CN110688946A - 基于图片识别的公有云静默活体检测设备和方法 - Google Patents
基于图片识别的公有云静默活体检测设备和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110688946A CN110688946A CN201910915257.2A CN201910915257A CN110688946A CN 110688946 A CN110688946 A CN 110688946A CN 201910915257 A CN201910915257 A CN 201910915257A CN 110688946 A CN110688946 A CN 110688946A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- picture
- face
- detection
- biopsy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 97
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 title claims description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 19
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- NOQGZXFMHARMLW-UHFFFAOYSA-N Daminozide Chemical compound CN(C)NC(=O)CCC(O)=O NOQGZXFMHARMLW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 210000000216 zygoma Anatomy 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 abstract description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013481 data capture Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection
- G06V40/45—Detection of the body part being alive
Abstract
本发明公开了一种基于图片识别的公有云静默活体检测设备及方法，包括：前端装置和活检服务器；前端装置包括拍摄模块和传输模块；拍摄模块用于拍摄取得人体脸部的图片文件；传输模块用于实现前端装置与活检服务器之间的远程数据交互；活检服务器包括：图片侦测模块，用于接收上传的图片文件；人脸定位模块，用于定位人脸关键点；特征抽取模块，用于抽取人脸关键点特征；活检检测模块，用于对抽取的图片特征进行活体检测分析；结果反馈模块，用于读取活检检测模块的检测结果并反馈。本发明无需在前端设备对人体脸部进行动作识别，具有速度快，安全性高，稳定性强，公有云扩容便利的特点，适用于对静默活体实现检测。
Description
技术领域
本发明属于人脸识别技术领域，具体来说涉及一种公有云静默活体检测设备，尤其涉及一种基于图片识别的公有云静默活体检测设备；此外本发明还涉及基于该设备实现的一种基于图片识别的公有云静默活体检测方法。
背景技术
当前，人脸识别系统被广泛应用于安防、金融、社保领域需要身份验证的线上场景，如线上银行开户、线上交易操作验证、无人值守的门禁系统、线上社保办理、线上医保办理等。在这些高安全级别的应用领域，除了确保被验证者的人脸相似度符合数据库中存储的底库，首先需要验证被验证者是一个合法的生物活体。也就是说，人脸识别系统需要能够防范攻击者使用照片、视频、3D 人脸模型、或者面具等方式进行攻击。现有的动作版活体检测技术，需要用户根据产品界面提示配合完成一定的动作，以达到安全要求。现有双目及结构光活体检测技术，则依赖于硬件设备，无法广泛快速应用于线上业务的应用。
中国发明专利申请CN201580000356公开了一种活体检测方法及设备、计算机程序产品。能够基于人脸动作控制虚拟对象显示，在虚拟对象显示满足预定条件的情况下确定活体检测成功。但是这种方案存在如下缺点：1、在检测过程中需要依赖前端设备对人体脸部进行动作识别，故需要检测人员在前端设备的镜头前配合做出各种动作，因此需要前端设备的动作引导及顾客的配合。2、需前端安装算法SDK，辅助动作识别及数据捕获，在性能升级时对前端有依赖限制，对后端设配的适配范围较窄。3、其安全性等级要求高，依赖于一组数据的综合检测，而无法就单张图片完成识别，识别过程复杂。所以该方案无法针对公有云的静默活体进行有效的人脸识别工作。
因此，如何在现有技术的基础上进一步开发出一种新型的活体检测设备，以克服上述问题，是本领域技术人员需要研究的方向。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于图片识别的公有云静默活体检测设备，能够使用单张图片实现对公有云的静默活体进行有效的人脸识别工作，提升了用户的使用体验。为此，本发明还提供一种基于图片识别的公有云静默活体检测方法。一种基于图片识别的公有云静默活体检测方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种基于图片识别的公有云静默活体检测设备，包括：前端装置和活检服务器；所述前端装置包括拍摄模块和传输模块；所述拍摄模块用于拍摄取得人体脸部的图片文件；所述传输模块用于实现前端装置与活检服务器之间的远程数据交互；
所述活检服务器包括图片侦测模块，人脸定位模块，特征抽取模块，活检检测模块和结果反馈模块；所述图片侦测模块用于接收上传的图片文件，对图片的基本格式进行检测；
所述人脸定位模块用于定位人脸关键点；所述特征抽取模块用于抽取人脸关键点特征；
所述活检检测模块用于对抽取的图片特征进行活体检测分析；
所述结果反馈模块用于读取活检检测模块的检测结果并输出反馈信号。
