CN118097797A - 人脸活体检测方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸活体检测方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；混合光人脸图像和可见光人脸图像的采集时间相邻；根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对；根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测。本申请基于帧对实现对前后帧人脸偏差最小的最佳参考帧对的确定，并基于最佳参考帧对得到预测红外光人脸图像进行活体检测，有效降低了活体检测成本。

Description

人脸活体检测方法、装置、设备和介质

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸活体检测方法、装置、设备和介质。

背景技术

人脸识别是当前AI领域的热门应用。活体检测是人脸识别的一个必备功能。活体检测一般分为可见光活体检测、红外活体检测、3D活体检测等方法，其中红外活体检测是应用最为广泛的活体检测方法。

现有技术中，红外活体检测需要在可见光镜头之外，额外增加一个红外光镜头和图像传感器用于红外成像，同时还要配套可见光滤光片和红外光滤光片实现可见光采集和红外光采集，主芯片需要支持两路图像采集和ISP曝光，而两路镜头成像存在视角偏差需要校准，也会增加硬件方案的复杂度，增加产品化的成本。此外，利用3D深度检测实现活体检测，面对非平面类的活体攻击效果较差。

因此，如何降低活体检测的成本，以及提升活体检测的效果十分重要。

发明内容

本发明提供了一种人脸活体检测方法、装置、设备和介质，以实现有效降低活体检测成本的效果。

根据本发明的一方面，提供了一种人脸活体检测方法，其中，人脸图像由可见光镜头进行采集，所述可见光镜头配置红外灯，所述红外灯按照预设频率进行开启，所述方法包括：

获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；其中，所述人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张所述红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；所述混合光人脸图像和所述可见光人脸图像的采集时间相邻；

根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对；

根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据所述预测红外光人脸图像进行活体检测。

根据本发明的另一方面，提供了一种人脸活体检测装置，其中，人脸图像由可见光镜头进行采集，所述可见光镜头配置红外灯，所述红外灯按照预设频率进行开启，所述装置包括：

图像帧对获取模块，用于获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；其中，所述人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张所述红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；所述混合光人脸图像和所述可见光人脸图像的采集时间相邻；

图像帧对确定模块，用于根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对；

检测模块，用于根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据所述预测红外光人脸图像进行活体检测。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的人脸活体检测方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的人脸活体检测方法。

本发明实施例的技术方案，获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对，其中，人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；混合光人脸图像和可见光人脸图像的采集时间相邻；然后根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，准确确定出目标人脸图像帧对，且目标人脸图像帧对是人脸姿态最接近、位置最接近的最佳参考帧对；最后根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测，实现了有效降低活体检测成本的效果，同时保证了活体检测的准确性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种人脸活体检测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例提供的一种人脸活体检测方法的流程图；

图3是根据本发明实施例提供的一种人脸活体检测装置的结构示意图；

图4是实现本发明实施例的人脸活体检测方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种人脸活体检测方法的流程图，本实施例可适用于在室内场景下，对人脸活体进行检测的情况，该方法可以由人脸活体检测装置来执行，该人脸活体检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该人脸活体检测装置可配置于具有人脸活体检测方法的电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；其中，人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；混合光人脸图像和可见光人脸图像的采集时间相邻。

本申请人脸图像由可见光镜头进行采集，可见光镜头不带滤镜，且可见光镜头配置红外灯，红外灯按照预设频率进行开启。例如可以按照1s50帧的频率开启，奇数帧红外灯开启，偶数帧红外灯关闭，此处仅为举例说明，本申请对开启方式及开启频率不作限制。当红外灯开启时可以同时感应到可见光和红外光，因此混合光人脸图像是包括有可见光图像和红外光图像混合的人脸图像；红外灯关闭时，只能感应到可见光，因此镜头只采集到可见光人脸图像。本申请适用于没有太阳光的场景。

人脸图像帧对中包括混合光人脸图像和可见光人脸图像，混合光人脸图像和可见光人脸图像中都分别包含有对应的人脸信息，如人脸位置信息、人脸姿态信息、人脸区域曝光信息等可以反映人脸在图片中特征的信息。人脸位置信息包括人脸在图像中的位置和人脸区域的长宽。人脸姿态信息包括人脸的三轴倾斜角度。人脸区域曝光信息包括获取图像的那一时刻图像中人脸位置的环境亮度信息参数。

S120、根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对。

其中，当前人脸图像帧对可以是当前时刻可见光镜头采集到的当前混合光人脸图像和当前可见光人脸图像。历史人脸图像帧对可以是从采集开始到当前时刻这一段时间内，可见光镜头采集到的包含有历史混合光人脸图像和历史可见光人脸图像的多个人脸图像帧对。目标人脸图像帧对是人脸信息最接近的最佳参考帧对。

可选的，人脸信息偏差参数包括如下至少一项：人脸位置偏差参数、人脸姿态偏差参数和人脸区域曝光偏差参数。人脸位置偏差参数是通过人脸图像帧对中混合光人脸图像的人脸位置信息和可见光人脸图像的人脸位置信息之间的偏差获得。人脸姿态偏差参数是通过人脸图像帧对中混合光人脸图像的人脸姿态信息和可见光人脸图像的人脸姿态信息之间的偏差获得。人脸区域曝光偏差参数是通过人脸图像帧对中混合光人脸图像的人脸区域曝光信息和可见光人脸图像的人脸区域曝光信息之间的偏差获得。

可选的，人脸信息偏差参数中至少包括人脸区域曝光偏差参数时，可见光镜头的曝光调整周期与红外灯开启的预设频率相同，可以通过硬件上增加同步信号来保证可见光镜头的曝光调整周期与红外灯开启的预设频率相同，即每当一个帧对第一帧的起始时间到来时，触发红外灯开启，触发曝光参数的调整，触发曝光统计信息的计算；每当一个帧对第二帧的起始时间到来时，触发红外灯关闭，禁止曝光参数的调整，禁止曝光统计信息的计算。避免因为在红外灯开启时因为曝光不足或者过剩而导致获得的混合光人脸图像不准确。

具体的，获取当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，并对人脸信息偏差参数包含的一项或者多项偏差参数进行分析，进而可以更加准确的确定目标人脸图像帧对。

在一个可行的实施例中，可选的，根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对，可包括步骤A1-A2：

步骤A1、根据所述当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数以及所述人脸信息偏差参数的权重，确定帧对偏差系数。

步骤A2、根据所述当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对的帧对偏差系数确定目标人脸图像帧对。

具体的，当人脸信息偏差参数只包括人脸位置偏差参数、人脸姿态偏差参数和人脸区域曝光偏差参数中的一项时，那么说明此时只有这一项会影响对目标人脸图像帧对的确定，此时这一项的权重就为1，此时的帧对偏差系数就是这一项偏差参数，那么只需要对这一项偏差参数进行分析处理就能准确确定目标人脸图像帧对；

当人脸信息偏差参数包括人脸位置偏差参数、人脸姿态偏差参数和人脸区域曝光偏差参数中的至少两项，说明此时不止一项偏差参数会影响对目标人脸图像帧对的确定，那么就需要分别确定这几项偏差参数的权重，即准确确定这几项偏差参数影响确定目标人脸图像帧对的比重，进而通过人脸信息偏差参数的权重，准确确定帧对偏差系数，以使根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对的帧对偏差系数可以更加准确的确定目标人脸图像帧对。

本申请通过对人脸信息偏差参数包括的至少一项偏差参数进行确定，并确定每一项偏差参数的占比，即权重，以通过人脸信息偏差参数的权重，确定帧对偏差系数，使得后续依据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对的帧对偏差系数确定的目标人脸图像帧对更加准确，避免因为占比的不准确，影响对目标人脸图像帧对的确定，从而也找出了与人脸姿态最接近、位置最接近的目标人脸图像帧对。

S130、根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测。

其中，预测红外光人脸图像可以是在目标混合光人脸图像中除去可见光图像的红外光人脸图像。

具体的，可见光镜头无法直接拍摄到只含有红外光条件下的人脸图像，但是在实际活体检测中需要去除可见光的影响，仅使用红外光图像进行检测，因此需要对目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像进行分析处理，以获得准确的，与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，以便于可以高效准确的根据预测红外光人脸图像进行活体检测。

在一个可行的实施例中，可选的，根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，可包括步骤B1-B3：

步骤B1、根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，确定目标人脸信息偏差参数。

步骤B2、根据所述目标人脸偏差参数对所述目标可见光人脸图像进行偏差补偿，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测可见光人脸图像。

