CN114495286A - 一种活体检测的装置及方法 - Google Patents

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CN114495286A
CN114495286A CN202111450212.6A CN202111450212A CN114495286A CN 114495286 A CN114495286 A CN 114495286A CN 202111450212 A CN202111450212 A CN 202111450212A CN 114495286 A CN114495286 A CN 114495286A
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infrared light
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王东
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Beijing Yingshi Technology Co ltd
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Beijing Yingshi Technology Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种针对人脸识别的活体检测装置及方法。该活体检测的装置包括按照特定方式固定的一个红外摄像头、一个同轴红外光源和一个旁轴红外光源，还包括一个模块控制和数据处理器，以及其他必要附件。基于该装置的活体检测技术包括如下步骤：根据管理员输入的安全级别要求和终止条件，每次检测前均生成二进制随机安全码序列；根据安全码序列每一位数字取值，按照本发明公开的方法，依次控制同轴红外光源及旁轴红外光源亮灭，采集活体检测对象脸部图像，进而分析该图像是否存在亮瞳效应或暗瞳效应；根据随机安全码序列及对应图像的亮瞳效应或暗瞳效应的检测结果，分析获得活体检测结果，判断活体检测对象是真人或者是人脸假体。

Description

一种活体检测的装置及方法
技术领域
本发明主要涉及身份识别领域，特别涉及人脸识别中防范人脸假体攻击领域。
背景技术
在身份识别领域中，人脸识别系统及方法被广泛应用。但实际应用中，作为易被第三方获取的特征，伪造的人脸假体可能会被用来对人脸识别系统开展非本人攻击。人脸假体包括但不限于人脸识别对象的照片、视频或根据其脸部特征制作的三维实体模型。
随着人脸识别系统的商用，部分无人值守、自动化的应用场景已经出现，如何准确、自动、高效的分辨人脸识别系统检测的对象是真实的人脸还是人脸假体已经成为一个迫切需要解决的问题。这也被称为活体检测问题。
面向人脸识别的活体检测，可以分为基于软件的方法和基于硬件的方法两大类。基于软件的方法，可以使用人脸细微特征或神经网络进行活体检测，但是其准确性较易受到环境、图像质量的影响，或可能需要大量相同类型的训练数据进行模型训练；基于硬件的方法主要是使用附加的硬件来测量人脸温度或三维特征等其他特征，但这种方法一般需要较为精密的硬件，且容易被采用具有一定温度或三维特征的人脸假体欺骗。除此之外，也可以通过要求识别对象开展抬头、张嘴、眨眼等规定动作对人脸开展进行活体检测，但这种方法耗时较长，需要活体检测对象配合，应用场景不自然，也可能被第三方采用具有一定自由度的三维模型等方法进行攻击。除此之外，这些方法普遍难以通过人工调整定量化地改变检测速度和误判概率。
因此，在本领域中，如何判别人脸识别系统的对象是真实人脸还是视频、图片或三维模型等人脸假体，需要一种使用人体固有生物特征的活体检测技术。
本专利使用了人眼在红外光照射时产生的亮瞳效应和暗瞳效应进行活体检测。其中亮瞳效应是指当红外光源靠近摄像头光轴时，人眼视网膜反射的光会使瞳孔亮度高于虹膜。反映到采集的红外图像上，亮瞳效应会在人眼瞳孔处产生亮度较高的近似圆形区域。暗瞳效应是指当光源远离摄像头光轴时，瞳孔亮度低于虹膜。反映到采集的红外图像上，暗瞳效应会在人眼瞳孔处产生亮度较低的近似圆形区域。人眼在特定光照下可以产生亮瞳效应或暗瞳效应，而且现有技术条件下，模拟产生亮瞳效应和暗瞳效应的人造假眼价格昂贵，且一般体积较大，很难集成到人脸假体中。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于人眼瞳孔固有生物特征的活体检测装置及技术。
本发明由一套活体检测装置和一种基于该装置的活体检测技术方法组成。
本发明的第一方面，公开了一套针对人脸识别的活体检测装置。该装置包括按照特定方式固定的一个红外摄像头100、一个同轴红外光源200和一个旁轴红外光源300，还包括一个模块控制和数据处理器400，以及其他用于保障装置正常工作的附件。
红外摄像头100，用于按照本发明公开的方法，在模块控制和数据处理器400的控制下，配合同轴红外光源200及旁轴红外光源300，获取活体检测对象脸部的红外波段图像。
同轴红外光源200，是可发出红外光的点状光源，固定在红外摄像头100同一平面距离光轴较近处。该光源的亮灭可由模块控制和数据处理器400控制，点亮时光照主要方向应指向活体检测对象，可以在一定距离照亮活体检测对象脸部。当活体检测对象为真人时，应能使其瞳孔产生良好的亮瞳效应。
