CN116978078A - 活体检测方法和装置、系统、电子设备、计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种活体检测方法和装置，涉及图像采集、人脸识别等技术领域。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。

Description

活体检测方法和装置、系统、电子设备、计算机可读介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及图像采集、人脸识别等技术领域，尤其涉及活体检测方法和装置、系统、电子设备、计算机可读介质以及计算机程序产品。

背景技术

人脸防伪技术是人脸识别系统中必不可少的环节，人脸防伪技术包括：动作活体、静默活体、炫彩活体等，其中，动作活体需要用户配合进行眨眼、张嘴等动作来判断人脸系统采集对象是否是活体；静默活体不需要用户配合完成动作，用户体验较好，但对攻击的防御难度大；炫彩活体是一种通过设备向采集对象闪现多种颜色的光，采集一个人脸图像序列进行活体的判断，这种活体方式对用户的眼睛不友好，且闪现多种颜色持续时间可达2-3s，用户体验差。

发明内容

本公开的实施例提出了活体检测方法和装置、系统、电子设备、计算机可读介质以及计算机程序产品。

第一方面，本公开的实施例提供了一种活体检测方法，该方法包括：响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。

在一些实施例中，上述背光区域包括发出两种以上不同颜色光的发光区域。

在一些实施例中，上述发光区域包括不同形状的色块或色条。

在一些实施例中，上述方法还包括：将检测界面的亮度提高预设亮度值。

在一些实施例中，上述检测界面包括：识别被测对象的识别区域，上述方法还包括：在识别区域中实时显示被测对象的检测图像。

在一些实施例中，上述基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果，包括：基基于检测数据，确定被测对象的反射信号；响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体。

在一些实施例中，上述基于检测数据，确定被测对象的反射信号，包括：基于检测数据，获取被测对象的检测图像；对检测图像进行不同反射区域划分，得到对应各个反射区域的图像块；识别每个图像块的反射光的种类，并基于所有图像块的反射光的种类，确定被测对象的反射信号。

在一些实施例中，上述响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：基于检测数据，确定被测对象的检测图像；提取检测图像的图像特征；将图像特征输入预先训练完成的活体检测模型，得到活体检测模型输出的被测对象属于活体或非活体的概率；其中，活体检测模型通过大量活体和非活体样本训练得到。

在一些实施例中，上述检测数据包括：检测图像序列，检测图像序列包括至少一个检测图像；响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：针对检测图像序列中的各个检测图像，响应于该检测图像对应的反射信号与背光区域的投射光相匹配，提取该检测图像的图像特征；基于该检测图像的图像特征，确定被测对象的检测结果；基于检测图像序列中所有与背光区域的投射光相匹配的检测图像的检测结果，确定被测对象是否为活体。

第二方面，本公开的实施例提供了一种活体检测装置，该装置包括：投射单元，被配置成响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；采集单元，被配置成对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；分析单元，被配置成基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。

在一些实施例中，上述背光区域包括发出两种以上不同颜色光的发光区域。

在一些实施例中，上述发光区域包括不同形状的色块或色条。

在一些实施例中，上述装置还被配置成将检测界面的亮度提高预设亮度值。

在一些实施例中，上述检测界面包括：识别被测对象的识别区域，上述装置还被配置成在识别区域中实时显示被测对象的检测图像。

在一些实施例中，上述分析单元进一步被配置成基于检测数据，确定被测对象的反射信号；响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体。

在一些实施例中，上述分析单元进一步被配置成基于检测数据，获取被测对象的检测图像；对检测图像进行不同反射区域划分，得到对应各个反射区域的图像块；识别每个图像块的反射光的种类，并基于所有图像块的反射光的种类，确定被测对象的反射信号。

在一些实施例中，上述分析单元进一步被配置成基于检测数据，基于检测数据，确定被测对象的检测图像；提取检测图像的图像特征；将图像特征输入预先训练完成的活体检测模型，得到活体检测模型输出的被测对象属于活体或非活体的概率；其中，活体检测模型通过大量活体和非活体样本训练得到。

在一些实施例中，上述检测数据包括：检测图像序列，检测图像序列包括至少一个检测图像；上述分析单元进一步被配置成针对检测图像序列中的各个检测图像，响应于该检测图像对应的反射信号与背光区域的投射光相匹配，提取该检测图像的图像特征；基于该检测图像的图像特征，确定被测对象的检测结果；基于检测图像序列中所有与背光区域的投射光相匹配的检测图像的检测结果，确定被测对象是否为活体。