作为本发明优选的技术方案，所述前端装置采用带有摄像功能的智能手机。
作为本发明优选的技术方案，所述前端装置还包括存储模块，用于将拍摄模块拍摄的图片存储，并通过传输模块调用API接口将存储的图片传输至活检服务器。
作为本发明优选的技术方案，所述图片侦测模块用于接收传输图片，对图片的基本格式进行检测，所述图片的基本格式包括bmp,jpg,png,tif,gif,pcx,tga,exif,fpx,svg,psd,cdr,pcd,dxf,ufo,eps,ai,raw,WMF,webp等。
作为本发明优选的技术方案，所述人脸定位模块用于定位人脸关键点，在该人脸定位模块中首先确定所获取的图片中是否包含人脸，在检测到人脸的情况下定位人脸关键点。
作为本发明优选的技术方案，所述人脸关键点是脸部一些表征能力强的关键点，包括：眼睛、眼角、眼睛中心、眉毛、颧 骨最高点、鼻子、鼻尖、鼻翼、嘴巴、嘴角、以及脸部外轮廓点。
作为本发明优选的技术方案，所述特征抽取模块用于抽取人脸关键点特征，包括将图片数据进行数学计算，转换成模型可识别的特征数据；抽取的特征就是所述人脸定位模块(22)中定位的人脸关键点特征。
作为本发明优选的技术方案，所述活检检测模块对抽取的图片特征进行活体检测分析，通过分辨光线，分辨纹理，分辨边缘，分辨色变等指数，综合各项指数取得最终结论，以确认人脸图片是来自活体拍摄或非活体翻拍。
作为本发明优选的技术方案，所述指数包括屏幕边框、屏幕反光、镜头变形、屏幕波纹、反射光线、噪点、毛边、材质。
通过采用上述技术方案：由于仅仅针对一张图片即可取得检测分析结果，因此大幅提升了检测速度，缩短了端对端的处理时间，有着速度快，安全性高，稳定性强，公有云扩容便利的优势。在工程上，完成了公有云线上动态扩容的能力，1秒内完成检测。速度快，安全性高，稳定性强。
本发明基于上述设备方案，进一步还提供一种基于图片识别的公有云静默活体检测方法，包括如下步骤：
S1：本地设备拍摄人体脸部、取得人体脸部的图片文件；
S2：将S1所得图片文件上传至活检服务器中；
S3：对图片文件进行图片侦测处理；
S4：对图片文件进行人脸定位处理；
S5：对图片文件进行特征抽取处理；
S6：对图片文件进行活体检测处理，并输出检测结果；
S7；基于检测结果对本地设备输出反馈结果。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明针对金融场景线上业务安全性要求，在原本动作版活体检测产品的技术上，升级为无需任何动作体验的静默活检公有云产品。本发明无需在前端设备对人体脸部进行动作识别，基于图片识别技术，提出了简单快速稳定安全的公有云静默活检方案，具有速度快，安全性高，稳定性强，公有云扩容便利的特点，适用于对静默活体实现检测。
本发明与专利申请CN201580000356相比，具有如下有益效果：
1、专利申请CN201580000356需前端安装算法SDK，辅助动作识别及数据捕获。本发明静默活检方案，无需算法前置，全部检测在后端服务器完成，检测速度快。前端无需安装任何识别算法SDK，在性能升级时对前端的无依赖限制，对后端设配的适配范围更广泛。
2、专利申请CN201580000356依赖于前端对人脸动作的识别，需要前端的动作引导及顾客的配合。本发明静默活检，更专注于攻击手段，从高级攻击手段的检测入手，对屏幕边框、波纹、不同材质的光线反射情况进行检测，从而判断是否存在攻击风险，从而推测活体的可靠程度。
3、专利申请CN201580000356依赖于一组数据的综合检测。本发明静默活检，只需要单张图片即可完成识别，识别过程更简单有效。本发明取消了动作活检检测模块，不需要使用多张图，判断动作是否符合要求，使用单张照片即可达到90%以上的性能，在安全登记不高且更重用户体验的场景，更适用。
4、本发明简化了客户前端应用的教育成本，提升了应用端客户体验，防攻击能力达到99%。工程上，完成了公有云线上动态扩容的能力，缩短了端到端处理的时间，秒内完成检测。速度快，安全性高，稳定性强。
附图说明
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
图1为本发明实施例1的结构示意图；
图2为本发明实施例1的具体结构示意图；
图3为实施例1的工作流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案，上面将结合各个实施例作进一步描述。
如图1-图3所示为本发明的实施例1：
如图1所示，本发明基于图片识别的公有云静默活体检测设备，包括用户手机端应用、客户业务服务器和活检服务器。其中，拍照从用户手机端应用完成，客户业务服务器用于接收手机端拍摄的照片，并调用依图活检API接口（即图1中YT接口，API（ApplicationProgramming Interface，应用程序接口）是一些预先定义的函数，或指软件系统不同组成部分衔接的约定），将图片信息传送到依图静默活检服务器；依图静默活检服务器对接收到的图片进行人脸识别、特征抽取、活体检测等计算，并将结果通过接口返回给客户业务服务器。
如图2所示，本发明一种基于图片识别的公有云静默活体检测设备，具体包括：前端装置1和活检服务器2；所述前端装置1包括拍摄模块11、存储模块13和传输模块12；所述拍摄模块11用于拍摄取得人体脸部的图片文件，并且将拍摄的图片存储在存储模块13中以供其它组件使用；所述传输模块12用于实现前端装置1与活检服务器2之间的远程数据交互，传输模块12将调取存储模块13中的图片，将图片传输给活检服务器2；所述活检服务器2包括图片侦测模块21，人脸定位模块22，特征抽取模块23，活检检测模块24和结果反馈模块25；所述图片侦测模块21用于接收上传的图片文件，对图片的基本格式进行检测；所述人脸定位模块22用于定位人脸关键点，作为示例，在该人脸定位模块22中可以首先确定所获取的图片中是否包含人脸，在检测到人脸的情况下定位人脸关键点；所述人脸关键点是脸部一些表征能力强的关键点，包括：眼睛、眼角、眼睛中心、眉毛、颧 骨最高点、鼻子、鼻尖、鼻翼、嘴巴、嘴角、以及脸部外轮廓点等。所述特征抽取模块23用于抽取人脸关键点特征，包括首先将图片数据进行数学计算，转换成模型可识别的特征数据，便于进行后续的检测，提升速度及准确率；抽取的特征就是人脸定位模块22中所述的人脸关键点特征，包括：眼睛、眼角、眼睛中心、眉毛、颧 骨最高点、鼻子、鼻尖、鼻翼、嘴巴、嘴角、以及脸部外轮廓点等。所述活检检测模块24用于对抽取的图片特征进行活体检测分析，包括但不限于屏幕边框、屏幕反光、镜头变形、屏幕波纹、反射光线、噪点、毛边、材质等，以确认人脸图片是来自活体拍摄或非活体翻拍。所述结果反馈模块25用于读取活检检测模块24、并输出反馈信号。
