CN109034029A - 检测活体的人脸识别方法、可读存储介质和电子设备 - Google Patents

检测活体的人脸识别方法、可读存储介质和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种检测活体的人脸识别方法、可读存储介质和电子设备。所述检测活体的人脸识别方法的步骤包括：获取人脸视频和多张人脸照片；根据所述多张人脸照片得到第一分值；根据所述人脸视频得到第二分值；以及根据第一分值和第二分值判断是否为活体。本发明提供的检测活体的人脸识别方法，在人脸识别的过程中增加了活体检测，并且根据第一分值和第二分值双重标准判断是否为活体，增强了活体检测的可靠性，从而增强了人脸识别的安全性，有效降低了非法人员盗用他人信息的风险。同时降低对于硬件的高要求。

Description

检测活体的人脸识别方法、可读存储介质和电子设备
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域。更具体地，涉及一种检测活体的人脸识别方法、可读存储介质和电子设备。
背景技术
随着生物识别技术的发展，人脸识别技术已经趋于成熟，目前，在良好的光照条件和姿态下，人脸识别系统己经可以进行较为准确的人脸检测与识别，但是，对于一些诸如门禁、登录等系统的人脸识别系统而言，用户可以凭借照片等非法手段欺骗系统，冒充合法用户，在进行身份认证时，可能会将某合法用户的照片、录制视频或是蜡像，置于认证服务器采集人脸图像的摄像头前，在这种情况下，认证服务器采集到的人脸图像可能会与该合法用户注册的人脸图像匹配成功，从而，认证服务器确定该攻击者即是该合法用户，显然，该身份认证结果与事实相悖，是不可靠的。因而，对于这类系统，识别率越高，安全隐患反而越大。因此，实现活体检测成为这类系统安全性的保障手段。
在中国专利文献中，专利申请号201710820325.8，公开了一种名称为一种基于飞腾平台的双重验证的人脸比对系统及方法，该专利描述了一种实现活体检测的人脸识别，其中的活体检测通过红外照片的检测实现。但是对于红外照片的拍摄，成本较高，对于一般的软件登录系统来说实现较困难。
发明内容
为了提高人脸识别的安全性，同时降低对于硬件的高要求；本发明第一方面提供一种检测活体的人脸识别方法，该方法的步骤包括：
获取人脸视频和多张人脸照片；
根据所述多张人脸照片得到第一分值；
根据所述人脸视频得到第二分值；以及
根据第一分值和第二分值判断是否为活体。
优选地，当所述第一分值大于第一预设值，且第二分值小于等于第二预设值时，判断为活体。
优选地，所述根据所述多张人脸照片得到第一分值包括：
将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对，确认人脸照片所对应的用户信息；
根据所述用户信息从第三方核查后台调取该用户的预留照片，并将所述最清晰的人脸照片与所述预留照片进行比对，得到所述第一分值。
优选地，所述比对通过人脸的关键点定位比对实现。
优选地，所述根据所述人脸视频得到第二分值包括：
对所述人脸视频进行深度学习得到所述第二分值。
优选地，所述获取人脸视频和多张人脸照片的步骤之后，还包括：
通过深度学习对所述多张人脸照片进行分析，满足标准则在所述多张人脸照片中选择一张最清晰的人脸照片以将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对；若不满足标准则终止此次识别。
优选地，在将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对之前，
若所述多张人脸照片满足标准，将所述多张人脸照片裁剪为人脸大小占比画面40-60％。
优选地，所述多张人脸照片为不同动作的多张正面人脸照片或包括正面人脸和身份证网纹照的多张照片。
优选地，根据所述多张人脸照片得到第一分值之后，根据所述人脸视频得到第二分值之前，还包括：
将所述多张人脸照片之间进行比对，判断是否为相同人脸。
本发明第二个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上方法的步骤。
本发明第三个方面提供一种电子设备，包括上述的计算机可读存储介质。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的检测活体的人脸识别方法，在人脸识别的过程中增加了活体检测，并且根据第一分值和第二分值双重标准判断是否为活体，增强了活体检测的可靠性，从而增强了人脸识别的安全性，有效降低了非法人员盗用他人信息的风险。同时降低对于硬件的高要求。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1为本发明所述人脸识别方法的示意图。
