经网络，前一层的每一个卷积神经网络在后一层都对应有两个卷积神经网络，前一层的一个卷积神经网络能够将人脸图像分类为活体和假体两类，后一层的卷积神经网络对前一层的卷积神经网络分类后的结果尤其是分类错误的结果进一步分类。以此类推，最后一层卷积神经网络的分类结果即为活体检测结果。本发明的人脸静默活体检测方法不需要用户配合，用户体验性好，速度快，分类准确。

主权项：1.一种人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：训练预先构建的分类模型，其中：所述分类模型包括若干层的卷积神经网络，前一层的每一个卷积神经网络在后一层都对应有两个卷积神经网络，前一层的一个卷积神经网络能够将输入该卷积神经网络的人脸图像分类为活体和假体两类，后一层的与前一层该神经网络对应的两个神经网络中的第一个能够将被前一层卷积神经网络分类为假体的人脸图像继续分类为活体和假体两类，后一层的与前一层该神经网络对应的两个神经网络中的第二个能够将被前一层卷积神经网络分类为活体的人脸图像继续分类为活体和假体两类；获取待检测人脸图像并对所述待检测人脸图像进行预处理；将预处理后的人脸图像输入所述分类模型，得到活体检测结果；其中，所述分类模型通过如下方法训练得到：使用第一样本集训练分类模型的第一层卷积神经网络，所述第一样本集包括假体图像和活体图像；使用第二样本集训练第二层中与第一层卷积神经网络对应的两个卷积神经网络中的第一个，所述第二样本集包括假体图像和活体图像，所述假体图像包括被所述第一层卷积神经网络分类为活体的假体图像；使用第三样本集训练第二层中与第一层卷积神经网络对应的两个卷积神经网络中的第二个，所述第三样本集包括假体图像和活体图像，所述活体图像包括被所述第一层卷积神经网络分类为假体的活体图像；以此类推，直至训练完最后一层的卷积神经网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司 人脸静默活体检测方法、装置、可读存储介质及设备

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