在本例中：所述前端装置1采用带有摄像功能的智能手机构成。所述图片侦测模块21用于接收传输图片，对图片的基本格式进行检测，例如常见的图片基本格式有bmp,jpg,png,tif,gif,pcx,tga,exif,fpx,svg,psd,cdr,pcd,dxf,ufo,eps,ai,raw,WMF,webp等；所述人脸定位模块22首先确定所获取的图片中是否包含人脸，然后在检测到人脸的情况下定位人脸关键点；所述特征抽取模块23用于抽取人脸关键点特征，包括首先将图片数据进行数学计算，转换成模型可识别的特征数据，这里的“数学计算”可以采用例如高斯计算等本领域常用方法，“转换成模型可识别的特征数据”可以采用例如傅里叶变换等本领域常用的转换方法。所述活检检测模块24对抽取的图片特征进行活体检测分析，通过分辨光线，分辨纹理，分辨边缘，分辨色变等指数，综合各项指数取得最终结论。
本发明只需要拍摄一张人脸照片，通过人脸识别技术，完成对该照片中人脸是否为图片、面具、屏幕等攻击手段的判断。其本质原因在于，在使用屏幕进行翻拍的时候，翻拍图像会存在一定失真，包括屏幕边框、屏幕反光、镜头形变、屏幕波纹等等。升级后的图片侦测模块21可以准确的分辨出翻拍带来的光线、纹理、边缘、颜色、孔洞等细节信息，做到通过一张图片即可和真人区分开来。
本发明简化了客户前端应用的教育成本，提升了应用端客户体验，防攻击能力达到99%。工程上，完成了公有云线上动态扩容的能力，缩短了端到端处理的时间，秒内完成检测。速度快，安全性高，稳定性强。
如图3所示，本发明基于图片识别的公有云静默活体检测方法，其工作过程如下：
S1：本地设备拍摄人体脸部、取得人体脸部的图片文件；所述本地设备的拍摄模块11用于取得和暂存人体脸部的图片文件，并且将拍摄的图片存储在存储模块13中以供其它组件使用；
S2：将S1所得图片文件上传至活检服务器中；所述传输模块12用于实现前端装置1与活检服务器2之间的远程数据交互，传输模块12将调取存储模块13中的图片，将图片传输给活检服务器2；
S3：对图片文件进行图片侦测处理；所述图片侦测模块21用于接收传输图片，对图片的基本格式进行检测，例如常见的图片基本格式有bmp,jpg,png,tif,gif,pcx,tga,exif,fpx,svg,psd,cdr,pcd,dxf,ufo,eps,ai,raw,WMF,webp等；
S4：对图片文件进行人脸定位处理；所述人脸定位模块22首先确定所获取的图片中是否包含人脸，然后在检测到人脸的情况下定位人脸关键点；人脸关键点是脸部一些表征能力强的关键点，包括：眼睛、眼角、眼睛中心、眉毛、颧 骨最高点、鼻子、鼻尖、鼻翼、嘴巴、嘴角、以及脸部外轮廓点等。
S5：对图片文件进行特征抽取处理；所述特征抽取模块23用于抽取人脸关键点特征，包括首先将图片数据进行数学计算，转换成模型可识别的特征数据，这里的“数学计算”可以采用例如高斯计算等本领域常用方法，“转换成模型可识别的特征数据”可以采用例如傅里叶变换等本领域常用的转换方法。
S6：对图片文件进行活体检测处理，并输出检测结果；所述活检检测模块24对抽取的图片特征进行活体检测分析，通过分辨光线，分辨纹理，分辨边缘，分辨色变等，综合各项指数取得最终结论。
S7；基于检测结果对本地设备输出反馈结果。
基于以上步骤，最终的结果就是拍摄人体脸部的图片是否是活体的判断，是或不是。本发明通过1万张照片的检测试验，证明检测的正确率达到99%。
以上所述，仅为本发明的具体实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于图片识别的公有云静默活体检测设备，其特征在于，包括：前端装置（1）和活检服务器（2）；所述前端装置（1）包括拍摄模块（11）和传输模块（12）；所述拍摄模块（11）用于拍摄取得人体脸部的图片文件；所述传输模块（12）用于实现前端装置（1）与活检服务器（2）之间的远程数据交互；
所述活检服务器（2）包括图片侦测模块（21），人脸定位模块（22），特征抽取模块（23），活检检测模块（24）和结果反馈模块（25）；
所述图片侦测模块（21）用于接收上传的图片文件，对图片的基本格式进行检测；
所述人脸定位模块（22）用于定位人脸关键点；
所述特征抽取模块（23）用于抽取人脸关键点特征；
所述活检检测模块（24）用于对抽取的图片特征进行活体检测分析；
所述结果反馈模块（25）用于读取活检检测模块（24）的检测结果并输出反馈信号。
2.如权利要求1所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述前端装置（1）采用带有摄像功能的智能手机。
3.如权利要求1所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述前端装置（1）还包括存储模块（13），用于将拍摄模块（11）拍摄的图片存储，并通过传输模块（12）调用API接口将存储的图片传输至活检服务器（2）。
4.如权利要求1所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述图片侦测模块（21）用于接收传输图片，对图片的基本格式进行检测，所述图片的基本格式包括bmp,jpg,png,tif,gif,pcx,tga,exif,fpx,svg,psd,cdr,pcd,dxf,ufo,eps,ai,raw,WMF,webp。
5.如权利要求1所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述人脸定位模块（22）用于定位人脸关键点，在该人脸定位模块中首先确定所获取的图片中是否包含人脸，在检测到人脸的情况下定位人脸关键点。