图2为本发明所述根据所述多张人脸照片得到第一分值步骤的示意图。
图3为本发明所述根据第一分值和第二分值判断是否为活体步骤的示意图。
图4为本发明所述对人脸照片进行分析的示意图。
图5为本发明所述对人脸照片进行裁剪的示意图。
图6为本发明所述将多张人脸照片之间进行比对步骤的示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例对本发明做进一步的说明。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。
本方案的核心思路是在人脸识别过程中，通过第一分值和第二分值的联合判据来检测是否活体，增强了人脸识别的安全性，有效防止了非法用户盗用他人身份信息的风险。
如图1所示，本申请公开了一种检测活体的人脸识别方法，该方法的步骤包括：S100、获取人脸视频和多张人脸照片；S200、根据所述多张人脸照片得到第一分值；S300、根据所述人脸视频得到第二分值；S400、根据第一分值和第二分值判断是否为活体。
具体的，用户在需要身份认证进入某系统时，例如某软件系统，需要进行人脸识别获取权限，该用户可通过终端进入人脸识别界面，如手机、笔记本电脑、平板等，该终端界面提示用户拍摄人脸视频并从中截取多张人脸照片，在拍摄过程中还可以提示引导用户做脸部的不同动作，例如眨眼-张嘴-点头-摇头等。其中的界面提示可设置为语音提示、文字提示或者示例视频提示等。终端软件将拍摄好的人脸视频和多张人脸照片上传至云端服务器，用以完成人脸识别。
获取人脸视频和多张人脸照片之后则进入S200、根据所述多张人脸照片得到第一分值；S300、根据所述人脸视频得到第二分值；S400、根据第一分值和第二分值判断是否为活体。
如图2所示，S200、根据所述多张人脸照片得到第一分值；包括：S210、将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对；S220、确认人脸照片所对应的用户信息；S230、根据所述用户信息从第三方核查后台调取该用户的预留照片；S240、将所述最清晰的人脸照片与所述预留照片进行比对；S250、得到所述第一分值。
人脸特征库中储存有用户的实名认证信息，包括姓名、身份证号、身份证网纹照等。从多张人脸照片中选取一张最清晰的人脸照片，然后与人脸特征库进行比对，初步确认人脸照片所对应的用户信息，因为人脸特征库中的身份张网纹照多数为直接从身份证的照片中通过OCR技术识别出来的，清晰度有限，所以此步骤中确定的用户信息不是十分可靠，还需进一步的确认，这就需要根据与人脸特征库进行比对获得的用户信息从第三方核查后台调取该用户的预留照片，一般情况下所述第三方为公安部，公安部存留有居民办理身份证时的高清照片。可根据用户信息中的姓名和身份证号从公安部调取该信息对应的高清照片，然后将多张人脸照片中选出来的最清晰的人脸照片与公安部的高清照片进行比对，确认是否是同一个人，再次确认用户信息，同时根据比对结果获得第一分值。此处的第一分值为识别值，本发明中各照片之间的比对均通过对人脸关键点定位比对实现，一般包括眼、口、鼻轮廓等人脸21、106、240个关键点定位。相应的识别值对应的误差率一般设置为：0.4(十分之一)、0.5(百分之一)、0.6(千分之一)、0.7(万分之一)、0.8(十万分之一)、0.8(百万分之一)。
其中S400具体如图3所示，当所述第一分值大于第一预设值，且第二分值小于等于第二预设值时，判断为活体，否则为非活体，即录制人脸视频过程中非法用户使用的是冒用用户的照片或者视频录制的。
所述第二分值通过对所述人脸视频进行深度学习得到。此处的第二分值可以为防hack值，此技术目前可由第三方插件提供技术支持。根据第一分值和第二分值判断是否为活体，具体为当第一分值大于第一预设值，且第二分值不大于第二预设值时，判断为活体。一般建议将第一分值，即此实施例中的识别值的第一预设值设置为0.7-0.8之间的一个值，例如0.8；第二分值的第二预设值设置为0.98。在此具体实施例中，即，当识别值大于0.8，并且防hack值不大于0.98时，判断为活体，否则为照片或者视频，即非法人员使用照片或者视频企图冒充用户，进行非法行为。至此完成检测活体的人脸识别的全过程。
用户在拍摄人脸视频过程中，难免会有所偏差，例如人脸距离摄像头太远或太近、摄像头为对焦等，所拍摄的人脸视频质量参差不齐，从中所截取的多张人脸照片质量有可能不佳，因此有可能会影响到后续人脸识别的步骤。因此，进一步的，本申请中在进入用户信息确认的步骤前还设置有人脸照片质量检查的步骤，具体如图4所示，S100、获取人脸视频和多张人脸照片的步骤之后，还包括：S110、通过深度学习对所述多张人脸照片进行分析，判断是否满足标准则；满足标准则进入S211、在所述多张人脸照片中选择一张最清晰的人脸照片以将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对；若不满足标准则进入S120、终止此次识别。终止此次识别则通过人脸识别终端提示用户此次识别终止，进入第二次识别，重新录制人脸视频，直至人脸照片质量合格进入后续识别步骤。