旁轴红外光源300，是可发出红外光的点状光源，固定在红外摄像头100同一平面的一定距离外。该光源的亮灭可由模块控制和数据处理器400控制，点亮时光照主要方向应指向活体检测对象，可以在一定距离照亮活体检测对象脸部。当活体检测对象为真人时，应能使其瞳孔产生良好的暗瞳效应。
模块控制和数据处理器400，可使用本发明公开的第二方面的技术方法，控制同轴红外光源200、旁轴红外光源300的点亮和熄灭，同时控制红外摄像头100采集活体检测对象脸部的红外图像，进而通过处理和分析，判别其是否存在亮瞳效应或暗瞳效应，给出活体检测的结果。
其他用于保障装置正常工作的附件包括光源控制线缆，红外摄像头控制和数据传输线缆，供电电源及其线缆等模块或器件。
本发明的第二方面，公开了一种用于活体检测的技术方法，结合本发明第一方面公开的装置，该流程的技术方法实现步骤如下。
步骤101：由系统管理员根据活体检测的应用背景，输入安全级别要求和终止条件。
安全级别要求为大于或等于1的整数，记为
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE002
。
Figure RE-163102DEST_PATH_IMAGE002
的数值越大，活体检测装置将人脸假体误识别为真人的概率越低，但是将真人误识别为人脸假体的概率越高，且检测所需时间越长；
Figure RE-438226DEST_PATH_IMAGE002
的数值越小，活体检测装置将人脸假体误识别为真人的概率越高，但是将真人误识别为人脸假体的概率越低，且检测所需时间越短。
终止条件是指在无法获得满足处理分析要求的图像时，终止整个流程的条件。
步骤102：每次开展活体检测时，模块控制和数据处理器400根据安全级别的数值
Figure RE-81697DEST_PATH_IMAGE002
，生成长度为
Figure RE-416863DEST_PATH_IMAGE002
的随机二进制序列，记为
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE004
，该序列称为安全码序列。
步骤103：设定初始计数值
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE006
为1。
步骤104：模块控制和数据处理器400读取安全码序列中第
Figure RE-145785DEST_PATH_IMAGE006
个值
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE008
，并进行如下判别：若
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE010
，则点亮同轴红外光源200，熄灭旁轴红外光源300；若
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE012
，则点亮旁轴红外光源300，熄灭同轴红外光源200。同时，模块控制和数据处理器400控制红外摄像头100采集活体检测对象脸部的红外图像，并传输到模块控制和数据处理器400中，该图像记为
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE014
。
步骤105：使用数字图像处理等算法对红外图像
Figure RE-755758DEST_PATH_IMAGE014
预处理后，提取其中的脸部及眼睛部分，若红外图像
Figure RE-253735DEST_PATH_IMAGE014
可以满足处理分析的要求，则继续步骤106。否则，判别是否达到终止条件：若未达到终止条件，则提示用户调整姿势重新采集红外图像，返回步骤102；若达到终止条件，则终止流程，提示用户无法获得活体检测结果。
步骤106：使用数字图像处理等算法，分析红外图像
Figure RE-25382DEST_PATH_IMAGE014
中的瞳孔是否存在亮瞳效应或暗瞳效应，并进行如下判别：若
Figure RE-976020DEST_PATH_IMAGE010
时，
Figure RE-858526DEST_PATH_IMAGE014
中的瞳孔存在亮瞳效应且不存在暗瞳效应，则继续步骤107；若
Figure RE-742168DEST_PATH_IMAGE012
时，
Figure RE-684716DEST_PATH_IMAGE014
中的瞳孔存在暗瞳效应且不存在亮瞳效应，则继续步骤107；其余情况时，终止流程，输出活体检测结果为假，认为检测对象是人脸假体。
步骤107：对
Figure RE-122651DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure RE-543268DEST_PATH_IMAGE002
的关系进行判别：若
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE016
，则
Figure RE-15838DEST_PATH_IMAGE006
自动加1，然后返回步骤104；若
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE018
，终止流程，输出活体检测结果为真，认为检测对象是真人。
本发明与现有技术相比的优点在于。