6.如权利要求1或5所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述人脸关键点是脸部一些表征能力强的关键点，包括：眼睛、眼角、眼睛中心、眉毛、颧 骨最高点、鼻子、鼻尖、鼻翼、嘴巴、嘴角、以及脸部外轮廓点。
7.如权利要求1所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述特征抽取模块（23）用于抽取人脸关键点特征，包括将图片数据进行数学计算，转换成模型可识别的特征数据；抽取的特征就是所述人脸定位模块(22)中定位的人脸关键点特征。
8.如权利要求1所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述活检检测模块（24）对抽取的图片特征进行活体检测分析，通过分辨光线，分辨纹理，分辨边缘，分辨色变等指数，综合各项指数取得最终结论，以确认人脸图片是来自活体拍摄或非活体翻拍。
9.如权利要求8所述公有云静默活体检测设备，其特征在于：所述指数包括屏幕边框、屏幕反光、镜头变形、屏幕波纹、反射光线、噪点、毛边、材质。
10.一种基于图片识别的公有云静默活体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：本地设备拍摄人体脸部、取得人体脸部的图片文件；
S2：将S1所得图片文件上传至活检服务器中；
S3：对图片文件进行图片侦测处理；
S4：对图片文件进行人脸定位处理；
S5：对图片文件进行特征抽取处理；
S6：对图片文件进行活体检测处理，并输出检测结果；
S7；基于检测结果对本地设备输出反馈结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910915257.2A CN110688946A (zh) | 2019-09-26 | 2019-09-26 | 基于图片识别的公有云静默活体检测设备和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910915257.2A CN110688946A (zh) | 2019-09-26 | 2019-09-26 | 基于图片识别的公有云静默活体检测设备和方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110688946A true CN110688946A (zh) | 2020-01-14 |
Family
ID=69110319
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910915257.2A Pending CN110688946A (zh) | 2019-09-26 | 2019-09-26 | 基于图片识别的公有云静默活体检测设备和方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110688946A (zh) |
Citations (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104361326A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-02-18 | 新开普电子股份有限公司 | 一种判别活体人脸的方法 |
| CN107122709A (zh) * | 2017-03-17 | 2017-09-01 | 上海云从企业发展有限公司 | 活体检测方法及装置 |
| CN107392110A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-24 | 五邑大学 | 基于互联网的人脸美化系统 |
| CN107609494A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-19 | 北京飞搜科技有限公司 | 一种基于静默式的人脸活体检测方法及系统 |
| CN107992794A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-05-04 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种活体检测方法、装置和存储介质 |
| CN108038456A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-05-15 | 中科视拓（北京）科技有限公司 | 一种人脸识别系统中的防欺骗方法 |
| CN108229326A (zh) * | 2017-03-16 | 2018-06-29 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 人脸防伪检测方法和系统、电子设备、程序和介质 |
| CN108470169A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-08-31 | 国政通科技股份有限公司 | 人脸识别系统及方法 |
| CN108734057A (zh) * | 2017-04-18 | 2018-11-02 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测的方法、装置及计算机存储介质 |
| CN108875468A (zh) * | 2017-06-12 | 2018-11-23 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测方法、活体检测系统以及存储介质 |
| CN109034810A (zh) * | 2018-09-03 | 2018-12-18 | 北京飞纳泰科信息技术有限公司 | 基于人脸识别与活体检测技术的动态哈希密码键盘 |