照片质量合格后，为了更好的进行后续的人脸识别步骤，本方案更优选地，在人脸照片质量分析合格后，如图5所示，还包括：S130、将所述多张人脸照片裁剪为人脸大小占比画面40-60％。裁剪完成后的人脸照片中的人脸占比与证件照大致相同，便于比对。
如图6所示，本方案进一步的，在根据所述多张人脸照片得到第一分值之后，根据所述人脸视频得到第二分值之前，还包括：S400、将所述多张人脸照片之间进行比对，判断是否为相同人脸，是则进入S300、根据所述人脸视频得到第二分值的步骤，否则进入S500、终止此次识别。此步骤的加入是为了防止多名人员同时进行人脸识别，即在录制人脸视频时，视频中可能存在两个或多个个体的人脸，如此步骤终止识别，可设置识别终端提示用户，请保持单人录制人脸视频。进一步防止视频和人脸照片中为两个人或更多人，在后续识别过程中出错。
在录制人脸视频时，还可以提示用户手持身份证等方式进行录制，如若有身份证入镜，则可截取身份证网纹照，与其他人脸照片一同上传，完成后续人脸识别过程。为了识别的准确性，在录制人脸视频时，人脸为正面面对摄像头，截取的人脸照片均为正面照。
本发明在人脸识别的过程中增加了活体检测，并且根据第一分值和第二分值双重标准判断是否为活体，增强了活体检测的可靠性，从而增强了人脸识别的安全性，有效降低了非法人员盗用他人信息的风险。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (11)

1.一种检测活体的人脸识别方法，其特征在于，该方法的步骤包括：
获取人脸视频和多张人脸照片；
根据所述多张人脸照片得到第一分值；
根据所述人脸视频得到第二分值；以及
根据第一分值和第二分值判断是否为活体。
2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，当所述第一分值大于第一预设值，且第二分值小于等于第二预设值时，判断为活体。
3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述多张人脸照片得到第一分值包括：
将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对，确认人脸照片所对应的用户信息；
根据所述用户信息从第三方核查后台调取该用户的预留照片，并将所述最清晰的人脸照片与所述预留照片进行比对，得到所述第一分值。
4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述比对通过人脸的关键点定位比对实现。
5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述人脸视频得到第二分值包括：
对所述人脸视频进行深度学习得到所述第二分值。
6.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取人脸视频和多张人脸照片的步骤之后，还包括：
通过深度学习对所述多张人脸照片进行分析，满足标准则在所述多张人脸照片中选择一张最清晰的人脸照片以将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对；若不满足标准则终止此次识别。
7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，在将所述多张人脸照片中最清晰的人脸照片与人脸特征库进行比对之前，
若所述多张人脸照片满足标准，将所述多张人脸照片裁剪为人脸大小占比画面40-60％。
8.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述多张人脸照片为不同动作的多张正面人脸照片或包括正面人脸和身份证网纹照的多张照片。
9.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，根据所述多张人脸照片得到第一分值之后，根据所述人脸视频得到第二分值之前，还包括
将所述多张人脸照片之间进行比对，判断是否为相同人脸。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述方法的步骤。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：如权利要求10所述的计算机可读存储介质。
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