第三方面，本公开的实施例提供了一种活体检测系统，系统包括：终端设备和服务器；终端设备上设置有检测界面和采集设备；服务器在接收到活体检测指令之后，控制检测界面同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；服务器控制采集设备对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；服务器基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。

在一些实施例中，上述系统还包括：调节装置；上述调节装置用于将检测界面的亮度提高预设亮度值。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第五方面，本公开的实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面任一实现方式描述的方法。

本公开的实施例提供的活体检测方法和装置，首先响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；其次，对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；最后，基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到检测被测对象的检测结果。由此，通过在检测界面的背光区域向被测对象发出固定的投射光，可以使对被测对象进行检测的光不会发生变化，不会对被测对象产生影响，改善了被测对象的检测体验；本方案中背光区域具有至少一种颜色的光，可以使背光区域投射的光线在被测对象表面形成独特的反射效果，便于通过反射效果筛选被测对象，为活体检测提供预先有效地判别条件，提高了对攻击的防御能力。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的活体检测方法的一个实施例的流程图；

图3a是本公开的实施例中发光区域的一种示意图；

图3b是本公开的实施例中发光区域的另一种示意图；

图3c是本公开的实施例中发光区域的再一种示意图；

图3d是本公开的实施例中发光区域与识别区域的一种显示示意图；

图4是本公开的活体检测装置的实施例的结构示意图；

图5是本公开的活体检测系统的实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的活体检测方法的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，通常可以包括无线通信链路等等。

终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如即时通信工具、邮箱客户端等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有通信和控制功能的设备。上述设备可以与服务器105进行通信。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述终端中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来访问应用的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如为终端设备101、102、103上人脸防伪应用提供支持的活体检测服务器。活体检测服务器可以对网络中各终端设备的相关信息进行分析处理，并将处理结果(如活体检测结果等)反馈给终端设备。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的活体检测方法一般由服务器105执行。

如图2所示，是根据本公开的活体检测方法的一个实施例的流程图，本公开的实施例的提供的活体检测方法200包括以下步骤：

步骤201，响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光。。

本实施例中，终端设备(如图1所示的终端设备101、102、103)上设置有检测界面，检测界面为对被测对象进行活体检测的界面，通过检测界面可以采集被测对象的信息(图像、视频、图像序列等)由被测对象的信息检测被测对象是否为活体，例如，检测界面不限于手机屏幕，进一步，通过控制终端设备上的光源可以在检测界面上产生至少一个背光区域，其中，光源可以是终端设备中的内置光源，也可以是终端设备的外置光源设备(如LED灯等)，活体检测方法运行于其上的执行主体控制检测界面中至少一个光源点亮，从而在检测界面上产生与该光源对应的背光区域；

本实施例中，背光区域包括检测界面上的发光区域和/或不发光区域，每个发光区域可以发出至少一种投射光，投射光投射到被测对象的表面，通过被测对象表面反射至少一种反射光，采集被测对象对投射光的反射信号，基于活体对投射光的反射情况，可以首先排除不是活体的被测对象。

本实施例中，被测对象为背光区域投射光线的对象，被测对象还是活体检测任务的测试对象，例如，被测对象为人脸识别系统或者活体检测系统中的不同人员的人脸。需要说明的是，本公开的人员的人脸不是针对某一特定用户的人脸，并不能反映出某一特定用户的个人信息。

需要说明的是，本实施例中的被测对象也并不针对某一特定用户，并不能反映出某一特定用户的个人信息；本实施例中对被测对象的活体检测是经过了被测对象授权之后执行的，其活体检测过程符合相关法律法规。

本实施例中，在检测界面上产生背光区域的目的是用于实现检测界面上不同区域产生不同颜色或者光强的光，通过该背光区域在被测对象表面产生的固定投射光，而固定的投射光为不会变化的光，该固定的投射光在背光区域的工作时限之内一直向被测对象投射，从而在被测对象的表面产生与该固定的投射光对应的反射光，基于背光区域中不同的发光区域的区分，该反射光可以是两种以上的反射光，每种反射光可以通过光强、颜色、持续时间等光信息进行区分。

本实施例中，背光区域中的发光区域可以基于光源的种类以及光源的光散射区域进行适应性设置，在本实施例的一些可选实现方式中，背光区域包括发出两种以上不同颜色光的发光区域。