| CN109035516A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-18 | 深圳市飞瑞斯科技有限公司 | 控制智能锁的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109271950A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-25 | 广州云从人工智能技术有限公司 | 一种基于手机前视摄像头的人脸活体检测方法 |
| CN109376662A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-22 | 重庆中科云丛科技有限公司 | 一种活体检测方法、系统及存储介质 |
| CN109508706A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-03-22 | 江苏正赫通信息科技有限公司 | 一种基于微表情识别和无感人脸识别的静默活体检测方法 |
| CN109522798A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-26 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于活体识别的视频防伪方法、系统、装置及可存储介质 |
| CN109670430A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-23 | 浙江大学 | 一种基于深度学习的多分类器融合的人脸活体识别方法 |
| CN109711312A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-03 | 四川领军智能科技有限公司 | 一种基于静默活体检测人脸识别的人证核验系统及方法 |
| CN110032970A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-19 | 深圳市华付信息技术有限公司 | 高准确率的活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110059590A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-26 | 努比亚技术有限公司 | 一种人脸活体验证方法、装置、移动终端及可读存储介质 |
-
2019
- 2019-09-26 CN CN201910915257.2A patent/CN110688946A/zh active Pending
Patent Citations (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104361326A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-02-18 | 新开普电子股份有限公司 | 一种判别活体人脸的方法 |
| CN107992794A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-05-04 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种活体检测方法、装置和存储介质 |
| CN108229326A (zh) * | 2017-03-16 | 2018-06-29 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 人脸防伪检测方法和系统、电子设备、程序和介质 |
| CN107122709A (zh) * | 2017-03-17 | 2017-09-01 | 上海云从企业发展有限公司 | 活体检测方法及装置 |
| CN108734057A (zh) * | 2017-04-18 | 2018-11-02 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测的方法、装置及计算机存储介质 |
| CN108875468A (zh) * | 2017-06-12 | 2018-11-23 | 北京旷视科技有限公司 | 活体检测方法、活体检测系统以及存储介质 |
| CN107392110A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-24 | 五邑大学 | 基于互联网的人脸美化系统 |
| CN107609494A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-19 | 北京飞搜科技有限公司 | 一种基于静默式的人脸活体检测方法及系统 |
| CN108038456A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-05-15 | 中科视拓（北京）科技有限公司 | 一种人脸识别系统中的防欺骗方法 |
| CN108470169A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-08-31 | 国政通科技股份有限公司 | 人脸识别系统及方法 |
| CN109035516A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-18 | 深圳市飞瑞斯科技有限公司 | 控制智能锁的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109034810A (zh) * | 2018-09-03 | 2018-12-18 | 北京飞纳泰科信息技术有限公司 | 基于人脸识别与活体检测技术的动态哈希密码键盘 |
| CN109271950A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-25 | 广州云从人工智能技术有限公司 | 一种基于手机前视摄像头的人脸活体检测方法 |