（1）本发明使用了人眼瞳孔在不同光照下可产生亮瞳效应和暗瞳效应的生物特征。现有技术制作能产生类似人眼瞳孔的亮瞳效应和暗瞳效应人脸假体的成本高，实现难度大，伪造困难。
（2）本发明仅需不同光照条件下的瞳孔图像，不需要获取虹膜特征或人脸其他细微特征，对图像分辨率和环境要求较低，可适用于佩戴口罩的环境，没有虹膜等重要生物特征隐私泄露风险。
（3）本发明不需要检测对象进行动作配合，应用场景较为自然，检测速度快。
（4）本发明的每次活体检测时，都根据安全级别随机产生安全码序列，并根据安全码序列进行后续操作和分析，很难通过提前录制视频的方式欺骗成功。
（5）本发明可以通过改变安全级别要求的方式，定量改变防护等级，进而定量调整不同应用场景下的误判概率和检测所需时间。
（6）本发明不需要其他光源配合，可适用于光线不足的夜晚室外等环境。
附图说明
本公开说明书的以上发明内容以及下面的具体实施方式在结合附图阅读时会得到更好的理解。需要说明的是，附图仅作为所请求保护的发明的示例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的元素。
图1示出了活体检测装置各模块的相对位置和连接方式示意。
图2示出了活体检测装置中同轴红外光源与活体检测对象眼睛的相对位置示意。
图3示出了活体检测装置中旁轴红外光源与活体检测对象眼睛的相对位置示意。
图4示出了本发明公开的活体检测技术方法的实施流程图。
图5示出了实施例中同轴红外光源点亮、旁轴红外光源熄灭时采集的，经过相关处理的眼睛区域图像。
图6示出了实施例中同轴红外光源熄灭、旁轴红外光源点亮时采集的，经过相关处理的眼睛区域图像。
图7示出了实施例中，随机生成的安全序列码、对应的经过预处理的眼睛区域图像、亮瞳效应或暗瞳效应分析结果示意。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
为实现上述目的，本发明第一方面公开的活体检测装置采用如下方案：
如图1所示，本发明公开的活体检测装置包括按照特定方式固定并相互连接的一个红外摄像头100、一个同轴红外光源200和一个旁轴红外光源300，还包括一个模块控制和数据处理器400及其他用于保障装置正常工作的附件。
红外摄像头100，固定在活体检测对象一定距离处，该距离记为
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE020
。为了保证活体检测对象脸部能被整体采集获得，距离
Figure RE-660446DEST_PATH_IMAGE020
应大于某个极小值
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE022
；为了保证活体检测对象脸部的图像具有一定的分辨率，距离
Figure RE-585676DEST_PATH_IMAGE020
应小于某个极大值
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE024
。本领域技术人员应该知悉，
Figure RE-809984DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure RE-871481DEST_PATH_IMAGE024
为一般活体检测的合理极小值和极大值，一般为数十厘米，且
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE026
。为简化说明，本实施例取
Figure RE-155832DEST_PATH_IMAGE022
为0.3米，
Figure RE-99517DEST_PATH_IMAGE024
为0.7米。
同轴红外光源200，与红外摄像头100固定在同一个平面上，距红外摄像头100光轴的距离为
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE028
，如附图1所示。该光源的亮灭可由模块控制和数据处理器400控制，点亮时光照主要方向应指向活体检测对象，可以在一定距离照亮活体检测对象脸部。当活体检测对象为真人时，应能使其瞳孔产生良好的亮瞳效应。一般而言，若活体检测对象为真人，为保证同轴红外光源200在点亮时，红外摄像头100拍摄的活体检测对象的瞳孔出现良好的亮瞳效应，按照Nguyen K, Wagner C, Koons D, et al. Differences in the infraredbright pupil response of human eyes[C]. Proceedings of the 2002 symposium onEye tracking research & applications. 2002: 133-138.文献，应保证红外摄像头100、活体检测对象的瞳孔、同轴红外光源200之间构成的角度小于或等于2.25度。取近似，假设活体检测对象的瞳孔位于红外摄像头100的光轴上，如附图2所示，则图中所示的
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE030
角度应小于或等于2.25度。即附图1中
Figure RE-127516DEST_PATH_IMAGE028
的具体取值应小于或等于
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE032
。因此，本实施例中需要将同轴红外光源200固定在距离红外摄像头100的镜头光轴不超过
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE034
米范围内。考虑到活体检测对象的瞳孔可能不在红外摄像头光轴，为了增加一定裕度，本实施例将同轴红外光源200固定在红外摄像头100镜头光轴下方8毫米处。更进一步，为了避免红外摄像头100在同轴红外光源200点亮时过度曝光，在两者之间增加必要的遮光片等装置。
旁轴红外光源300，与红外摄像头100固定在同一个平面上，距红外摄像头100光轴的距离为
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE036
，如附图1所示。该光源的亮灭可由模块控制和数据处理器400控制，点亮时光照主要方向应指向活体检测对象，可以在一定距离照亮活体检测对象脸部。当活体检测对象为真人时，应能使其瞳孔产生良好的暗瞳效应。一般而言，若活体检测对象为真人，为保证旁轴红外光源300在点亮时，红外摄像头100拍摄的活体检测对象的瞳孔出现良好的暗瞳效应，按照Nguyen K, Wagner C, Koons D, et al. Differences in the infraredbright pupil response of human eyes[C]. Proceedings of the 2002 symposium onEye tracking research & applications. 2002: 133-138.文献，应保证红外摄像头100、活体检测对象的瞳孔、旁轴红外光源300之间构成的角度大于2.25度。取近似，假设活体检测对象的瞳孔位于红外摄像头100的光轴上，如附图3所示，则图中所示的
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE038
角度应大于2.25度。即附图1中
Figure RE-840257DEST_PATH_IMAGE036
的具体取值应大于
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE040
。因此，本实施例中需要将旁轴红外光源300固定在距离红外摄像头100的镜头光轴
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE042
米范围外。考虑到活体检测对象的瞳孔可能不在红外摄像头光轴，为了增加一定裕度，本实施例将旁轴红外光源300固定在红外摄像头100镜头光轴右侧40毫米处。
模块控制和数据处理器400，通过光源控制线缆与同轴红外光源200、旁轴红外光源300连接，用于使用本发明公开的第二方面的技术方法，按流程控制两个光源分别点亮和熄灭。同时，通过摄像头控制和数据传输线缆控制红外摄像头100采集活体检测对象脸部的红外图像，并将图像传输给模块控制和数据处理器400用于进一步处理分析。本实施例使用了树莓派模块作为模块控制和数据处理器硬件。
其他用于保障装置正常工作的附件包括光源控制线缆，红外摄像头控制和数据传输线缆，供电电源及其线缆等模块或器件。各模块相互连接方式如附图1所示。
本发明的第二方面，公开了一种用于活体检测的技术方法，配合本发明第一方面公开的装置，结合附图4，介绍该技术方法实现步骤如下：
步骤101：由系统管理员根据活体检测的应用背景，输入安全级别要求和终止条件到模块控制和数据处理器400中。
安全级别要求为大于或等于1的整数，记为
Figure RE-29930DEST_PATH_IMAGE002
。
Figure RE-929753DEST_PATH_IMAGE002
的数值越大，活体检测装置将人脸假体误识别为真人的概率越低，但是将真人误识别为人脸假体的概率越高，且检测所需时间越长；
Figure RE-495863DEST_PATH_IMAGE002
的数值越小，活体检测装置将人脸假体误识别为真人的概率越高，但是将真人误识别为人脸假体的概率越低，且检测所需时间越短。
终止条件是指在无法获得满足处理分析要求的图像时，终止整个流程的条件。
安全级别要求和终止条件，可以在每次检测前都重新输入，也可以提前预置或存储到模块控制和数据处理器400供重复使用。
为简化说明，本实施例设定安全级别要求为10，终止条件为连续3次采集的红外图像均不能满足存在且仅存在1个脸部及相应的2个眼睛的条件，或图像的光照、分辨率等不能满足后续处理分析的要求。
步骤102：每次开展活体检测时，模块控制和数据处理器400根据安全级别的数值
Figure RE-797532DEST_PATH_IMAGE002
，生成长度为
Figure RE-158106DEST_PATH_IMAGE002
的随机二进制序列，记为
Figure RE-76383DEST_PATH_IMAGE004
，该序列称为安全码序列。
本实施例中，随机生成的安全码序列为：
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE044
。
步骤103：模块控制和数据处理器400设定初始计数值
Figure RE-446185DEST_PATH_IMAGE006
为1。
步骤104：使用模块控制和数据处理器400读取安全码序列中第
Figure RE-336780DEST_PATH_IMAGE006
个值
Figure RE-133835DEST_PATH_IMAGE008
，并进行判别：若
Figure RE-742671DEST_PATH_IMAGE010
，则模块控制和数据处理器400控制点亮同轴红外光源200，熄灭旁轴红外光源300；若
Figure RE-916163DEST_PATH_IMAGE012
，则模块控制和数据处理器400控制点亮旁轴红外光源300，熄灭同轴红外光源200。点亮相应的红外光源的同时，模块控制和数据处理器400控制红外摄像头100采集活体检测对象脸部的红外图像，并传输到模块控制和数据处理器400中，该图像记为
Figure RE-926845DEST_PATH_IMAGE014
。
举例而言，实施例中，当
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE046
时，由于
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE048
，则点亮同轴红外光源200，熄灭旁轴红外光源300，同时使用红外摄像头100采集活体检测对象脸部的红外图像
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE050
，并传输到模块控制和数据处理器400中；更进一步，当
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE052
时，由于
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE054
，则熄灭同轴红外光源200，点亮旁轴红外光源300，同时使用红外摄像头100采集活体检测对象脸部的红外图像
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE056
，并传输到模块控制和数据处理器400中。
步骤105：模块控制和数据处理器400使用已公开或已商用的图像处理等算法，对红外图像
Figure RE-425959DEST_PATH_IMAGE014
进行灰度化、均衡化、二值化等预处理后，提取红外图像
Figure RE-554715DEST_PATH_IMAGE014
中的脸部及眼睛部分，之后进行判别：若红外图像
Figure RE-266319DEST_PATH_IMAGE014
中存在且仅存在1个脸部及相应的2个眼睛的条件，且图像光照、分辨率等可以满足后续处理分析的要求，则继续步骤106；否则，模块控制和数据处理器400判别是否达到终止条件：若未达到终止条件，则提示用户调整姿势重新采集红外图像，返回步骤102；若达到终止条件，则终止流程，提示用户无法获得活体检测结果。
本实施例中，红外图像
Figure RE-131506DEST_PATH_IMAGE050
经过灰度化、均衡化、二值化等预处理后，使用第三方提供的人脸识别及眼睛区域提取算法，可以分析得到红外图像
Figure RE-270364DEST_PATH_IMAGE050
中存在1个脸部及相应的2个眼睛，且光照、分辨率满足处理要求，则继续步骤106。
步骤106：模块控制和数据处理器400使用已公开或已商用的图像处理等算法，分析红外图像
Figure RE-853792DEST_PATH_IMAGE014
中的瞳孔是否存在亮瞳效应或暗瞳效应，并进行如下判别：若
Figure RE-103508DEST_PATH_IMAGE010
时，
Figure RE-88781DEST_PATH_IMAGE014
中的瞳孔存在亮瞳效应且不存在暗瞳效应，则继续步骤107；若
Figure RE-398540DEST_PATH_IMAGE012
时，
Figure RE-469264DEST_PATH_IMAGE014
中的瞳孔存在暗瞳效应且不存在亮瞳效应，则继续步骤107；其余情况时，终止流程，输出活体检测结果为假，认为检测对象是人脸假体。
举例而言，本实施例中，当
Figure RE-53829DEST_PATH_IMAGE046
时，由于安全码序列中
Figure RE-893609DEST_PATH_IMAGE048
，使用第三方提供的算法进行处理分析后，红外图像
Figure RE-374269DEST_PATH_IMAGE050
中灰度化处理后的眼睛区域，在瞳孔位置存在近似圆形的明显发亮区域，如附图5所示，说明红外图像
Figure RE-666710DEST_PATH_IMAGE050
的存在亮瞳效应且不存在暗瞳效应；更进一步，当
Figure RE-523808DEST_PATH_IMAGE052
时，由于安全码序列中
Figure RE-218094DEST_PATH_IMAGE054
，使用第三方提供的算法进行处理分析后，红外图像
Figure RE-869655DEST_PATH_IMAGE056
中灰度化处理后的眼睛区域，在瞳孔位置存在近似圆形的明显发暗区域，如附图6所示，说明红外图像
Figure RE-914972DEST_PATH_IMAGE056
的存在暗瞳效应且不存在亮瞳效应。
步骤107：对
Figure RE-841339DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure RE-390132DEST_PATH_IMAGE002
的关系进行判别：若
Figure RE-478174DEST_PATH_IMAGE016