可选地，背光区域包括的两种以上发光区域可以是通过不发光区域进行隔离的区域。

可选地，背光区域包括的两种以上发光区域还可以是相邻的多个发光区域，任意两个相邻的发光区域发出的光的颜色不同，或者任意两个相邻的发光区域发出的光的光强不同。

本可选实现方式，将背光区域设置为发出两种以上不同颜色光的发光区域，可以在被测对象上产生两种以上投射光，进一步通过被测对象对该两种以上投射光的反射数据，确定被测对象是否为活体的概率，由此，可以提高对被测对象进行活体检测的成功的概率。

本实施例中，两个以上发光区域中任意两个个发光区域的形状可以相同，如图3a-3c所示，多个发光区域中各个发光区域(如区域1、区域2、区域3)的形状相同，图3a-3b中各个发光区域在检测界面上依次上下(如图3a)排布或左右排布(如图3b)，各个发光区域的形状为长方形，图3c中各个发光区域为环形。图3a-3b中各个长方形发光区域的面积相同，图3c中各个环形的发光区域的面积不同。

为了提高活体检测效率，在本实施例的一些可选实现方式中，发光区域包括不同形状的色块或色条。

本可选实现方式中，色块为发光区域中发出固定的、块状的投射光的区域，通过对色块的长度、宽度或者面积进行具体改进，可以得到多个不同形状的色块。

本实施例中，色条为发光区域中发出固定的、条状的投射光的区域，通过对色条的长度、宽度或者面积进行具体改变，可以得到多个不同形状的色条。

可选地，色条或色块还可以具有显示图案，显示图案可以对应不同物体的图案，例如，显示图案为花朵图案、显示图案为二维码图案等。

本可选实现方式中，发光区域包括不同形状的色块或色条，可以在被测对象的表面生成不同形状的投射光，为分析被测对象的发射特性(发射特性在活体和非活体上不相同)提供了可靠的依据。

可选地，发光区域还可以是显示不同颜色图形的区域，不同的发光区域可以是预先随机生成的，进一步，各发光区域的个数及形状也可以具有随机性。例如，形状可以是横条、竖条、斜条、矩形块、多边形块、圆形、圆环形、波浪形、异形、线条形等。

可选地，本实施例中，发光区域还可以是基于预先设计形成的颜色图形集生成的区域，颜色图形集包括至少一种颜色图形，当活体检测方法运行于其上的执行主体在接收到活体检测指令之后，从该颜色图形集中随机选取一种颜色图形，并基于该颜色图形生成的发光区域，使发光区域具有该颜色图形所指示的颜色和图案，本可选实现方式中，在生成发光区域时随机显示出与颜色图形集中颜色图形相应的颜色和图案，可以保证每次活体检测采用不同的投射光，提高了活体检测过程对攻击的防御能力。

为了更好的检测被测对象，在本公开的另一个实施例中，检测界面包括：识别被测对象的识别区域，上述活体检测方法还包括：在检测界面的识别区域S中实时显示被测对象的检测图像。如图3d所示，检测界面中的识别区域S用于实时显示被测对象的检测图像，从而可以便于被测对象实时检测对象是否已经进入采集设备的采集范围之内，其中采集设备为采集检测数据的设备。进一步，在图3d中，区域G1-G4为分别发出不同颜色的光的发光区域，也是非识别区域。活体检测方法运行于其上的执行主体可以在终端设备的屏幕上生成颜色遮罩，将背光区域划分分为多个不同的颜色的发光区域，分别发出不同的投射光。识别区域可以是被测对象的重要信息(如被测对象对投射光进行反射的反射信息)所在的区域，在该识别区域可以向被测对象展示预览框，并实时显示被测对象的图像或被测对象的检测图像。

本实施例中，被测对象的图像可以是采集设备采集的被测对象的图像，而被测对象的检测图像可以是由采集设备采集的、被测对象的表面反射背光区域的投射光之后生成的图像，上述执行主体通过对检测图像进行分析，可以确定被测对象的反射信号，并基于反射信号预先检测被测对象是否满足活体的反射特征。

本实施例中，被测对象的检测图像是包括被测对象的图像以及被测对象的表面的反射信号的图像，通过检测图像可以使被测对象确定目标区域是否在测试系统的测试范围之内，通过检测图像还可以确定被测对象对投射光的反射情况。

本实施例中，通过在检测界面的识别区域中实时显示被测对象的检测图像，便于被测对象实时检测图像，提高了活体检测的效率。

在本公开的另一个实施例中，上述活体检测方法还可以包括：将检测界面的亮度提高预设亮度值。

本实施例中，预设亮度值可以基于测试需求以及被测对象对而设置，例如预设亮度值可以是：1～20流明范围之内的值。

本实施例中，提高检测界面的亮度，可以相应地提高背光区域发出的投射光的光强，从而加强了被测对象的表面对投射光的反射效果，通过该调整的检测界面的亮度，可以再进一步分析被测对象的反射信号是否与背光区域的投射光是否匹配，保证了初步的活体检测的可靠性。

步骤202，对被测对象进行数据采集，得到检测数据。

其中，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据。

本实施例中，检测数据为包括被测对象的图像以及被测对象表面的反射信号的数据，检测数据的数据形式可以表现不同，进一步针对不同任务，检测数据的形式也可以不同，例如，在人脸识别系统中检测数据可以摄像设备采集到的被测人员的人脸图像；再如，在活体检测系统中，检测数据可以是摄像设备拍摄到的视频或图像序列等。

本实施例中，对被测对象进行数据采集，得到的检测数据的数据形式包括但不限于单张图像、图像序列(多张图像)、视频、视频流、文本、二进制流等，检测数据的数据内容包括但不限于被测对象、被测对象所处环境、以及光源所在环境等。

步骤203，基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。本实施例中，基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果，包括：基于检测数据，确定被测对象的表面的投射光的种类和投射区域(例如，红光、黄光、蓝光三种投射光由内之外环状投射)；检测被测对象的表面的投射光的种类和投射区域是否与背光区域向被测对象发出的固定的投射光的种类和区域相同；若被测对象的投射光与背光区域发出的投射光的种类和区域相同，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，得到被测对象是活体或不同活体的检测结果。

可选地，上述基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果，包括：基于检测数据，确定被测对象对背光区域发出的投射光的反射信号；响应于反射信号与背光区域发出的投射光的种类和区域完全匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，得到被测对象是活体或不同活体的检测结果。

本实施例中，当反射信号与背光区域发出的投射光的种类和区域完全匹配时，确定背光区域发出的投射光已经完全被被测对象进行反射，满足活体反射特性，可以通过检测数据对被测对象进一步进行活体检测。

当反射信号与背光区域发出的投射光的种类和区域不匹配时，例如反射信号中缺少背光区域发出的所有投射光中的一种投射光的反射信号，则确定被测对象不是活体，无需再通过检测数据对被测对象进行活体检测。

在本实施例的一些可选实现方式中，上述基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果包括：基于检测数据，确定被测对象的反射信号；

响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体。

本可选实现方式中，基于检测数据，确定被测对象的反射信号，基于反射信号与背光区域的投射光的匹配情况，进一步基于检测数据，检测被测对象是否为活体，可以简单、有效地为被测对象的活体检测提供预设的排除条件，提高了活体检测效率。可选地，还可以对背光区域的投射光进行分析，确定背光区域的显示模式，该显示模式用于反映背光区域发出的投射光的投射规律。基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果，包括：基于检测数据，确定被测对象的反射信号；检测反射信号与显示模式是否匹配；在反射信号与显示模式相匹配时，基于检测数据，检测被测对象是否为活体。

上述检测反射信号与显示模式是否匹配可以包括：通过检测数据检测被测对象的表面是否存在反射光，若存在反射光，检测被测对象的表面的不同区域的反射光是否与显示模式的光的显示规律相同，若显示规律相同，检测不同区域的形状是否与显示模式的各个光的区域相同，若相同，确定反射模式与显示模式匹配。

例如，显示模式中检测界面的四个区域分别投射红色、蓝色、绿色、红色的投射光，采集到的检测数据中被测对象的四个区域的颜色分别是颜色1、颜色2、颜色3、颜色4，通过分析检测数据中颜色规律与显示模式的光显示规律相同，进一步判断反射模式的反射光区域的形状是否与显示模式中区域的形状相匹配，例如若检测界面展示的是环状的光线，那么可以检测反射模式中的形状是否也是环状的。

本实施例中，在反射信号与显示模式相匹配时，可以通过多种检测手段(例如，分类、识别、回归等)检测检测数据确定被测对象是否为活体。

可选地，在反射模式与显示模式不相匹配时，确定被测对象不是活体，无需再进一步进行活体检测。

本实施例中，假体在某种光线的照射下呈现与活体不同的纹理，屏幕翻拍或纸质攻击的颗粒感更强，反射光区域比较集中等；平面假体(照片、屏幕等)经过多种颜色或光强照射形成反射光的区域的边界与真正的活体所呈现的效果也有所差异，因此通过被测对象在图像中的纹理、边界等图像特征可以帮助提升对攻击的防御能力。

在本实施例的一些可选实现方式中，上述响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：基于检测数据，确定被测对象的检测图像；提取检测图像的图像特征；将图像特征输入预先训练完成的活体检测模型，得到活体检测模型输出的被测对象属于活体或非活体的概率。其中，活体检测模型通过大量活体和非活体样本训练得到。

本实施例中，检测图像的图像特征是被测对象在图像中的呈现的特征，例如，被测对象的纹理特征，边界特征等，通过图像特征可以有效帮助检测被测对象是否为活体。

本实施例中，通过将被测对象的检测图像的图像输入预先训练完成的活体检测模型，可以通过模型确定被测对象是否为假体，从而有效提升了对攻击的防御能力。

可选地，上述响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：基于检测数据，确定被测对象的检测图像；将检测图像与预设假体的图像比对；响应于检测图像与预设假体的图像的差异超过差异阈值，确定被测对象为活体。

本可选实现方式中，被测对象的检测图像是投射光投射在被测对象的目标区域之后，生成的包括被测对象、目标区域的反射光的综合的画面图像。在确定反射模式与光显示模式之间相匹配之后，通过将被测对象的检测图像与假体的图像之间的比较，可以进一步确定被测对象是否为活体。

本实施例中，通过将被测对象的检测图像与预设假体的图像进行比对，可以从假体与活体呈现的纹理、效果之间的差异，确定被测对象是否为假体，从而有效提升了对攻击的防御能力。

可选地，上述响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：对检测数据中被测对象反射的不同颜色或光强信息进行解码，得到解码信息；将解码信息与预设光线反射信息进行对比，判断被测对象是否为活体，其中，光线反射信息用于反映活体或非活体的反射光线的反射率等信息，本可选方式中，根据非活体和活体目标对投射光线的反射光线的差异来判断被检测对象是否为活体。

可选地，上述响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：对检测数据进行数据处理，确定被测对象周围景象(例如包括：被测对象所处环境、检测数据采集设备或检测界面所处环境)，检测被测对象周围景象是否满足活体活动空间要求，根据被测对象所处环境、采集设备或检测界面所处环境等数据来综合判断被检测对象是否为活体等。

本公开的实施例提供的活体检测方法，首先响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；；其次，对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；最后，基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到检测被测对象的检测结果。由此，通过在检测界面的背光区域向被测对象发出固定的投射光，可以使对被测对象进行检测的光不会发生变化，不会对被测对象产生影响，改善了被测对象的检测体验；本方案中背光区域具有至少一种颜色的光，可以使背光区域投射的光线在被测对象表面形成独特的反射效果，便于通过反射效果筛选被测对象，为活体检测提供预先有效地判别条件，提高了对攻击的防御能力。

在本实施例的一些可选实现方式中，上述基于检测数据，确定被测对象的反射信号，包括：基于检测数据，获取被测对象的检测图像；对检测图像进行不同反射区域划分，得到对应各个反射区域的图像块；识别每个图像块的反射光的种类，并基于所有图像块的反射光的种类，确定被测对象的反射信号。

本可选实现方式中，在得到检测图像之后，由于背光区域可以具有多个发光区域，每个发光区域的形状和发光颜色可能不同，为此，对被测对象的检测图像进行反射区域划分，可以有效分析得到被测对象对投射光的反射情况。

本可选实现方式中，反射区域是在被测对象的表面生成的不同反射投射光线的区域，基于背光区域的各个发光区域发出的投射光不同，被测对象的反射区域可以有多个。上述对检测图像进行不同反射区域划分，得到对应各个反射区域的图像块可以包括：基于被测对象对不同投射光的反射不同，确定检测图像中被测对象的不同反射区域，并且对被测图像进行相应的反射区域的划分，得到对应各个反射区域的图像块。需要说明的是，得到的图像块可以基于反射区域对应的排序，进行相应的排序。

本可选实现方式中，检测数据的数据形式不同，得到检测图像的过程不同：当检测数据为一张图像时，基于检测数据，得到检测图像包括：将检测数据作为检测图像；当检测数据为检测图像序列时，上述基于检测数据，得到检测图像包括：按照预设的选取规则，从检测图像序列中选取检测图像，预设的选取规则包括：清晰度大于预设清晰度的图像。

本可选实现方式提供的确定反射信号的方法，对被测对象的检测图像的进行不同反射区域划分，得到对应各个反射区域的图像块，识别各个图像块的反射光的种类，并基于所有图像块的反射光的种类，确定被测对象的反射信号，为确定被测对象的反射模式提供了另一种可靠的实现方式。

检测数据的数据形式不同，在检测数据包括：检测图像序列时，其中，检测图像序列包括至少一个检测图像，本实施例的一些可选实现方式中，上述基于检测数据，获取被测对象的检测图像，包括：针对检测图像序列中的各个检测图像，响应于该检测图像对应的反射信号与背光区域的投射光相匹配，提取该检测图像的图像特征；基于该检测图像的图像特征，确定被测对象的检测结果；基于检测图像序列中所有与背光区域的投射光相匹配的检测图像的检测结果，确定被测对象是否为活体。

本可选实现方式中检测图像的图像特征是被测对象在检测图像中的呈现的特征，例如，被测对象的纹理特征，边界特征等，通过图像特征可以有效帮助检测被测对象是否为活体。

本可选实现方式中，被测对象的检测结果可以包括：被测对象属于活体的概率，上述基于该检测图像的图像特征，确定被测对象的检测结果包括：将该检测图像的图像特征输入活体检测模型，得到活体检测模型输出的该检测图像中的被测对象属于活体的概率。其中，活体检测模型是通过大量活体和非活体样本进行训练完成的模型。

本可选实现方式中，在检测数据为检测图像序列时，将检测图像序列中的各个检测图像的反射信号分别与背光区域的投射光进行匹配，并基于匹配结果，得到与背光区域的投射光相匹配的检测图像的检测结果，融合所有检测结果，确定被测对象是否为活体。

本可选实现方式提供的检测被测对象是否为活体的方法，在检测数据为检测图像序列时，基于所有与背光区域的投射光相匹配的检测图像的检测结果，确定被测对象是否为活体，从而使被测对象是否为活体的检测结果更加准确。

在检测数据包括：反射视频时，本实施例的一些可选实现方式中，上述响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：按照预设的第一选取规则从反射视频中选取待检图像；响应于待检图像对应的反射信号与背光区域的投射光相匹配，提取待检图像的图像特征；基于待检图像的图像特征，检测被测对象是否为活体。

本可选实现方式中，第一选取规则是一种从反射视频中选取待检图像的规则，具体地，第一选取规则可以包括：比较反射视频中所有图像帧的清晰度，选取被测对象最清晰的一个图像帧作为待检图像；第一选取规则还可以是：从反射视频中抽取第设定位的图像帧作为待检图像，例如，设定位为4。

本可选实现方式中，待检图像为一张图像，在待检图像与光显示模式相匹配时，提取待检图像的图像特征，将图像特征输入活体检测模型，得到活体检测模型输出的该待检图像中的被测对象属于活体的概率，当被测对象属于活体的概率属于预设概率值范围时，确定被测对象是活体。其中，预设概率值范围可以基于活体检测需求进行设置，例如，预设概率值范围为：[50％，100％]。

本可选实现方式提供的检测被测对象是否活体的方法，在检测数据为反射视频，选取反射视频中的待检图像，通过待检图像检测被测对象是否为活体，为视频检测活体提供了一种可靠的实现方式。

在检测数据包括：反射视频时，本实施例的另一些可选实现方式中，上述响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体，包括：按照预设的第二选取规则从反射视频中选取待检图像序列；针对待检图像序列中的各个待检图像，响应于该待检图像对应的反射信号与背光区域的投射光相匹配，提取该待检图像的图像特征；基于该待检图像的图像特征，确定被测对象的检测结果；融合待检图像序列中所有待检图像的检测结果，确定被测对象是否为活体。

本可选实现方式中，第二选取规则是一种从反射视频中选取多个待检图像的规则，具体地，第二选取规则可以包括：等间隔选取反射视频中的图像帧组成待检图像序列。

本可选实现方式中，待检图像序列包括多张待检图像时，将各个待检图像分别与背光区域的投射光进行匹配，提取与背光区域的投射光相匹配的待检图像的图像特征，将各个图像特征输入活体检测模型，得到活体检测模型输出的各个待检图像中的被测对象属于活体的概率，各个待检图像中被测对象属于活体的概率，即为待检图像的被测对象的检测结果。

上述融合待检图像序列中所有待检图像的检测结果，确定被测对象是否为活体包括：对待检图像序列中所有与背光区域的投射光相匹配的待检图像的检测结果求均值，得到被测对象属于活体的概率，基于概率，确定被测对象是否为活体。

上述基于概率，确定被测对象是否为活体包括：响应于概率属于预设概率值范围，确定被测对象是活体。其中，预设概率值范围可以基于活体检测需求进行设置，例如，预设概率值范围为：[50％，100％]。

本可选实现方式提供的检测被测对象是否活体的方法，在检测数据为反射视频，选取反射视频中的待检图像序列，通过待检图像序列检测被测对象是否为活体，为视频检测活体提供了另一种可靠的实现方式。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了活体检测装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，本公开的实施例提供了一种活体检测装置400，该装置400包括：投射单元401，采集单元402，分析单元403。其中，上述投射单元401，可以被配置成响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光。上述采集单元402，可以被配置成对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据。上述分析单元403，可以被配置成基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。

在本实施例中，活体检测装置400中，投射单元401，采集单元402，分析单元403的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203。

在一些实施例中，上述背光区域包括发出两种以上不同颜色光的发光区域。

在一些实施例中，上述发光区域包括不同形状的色块或色条。

在一些实施例中，上述装置还被配置成将检测界面的亮度提高预设亮度值。

在一些实施例中，上述检测界面包括：识别被测对象的识别区域，上述装置400还被配置成在识别区域中实时显示被测对象的检测图像。

在一些实施例中，上述分析单元403进一步被配置成基于检测数据，确定被测对象的反射信号；响应于反射信号与背光区域的投射光相匹配，基于检测数据，检测被测对象是否为活体。

在一些实施例中，上述分析单元403进一步被配置成基于检测数据，获取被测对象的检测图像；对检测图像进行不同反射区域划分，得到对应各个反射区域的图像块；识别每个图像块的反射光的种类，并基于所有图像块的反射光的种类，确定被测对象的反射信号。

在一些实施例中，上述分析单元403进一步被配置成基于检测数据，确定被测对象的检测图像；提取检测图像的图像特征；将图像特征输入预先训练完成的活体检测模型，得到活体检测模型输出的被测对象属于活体或非活体的概率；其中，活体检测模型通过大量活体和非活体样本训练得到。

在一些实施例中，上述检测数据包括：检测图像序列；上述分析单元403进一步被配置成针对检测图像序列中的各个检测图像，响应于该检测图像对应的反射信号与背光区域的投射光相匹配，提取该检测图像的图像特征；基于该检测图像的图像特征，确定被测对象的检测结果；基于检测图像序列中所有与背光区域的投射光相匹配的检测图像的检测结果，确定被测对象是否为活体。本公开的实施例提供的活体检测装置，首先投射单元401响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；其次，采集单元402对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；再次，分析单元403基于基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到检测被测对象的检测结果。由此，通过在检测界面的背光区域向被测对象发出固定的投射光，可以使对被测对象进行检测的光不会发生变化，不会对被测对象产生影响，改善了被测对象的检测体验；本方案中背光区域具有至少一种颜色的光，可以使背光区域投射的光线在被测对象表面形成独特的反射效果，便于通过反射效果筛选被测对象，为活体检测提供预先有效地判别条件，提高了对攻击的防御能力。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了活体检测系统的一个实施例，该系统实施例与图2所示的方法实施例相对应，该系统具体可以采用各种电子设备实现。

如图5所示，本公开的实施例提供了一种活体检测系统500，该装置500包括：终端设备501和服务器502。其中，上述终端设备501上设置有检测界面5011和采集设备5012；

服务器502在接收到活体检测指令之后，控制检测界面5011同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；服务器502控制采集设备5012对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；服务器502基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。

在本实施例中，活体检测系统500中，服务器502的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203。