| CN109522798A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-26 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于活体识别的视频防伪方法、系统、装置及可存储介质 |
| CN109376662A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-22 | 重庆中科云丛科技有限公司 | 一种活体检测方法、系统及存储介质 |
| CN109670430A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-23 | 浙江大学 | 一种基于深度学习的多分类器融合的人脸活体识别方法 |
| CN109711312A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-03 | 四川领军智能科技有限公司 | 一种基于静默活体检测人脸识别的人证核验系统及方法 |
| CN109508706A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-03-22 | 江苏正赫通信息科技有限公司 | 一种基于微表情识别和无感人脸识别的静默活体检测方法 |
| CN110059590A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-26 | 努比亚技术有限公司 | 一种人脸活体验证方法、装置、移动终端及可读存储介质 |
| CN110032970A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-19 | 深圳市华付信息技术有限公司 | 高准确率的活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| YAOJIE LIU等: "Learning Deep Models for Face Anti-Spoofing: Binary or Auxiliary Supervision", 《ARXIV:1803.11097V1 [CS.CV]》 * |
| 搜狐网: "不眨眼不张嘴，世纪晟科技静默活体检测让所有人都安静了", 《搜狐网》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11669607B2 (en) | ID verification with a mobile device | |
| KR102324706B1 (ko) | 얼굴인식 잠금해제 방법 및 장치, 기기, 매체 | |
| CN108197586B (zh) | 脸部识别方法和装置 | |
| US11023757B2 (en) | Method and apparatus with liveness verification | |
| CN107545241B (zh) | 神经网络模型训练及活体检测方法、装置及存储介质 | |
| WO2020018359A1 (en) | Three-dimensional living-body face detection method, face authentication recognition method, and apparatuses | |
| CN101556717A (zh) | 一种atm智能安保系统及监测方法 | |
| KR101724971B1 (ko) | 광각 카메라를 이용한 얼굴 인식 시스템 및 그를 이용한 얼굴 인식 방법 | |
| TW201727537A (zh) | 人臉識別系統及人臉識別方法 | |
| WO2016172923A1 (zh) | 视频检测方法、视频检测系统以及计算机程序产品 | |
| JP6969663B2 (ja) | ユーザの撮影装置を識別する装置及び方法 | |
| CN108446687B (zh) | 一种基于移动端和后台互联的自适应人脸视觉认证方法 | |
| WO2020147346A1 (zh) | 图像识别方法、系统及装置 | |
| CN110503760A (zh) | 门禁控制方法及门禁系统 | |
| CN113033519B (zh) | 活体检测方法、估算网络处理方法、装置和计算机设备 | |
| CN107368817B (zh) | 人脸识别方法和装置 | |
| US20210295016A1 (en) | Living body recognition detection method, medium and electronic device | |
| CN114387548A (zh) | 视频及活体检测方法、系统、设备、存储介质及程序产品 | |
| CN113409056A (zh) | 支付方法、装置、本地识别设备、人脸支付系统及设备 | |
| Di Martino et al. | Liveness detection using implicit 3D features | |
| CN110415113A (zh) | 金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质 | |
| CN110688946A (zh) | 基于图片识别的公有云静默活体检测设备和方法 | |
| CN112257617B (zh) | 多模态目标识别方法和系统 | |
| CN111898505A (zh) | 一种判定多人间关系的方法、智能终端及存储介质 | |
| CN114742561A (zh) | 人脸识别方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200114 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |