CN109840514A - 一种活体检测的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种活体检测的方法和设备，该方法包括：获取预设区域内的可见光图像与红外图像；对可见光图像与红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各可见光图像与各红外图像进行关联；确定各待测对象在可见光图像中与红外图像中的虹膜位置；针对各待测对象，根据虹膜位置分别从可见光图像与红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；分别确定可见光虹膜图像的第一灰度值，以及红外虹膜图像的第二灰度值；当第一灰度值小于预设的第一阈值，且第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定待检测对象的活体检测通过。本方案提升了识别的效率，且不需要额外的设备，一套虹膜识别的系统可以复用用来进行活体检测，降低了成本。
Description
技术领域
本发明涉及活体检测领域，特别涉及一种活体检测的方法和设备。
背景技术
目前，在很多领域，需要用到虹膜识别，需要通过虹膜识别来获取到用户的授权，进而获得合法身份的权限，为此，目前存在很多针对虹膜识别系统的攻击，具体的很多利用视频，或者照片以及模型等的虹膜来欺骗虹膜识别系统。
针对这种情况，也有一些其他的方式来进行活体检测，例如还附加有刷卡，或者语音识别等，但这种方式或者需要其他额外的设备，且识别率不高，无法满足目前的活体检测需要。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种活体检测的方法和设备，通过利用虹膜识别的已有设备，对可见光图像以及红外图像中虹膜的灰度值进行统计，以及两者灰度值在正常人上的不同进行识别，有效提升了识别的效率，且不需要额外的设备，在基于虹膜进行身份识别的同时，也基于此进行活体检测，一套虹膜识别的系统可以复用用来进行活体检测，降低了成本。
具体的，本发明提出了以下具体的实施例：
本发明实施例提出了一种活体检测的方法，包括：
获取预设区域内的可见光图像与红外图像；
对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；
确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；
针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；
分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；
当所述第一灰度值小于预设的第一阈值，且所述第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。
在一个具体的实施例中，所述“获取预设区域内的可见光图像与红外图像”，包括：
通过可见光摄像头对预设区域进行拍摄，以获取可见光图像；
通过红外摄像头对预设区域进行拍摄，以获取红外图像，其中，在所述红外摄像头进行拍摄的同时，启动红外补光灯对所述预设区域进行红外补光。
在一个具体的实施例中，所述“获取预设区域内的可见光图像与红外图像”，包括：
通过内置IRCut的摄像头对预设区域进行拍摄以获取可见光图像；
通过所述IRCut将所述摄像头切换到红外光状态后进行工作，且启动红外补光灯对预设区域进行红外补光，以获取到红外图像。
在一个具体的实施例中，所述“对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联”包括：
对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸识别与人眼位置确定的操作；
将人脸相似度达到预设值的所述可见光图像与所述红外图像中的对象设置为同一待测对象；
针对各所述待测对象，将所述待测对象的所述可见光图像、在所述可见光图像中确定的人眼位置、所述红外图像、在所述红外图像中确定的人眼位置与所述待测对象进行关联，生成关联关系。
在一个具体的实施例中，所述“确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置”，包括：
基于所述关联关系确定各所述待测对象对应的所述可见光图像与所述红外图像中的人眼位置；
基于所确定的人眼位置确定各所述待测对象在所述可见光图像与所述红外图像中的虹膜位置。
在一个具体的实施例中，所述人眼的分析确定了所述可见光图像与所述红外图像中的人眼图像；
所述“针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像”，包括：
针对各所述待测对象，基于所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像对应的人眼图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像。
在一个具体的实施例中，所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像所对应的虹膜区域为已瞳孔为中心的环形区域。
在一个具体的实施例中，所述第一灰度值是通过对所述可见光虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到；
所述第二灰度值是通过对所述红外虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到。
在一个具体的实施例中，该方法还包括：当所述第一灰度值不小于预设的第一阈值，或所述第二灰度值不大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测不通过。
本发明实施例还提出了一种活体检测的设备，包括：
获取模块，用于获取预设区域内的可见光图像与红外图像；
关联模块，用于对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；
确定模块，用于确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；
提取模块，用于针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；
灰度值模块，用于分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；
检测模块，用于当所述第一灰度值小于预设的第一阈值，且所述第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。
以此，本发明实施例提出了一种活体检测的方法和设备，该方法包括：获取预设区域内的可见光图像与红外图像；对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；当所述第一灰度值小于预设的第一阈值，且所述第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。本方案通过利用虹膜识别的已有设备，对可见光图像以及红外图像中虹膜的灰度值进行统计，以及两者灰度值在正常人上的不同进行识别，有效提升了识别的效率，且不需要额外的设备，在基于虹膜进行身份识别的同时，也基于此进行活体检测，一套虹膜识别的系统可以复用用来进行活体检测，降低了成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提出的一种活体检测的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提出的一种活体检测的方法中所涉及到的虹膜正常光线下的灰度图；
图3为本发明实施例提出的一种活体检测的方法中所涉及到的虹膜的红外灰度图；
图4为本发明实施例提出的一种活体检测的设备的结构示意图；
图5为本发明实施例提出的一种活体检测的设备的结构示意图。
具体实施方式
在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
本发明实施例1公开了一种活体检测的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101、获取预设区域内的可见光图像与红外图像；
具体的，在一个实施例中，步骤101中的所述“获取预设区域内的可见光图像与红外图像”，包括：
通过可见光摄像头对预设区域进行拍摄，以获取可见光图像；
通过红外摄像头对预设区域进行拍摄，以获取红外图像，其中，在所述红外摄像头进行拍摄的同时，启动红外补光灯对所述预设区域进行红外补光。
具体的，在该实施例中，可以设置有两个摄像头，包括可见光摄像头、红外摄像头(相应配置有红外补光灯)、具体的两个摄像头可以分别对工作范围内进行拍摄来获取到可见光图像与红外图像(具体在拍摄红外图像时启动红外闪光灯进行补光)。
以上是基于两个摄像头的方案，而在具体的实施例中还可以有其他的方案，以此步骤101中所述“获取预设区域内的可见光图像与红外图像”，包括：
通过内置IRCut的摄像头对预设区域进行拍摄以获取可见光图像；
通过所述IRCut将所述摄像头切换到红外光状态后进行工作，且启动红外补光灯对预设区域进行红外补光，以获取到红外图像。
具体的，IRCut也即IR-CUT，可以切换摄像头在的可见光状态下的工作与红外光状态下的工作，在此情况下，摄像头先在可见光下对工作范围内的视频进行拍摄；然后摄像摄像头通过IRCut切换到红外光工作，并进行红外补光，然后对工作范围内的视频进行拍摄，以此先后获取可见光图像与红外图像。
步骤102、对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；
具体的，步骤102中的所述“对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联”
对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸识别与人眼位置确定的操作；
将人脸相似度达到预设值的所述可见光图像与所述红外图像中的对象设置为同一待测对象；
针对各所述待测对象，将所述待测对象的所述可见光图像、在所述可见光图像中确定的人眼位置、所述红外图像、在所述红外图像中确定的人眼位置与所述待测对象进行关联，生成关联关系。
具体的，该步骤与步骤101之间并不存在严格的先后关系。
以双摄像头的实施例为例，在获取到可见光图像与红外图像之后，可以分别对可见光摄像头和红外摄像头拍摄的图像(具体的可以是从视频中提取出的图像)进行分析，检测其中的人脸位置坐标；人眼检测单元分别对可见光摄像头和红外摄像头拍摄的图像进行分析，检测其中的人眼位置坐标；然后根据可见光摄像头和红外摄像头分析得到的两组人脸坐标进行分析，将相同的一个人的坐标进行关联。
而以单摄像头为例，则在获取到可见光图像后，对摄像头拍摄的视频进行分析，检测其中的人脸位置坐标；人眼检测单元对摄像头拍摄的图像进行分析，检测其中的人眼位置坐标；再等到拍摄到红外图后，对红外图像执行与可见光图像相同的操作，以获取其中的人脸位置坐标与人眼位置坐标。根据可见光摄像头和红外摄像头分析得到的两组人脸坐标进行分析，将相同的一个人的坐标进行关联。
步骤103、确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；
具体的，所述“确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置”，包括：
基于所述关联关系确定各所述待测对象对应的所述可见光图像与所述红外图像中的人眼位置；
基于所确定的人眼位置确定各所述待测对象在所述可见光图像与所述红外图像中的虹膜位置。
具体的，根据人眼坐标，以及关联关系的信息，结合虹膜在人眼中位置的位置分布数据，可以分别定位同一个人的可见光和红外光的虹膜位置。
步骤104、针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；
在一个实施例中，所述人眼的分析确定了所述可见光图像与所述红外图像中的人眼图像；
以此步骤104中的所述“针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像”，包括：
针对各所述待测对象，基于所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像对应的人眼图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像。
具体的，所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像所对应的虹膜区域为已瞳孔为中心的环形区域。根据得到的虹膜位置信息，分别将可见光和红外图像中的虹膜图像从人眼图像中分割出来，其中虹膜区域是一个环形区域，不包含内部的瞳孔和外部的巩膜，也不包括眼皮等其他区域，通过从人眼部分提取出虹膜图像，效率提高了，且提高了提取的准确程度。
步骤105、分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；
具体的，所述第一灰度值是通过对所述可见光虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到；
所述第二灰度值是通过对所述红外虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到。
具体的，首先确定可见光虹膜图像中各像素点的灰度数值，后续以统计的方式，统计各像素点的灰度数值，得到整体可见光虹膜图像的第一灰度值；第二灰度值则是针对红外虹膜图像进行相同的处理得到的。
步骤106、当所述第一灰度值小于预设的第一阈值，且所述第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。
而与之相应的，当所述第一灰度值不小于预设的第一阈值，或所述第二灰度值不大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测不通过。
根据得到的可见光和红外虹膜的统计值，分别判断是否满足活体条件；以黄种人为例，其虹膜偏深色，则灰度值应该偏高，且在可见光情况下的虹膜灰度值应该小于阈值A，而红外光下的虹膜灰度值偏低，应该大于阈值B，两者同时满足时可以认为是活体，否则认为不是活体；具体的阈值A与阈值B可以通过对人群进行虹膜的灰度统计得到，具体的，可以参考图2以及图3，其中图2为正常的一般日常光线下得到的虹膜的灰度图，而图3为虹膜的红外灰度图。
以此，本方案考虑到人眼外部由巩膜、虹膜、瞳孔三部分组成，其中虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了丰富的纹理信息。人体基因决定了虹膜的颜色、纹理和外观等。虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，虹膜纹理结构复杂、特征数多、不易被伪造，所以虹膜识别技术是目前的生物特征识别技术中，准确度最高、防伪性最好的技术之一；而通过利用虹膜识别的已有设备，对可见光图像以及红外图像中虹膜的灰度值进行统计，以及两者灰度值在正常人上的不同进行识别，有效提升了识别的效率，且不需要额外的设备，在基于虹膜进行身份识别的同时，也基于此进行活体检测，一套虹膜识别的系统可以复用用来进行活体检测，降低了成本。
实施例2
本发明实施例2还公开了一种活体检测的设备，如图4所示，包括：
获取模块201，用于获取预设区域内的可见光图像与红外图像；
关联模块202，用于对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；
确定模块203，用于确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；
提取模块204，用于针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；
灰度值模块205，用于分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；
检测模块206，用于当所述第一灰度值小于预设的第一阈值，且所述第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。
在一个具体的实施例中，所述获取模块201，用于：
通过可见光摄像头对预设区域进行拍摄，以获取可见光图像；
通过红外摄像头对预设区域进行拍摄，以获取红外图像，其中，在所述红外摄像头进行拍摄的同时，启动红外补光灯对所述预设区域进行红外补光。
在一个具体的实施例中，所述获取模块201，用于：
通过内置IRCut的摄像头对预设区域进行拍摄以获取可见光图像；
通过所述IRCut将所述摄像头切换到红外光状态后进行工作，且启动红外补光灯对预设区域进行红外补光，以获取到红外图像。
所述关联模块202，用于：
对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸识别与人眼位置确定的操作；
将人脸相似度达到预设值的所述可见光图像与所述红外图像中的对象设置为同一待测对象；
针对各所述待测对象，将所述待测对象的所述可见光图像、在所述可见光图像中确定的人眼位置、所述红外图像、在所述红外图像中确定的人眼位置与所述待测对象进行关联，生成关联关系。
在一个具体的实施例中，所述确定模块203，用于：
基于所述关联关系确定各所述待测对象对应的所述可见光图像与所述红外图像中的人眼位置；
基于所确定的人眼位置确定各所述待测对象在所述可见光图像与所述红外图像中的虹膜位置。
在一个具体的实施例中，所述人眼的分析确定了所述可见光图像与所述红外图像中的人眼图像；
所述提取模块204，用于：
针对各所述待测对象，基于所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像对应的人眼图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像。
在一个具体的实施例中，所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像所对应的虹膜区域为已瞳孔为中心的环形区域。
在一个具体的实施例中，所述第一灰度值是通过对所述可见光虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到；