在一些实施例中，上述系统还包括：调节装置(图中未示出)；上述调节装置用于将检测界面的亮度提高预设亮度值。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备600的结构示意图。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD，Liquid Crystal Display)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的实施例的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(Radio Frequency，射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述服务器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该服务器中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该服务器执行时，使得该服务器：响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光；对被测对象进行数据采集，得到检测数据，检测数据为被测对象对投射光进行反射生成的数据；基于检测数据，对被测对象进行活体检测，得到被测对象的检测结果。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包括投射单元、采集单元、分析单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，投射单元还可以被描述为“被配置成响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，背光区域发出至少一种颜色的光，以通过背光区域向被测对象发出固定的投射光”的单元。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (14)

1.一种活体检测方法，所述方法包括：

响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，所述背光区域发出至少一种颜色的光，以通过所述背光区域向被测对象发出固定的投射光；

对所述被测对象进行数据采集，得到检测数据，所述检测数据为所述被测对象对所述投射光进行反射生成的数据；

基于所述检测数据，对所述被测对象进行活体检测，得到所述被测对象的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述背光区域包括发出两种以上不同颜色光的发光区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述发光区域包括不同形状的色块或色条。

4.根据权利要求1-3之一所述的方法，所述方法还包括：将所述检测界面的亮度提高预设亮度值。

5.根据权利要求1-3之一所述的方法，所述检测界面包括：识别所述被测对象的识别区域，所述方法还包括：在所述识别区域中实时显示所述被测对象的检测图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述检测数据，对所述被测对象进行活体检测，得到所述被测对象的检测结果，包括：

基于所述检测数据，确定所述被测对象的反射信号；

响应于所述反射信号与所述背光区域的投射光相匹配，基于所述检测数据，检测所述被测对象是否为活体。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述检测数据，确定所述被测对象的反射信号，包括：

基于所述检测数据，获取所述被测对象的检测图像；

对所述检测图像进行不同反射区域划分，得到对应各个反射区域的图像块；

识别每个图像块的反射光的种类，并基于所有图像块的反射光的种类，确定所述被测对象的反射信号。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述响应于所述反射信号与所述背光区域的投射光相匹配，基于所述检测数据，检测所述被测对象是否为活体，包括：

基于所述检测数据，确定所述被测对象的检测图像；

提取所述检测图像的图像特征；

将所述图像特征输入预先训练完成的活体检测模型，得到所述活体检测模型输出的所述被测对象属于活体或非活体的概率；其中，所述活体检测模型通过大量活体和非活体样本训练得到。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述检测数据包括：检测图像序列，所述检测图像序列包括至少一个检测图像；所述响应于所述反射信号与所述背光区域的投射光相匹配，基于所述检测数据，检测所述被测对象是否为活体，包括：

针对所述检测图像序列中的各个检测图像，响应于该检测图像对应的反射信号与所述背光区域的投射光相匹配，提取该检测图像的图像特征；

基于该检测图像的图像特征，确定所述被测对象的检测结果；

基于所述检测图像序列中所有与所述背光区域的投射光相匹配的检测图像的检测结果，确定所述被测对象是否为活体。

10.一种活体检测装置，所述装置包括：

投射单元，被配置成响应于接收到活体检测指令，在检测界面上同时产生至少一种背光区域，所述背光区域发出至少一种颜色的光，以通过所述背光区域向被测对象发出固定的投射光；

采集单元，被配置成对所述被测对象进行数据采集，得到检测数据，所述检测数据为所述被测对象对所述投射光进行反射生成的数据；

分析单元，被配置成基于所述检测数据，对所述被测对象进行活体检测，得到所述被测对象的检测结果。

11.一种活体检测系统，所述系统包括：终端设备和服务器；

所述终端设备上设置有检测界面和采集设备；

所述服务器在接收到活体检测指令之后，控制所述检测界面同时产生至少一种背光区域，所述背光区域发出至少一种颜色的光，以通过所述背光区域向被测对象发出固定的投射光；所述服务器控制所述采集设备对所述被测对象进行数据采集，得到检测数据，所述检测数据为所述被测对象对所述投射光进行反射生成的数据；所述服务器基于所述检测数据，对所述被测对象进行活体检测，得到所述被测对象的检测结果。

12.根据权利要求11所述的系统，所述系统还包括：调节装置；

所述调节装置用于将所述检测界面的亮度提高预设亮度值。

13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。