，则
Figure RE-745207DEST_PATH_IMAGE006
自动加1，然后返回步骤104；若
Figure RE-944108DEST_PATH_IMAGE018
，终止流程，输出活体检测结果为真，认为检测对象是真人。
实施例中，对
Figure RE-347407DEST_PATH_IMAGE044
的10个安全码序列依次进行以上分析：在
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE058
时，可以重复使用上述步骤104~步骤107进行处理，
Figure RE-606350DEST_PATH_IMAGE006
逐步自动加1；直到
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE060
时，由于
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE062
，且红外图像
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE064
存在暗瞳效应且不存在亮瞳效应，则输出活体检测结果为真，认为检测对象是真人，停止流程。附图7给出了
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE066
对应的10个安全序列码、对应的经过预处理的眼睛区域图像、亮瞳效应或暗瞳效应分析结果示意图。
需要说明的是，说明书为了简单描述，将该发明第一方面表述的装置表述为特定的结构，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例中描述的装置结构可能根据实际情况有所不同，所有满足装置结构表述的类似装置均属于本发明保护的范围。同时，本领域技术人员应该知悉，本发明第二方面实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。同时，本领域技术人员也应该知悉，说明书本实施例中的所有序列均使用1和0表示不同状态，仅仅是为了便于表示，用户可以使用其他类型符号进行同等表示。

Claims (2)

1.一套针对人脸识别的活体检测装置
该装置包括按照特定方式固定的一个红外摄像头、一个同轴红外光源和一个旁轴红外光源，还包括一个模块控制和数据处理器，以及其他用于保障装置正常工作的附件；
红外摄像头，用于按照本发明公开的方法，在模块控制和数据处理器的控制下，配合同轴红外光源及旁轴红外光源，获取活体检测对象脸部的红外波段图像；
同轴红外光源，是可发出红外光的点状光源，固定在红外摄像头同一平面距离光轴较近处，该光源的亮灭可由模块控制和数据处理器控制，点亮时光照主要方向应指向活体检测对象，可以在一定距离照亮活体检测对象脸部，当活体检测对象为真人时，应能使其瞳孔产生良好的亮瞳效应；
旁轴红外光源，是可发出红外光的点状光源，固定在红外摄像头同一平面的一定距离外，该光源的亮灭可由模块控制和数据处理器控制，点亮时光照主要方向应指向活体检测对象，可以在一定距离照亮活体检测对象脸部，当活体检测对象为真人时，应能使其瞳孔产生良好的暗瞳效应；
模块控制和数据处理器，可使用本发明公开的技术方法，控制同轴红外光源、旁轴红外光源的点亮和熄灭，同时控制红外摄像头采集活体检测对象脸部的红外图像，进而通过处理和分析，判别其是否存在亮瞳效应或暗瞳效应，给出活体检测的结果；
其他用于保障装置正常工作的附件包括光源控制线缆，红外摄像头控制和数据传输线缆，供电电源及其线缆等模块或器件。
2.一种用于活体检测的技术方法，其特征在于，实现步骤如下：
步骤101：由系统管理员根据活体检测的应用背景，输入安全级别要求和终止条件；
步骤102：每次开展活体检测时，模块控制和数据处理器根据安全级别的数值N生成长度为N的随机二进制序列，记为X={X 1, X 2, …, X N}，该序列称为安全码序列；
步骤103：设定初始计数值i为1；
步骤104：模块控制和数据处理器读取安全码序列中第i个值X i ，并进行如下判别：若 X i =1，则点亮同轴红外光源并熄灭旁轴红外光源，若X i =0，则点亮旁轴红外光源并熄灭同轴红外光源；同时，模块控制和数据处理器控制红外摄像头采集活体检测对象脸部的红外图像并传输到模块控制和数据处理器中，该图像记为A i ；
步骤105：使用数字图像处理等算法对红外图像A i 预处理后提取其中的脸部及眼睛部分，若红外图像 A i 可以满足处理分析的要求，则继续步骤106，否则，判别是否达到终止条件：若未达到终止条件，则提示用户调整姿势重新采集红外图像后返回步骤102，若达到终止条件，则终止流程并提示用户无法获得活体检测结果；
步骤106：使用数字图像处理等算法，分析红外图像 A i 中的瞳孔是否存在亮瞳效应或暗瞳效应，并进行如下判别：若X i =1时A i 中的瞳孔存在亮瞳效应且不存在暗瞳效应则继续步骤107，若X i =0时A i 中的瞳孔存在暗瞳效应且不存在亮瞳效应则继续步骤107，若为其余情况时终止流程并输出活体检测结果为假，认为检测对象是人脸假体；
步骤107：对i和N的关系进行判别：若i<N，则i自动加1然后返回步骤104；若 i=N，终止流程并输出活体检测结果为真，认为检测对象是真人。
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