所述第二灰度值是通过对所述红外虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到。
在一个具体的实施例中，如图5所示，该设备还包括：处理模块207，用于当所述第一灰度值不小于预设的第一阈值，或所述第二灰度值不大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测不通过。
以此，本发明实施例提出了一种活体检测的方法和设备，该方法包括：获取预设区域内的可见光图像与红外图像；对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；当所述第一灰度值小于预设的第一阈值，且所述第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。本方案通过利用虹膜识别的已有设备，对可见光图像以及红外图像中虹膜的灰度值进行统计，以及两者灰度值在正常人上的不同进行识别，有效提升了识别的效率，且不需要额外的设备，在基于虹膜进行身份识别的同时，也基于此进行活体检测，一套虹膜识别的系统可以复用用来进行活体检测，降低了成本。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种活体检测的方法，其特征在于，包括：
获取预设区域内的可见光图像与红外图像；
对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；
确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；
针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；
分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；
当所述第一灰度值小于预设的第一阈值，且所述第二灰度值大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。
2.如权利要求1所述的一种活体检测的方法，其特征在于，所述“获取预设区域内的可见光图像与红外图像”，包括：
通过可见光摄像头对预设区域进行拍摄，以获取可见光图像；
通过红外摄像头对预设区域进行拍摄，以获取红外图像，其中，在所述红外摄像头进行拍摄的同时，启动红外补光灯对所述预设区域进行红外补光。
3.如权利要求1所述的一种活体检测的方法，其特征在于，所述“获取预设区域内的可见光图像与红外图像”，包括：
通过内置IRCut的摄像头对预设区域进行拍摄以获取可见光图像；
通过所述IRCut将所述摄像头切换到红外光状态后进行工作，且启动红外补光灯对预设区域进行红外补光，以获取到红外图像。
4.如权利要求1所述的一种活体检测的方法，其特征在于，所述“对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联”包括：
对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸识别与人眼位置确定的操作；
将人脸相似度达到预设值的所述可见光图像与所述红外图像中的对象设置为同一待测对象；
针对各所述待测对象，将所述待测对象的所述可见光图像、在所述可见光图像中确定的人眼位置、所述红外图像、在所述红外图像中确定的人眼位置与所述待测对象进行关联，生成关联关系。
5.如权利要求4所述的一种活体检测的方法，其特征在于，所述“确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置”，包括：
基于所述关联关系确定各所述待测对象对应的所述可见光图像与所述红外图像中的人眼位置；
基于所确定的人眼位置确定各所述待测对象在所述可见光图像与所述红外图像中的虹膜位置。
6.如权利要求1所述的一种活体检测的方法，其特征在于，所述人眼的分析确定了所述可见光图像与所述红外图像中的人眼图像；
所述“针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像”，包括：
针对各所述待测对象，基于所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像对应的人眼图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像。
7.如权利要求6所述的一种活体检测的方法，其特征在于，所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像所对应的虹膜区域为已瞳孔为中心的环形区域。
8.如权利要求1所述的一种活体检测的方法，其特征在于，所述第一灰度值是通过对所述可见光虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到；
所述第二灰度值是通过对所述红外虹膜图像以均值法或中值法统计灰度值得到。
9.如权利要求1所述的一种活体检测的方法，其特征在于，还包括：当所述第一灰度值不小于预设的第一阈值，或所述第二灰度值不大于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测不通过。
10.一种活体检测的设备，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预设区域内的可见光图像与红外图像；
关联模块，用于对所述可见光图像与所述红外图像进行人脸的和人眼的分析，以将对应同一待测对象的各所述可见光图像与各所述红外图像进行关联；
确定模块，用于确定各所述待测对象在所述可见光图像中与所述红外图像中的虹膜位置；
提取模块，用于针对各所述待测对象，根据所述虹膜位置分别从所述可见光图像与所述红外图像中提取可见光虹膜图像与红外虹膜图像；
灰度值模块，用于分别确定所述可见光虹膜图像的第一灰度值，以及所述红外虹膜图像的第二灰度值；
检测模块，用于当所述第一灰度值大于预设的第一阈值，且所述第二灰度值小于预设的第二阈值时，则确定所述待检测对象的活体检测通过。
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