步骤B3、根据所述目标混合光人脸图像和所述预测可见光人脸图像的差值，确定预测红外光人脸图像。

其中，预测可见光人脸图像可以是在目标混合光人脸图像中仅有可见光成分时的人脸图像。

具体的，获取目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像的人脸信息，通过对人脸信息进行分析处理，以获得目标人脸信息偏差参数；然后依据目标人脸信息偏差参数对目标可见光人脸图像进行偏差补偿，例如，目标人脸信息偏差参数包括目标人脸位置偏差参数、目标人脸姿态偏差参数和目标人脸区域曝光偏差参数，那么就可以分别依据这些偏差参数对目标可见光人脸图像进行偏差补偿，这样偏差补偿后的图像就能包含有目标混合光人脸图像中因为可见光而对图像产生影响的因素，即可以预测采集目标混合光人脸图像那一帧时，不包含红外光成分的图像，即预测可见光人脸图像；进而就可以通过目标混合光人脸图像和预测可见光人脸图像的差值，准确确定预测红外光人脸图像，以便于后续根据预测红外光人脸图像进行活体检测。

本申请实施例通过目标人脸偏差参数对目标可见光人脸图像进行偏差补偿，则可以预测采集目标混合光人脸图像那一帧时只包含可见光成分的图像，即准确得到与目标混合光人脸图像对应的预测可见光人脸图像，进而通过目标混合光人脸图像和预测可见光人脸图像的差值准确得到预测红外光人脸图像，实现了预测红外光人脸图像的准确确定。

在一个可行的实施例中，可选的，对所述目标可见光人脸图像不进行偏差补偿，而直接根据所述目标混合光人脸图像和所述目标可见光人脸图像的差值，确定预测红外光人脸图像，本申请对此不作限制。由于所述目标人脸图像帧对是人脸姿态最接近、位置最接近的最佳参考帧对，因此直接根据所述目标混合光人脸图像和所述目标可见光人脸图像的差值确定预测红外光人脸图像可以进行活体检测，并根据预测红外光人脸图像实现活体检测。

本发明实施例的技术方案，获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对，其中，人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；混合光人脸图像和可见光人脸图像的采集时间相邻；然后根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，准确确定出目标人脸图像帧对，且目标人脸图像帧对是人脸信息最接近的最佳参考帧对，最后根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测，实现了有效降低活体检测成本的效果，同时保证了活体检测的准确性。

实施例二

图2为本发明实施例提供的一种人脸活体检测方法的流程图，本实施例是对上述实施例的步骤S120做进一步的详细描述。如图2所示，该方法包括：

S210、获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对。

S220、根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息进行人脸轨迹预测；其中，人脸轨迹预测结果中包括目标人脸从当前位置到离开可见光镜头采集画面期间的多个预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数。

具体的，获取当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息，通过对人脸位置信息进行分析处理，就能够得到人脸在三维空间坐标系下的移动速度和移动方向，然后基于移动速度和移动方向，就能准确预测对应人脸的未来运行轨迹，得到从人脸当前位置到人脸离开画面期间的人脸预测轨迹；除此之外，还需要对人脸区域曝光信息以及人脸位置信息进行分析获得画面的整体亮暗信息，进而依据画面的整体亮暗信息预测未来某一帧的人脸区域曝光信息；同时对人脸姿态信息进行分析，以准确确定人脸在未来某一帧的人脸角度，即确定未来人脸姿态信息；这样就可以准确对人脸轨迹进行预测，获得人脸轨迹预测结果。

S230、根据预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数确定最小预测人脸信息偏差参数。

其中，最小预测人脸信息偏差参数可以是人脸轨迹预测结果中人脸信息偏差参数最小的值。

具体的，获取人脸轨迹预测结果，比较人脸轨迹预测结果中的每个预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数，将人脸信息偏差参数最小的那一图像帧对的人脸信息偏差参数作为最小预测人脸信息偏差参数，实现了对最小预测人脸信息偏差参数的准确确定，以便于后续依据最小预测人脸信息偏差参数进行目标人脸图像帧对的确定。

S240、根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，与最小预测人脸信息偏差参数的比较结果，确定目标人脸图像帧对。

具体的，获取当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，以及最小预测人脸信息偏差参数。判断最小预测人脸信息偏差参数是否与首次人脸轨迹预测对应；若是，且当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的最小人脸信息偏差参数小于最小预测人脸信息偏差参数，则确定当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的最小人脸信息偏差参数的人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对；否则，根据当前人脸图像帧对的人脸信息偏差信息和最小预测人脸信息偏差参数的比较结果确定目标人脸图像帧对。

示例的，获取50帧人脸图像帧对以及50帧人脸图像帧对对应的人脸信息偏差参数，且第50帧人脸图像帧对为当前人脸图像帧对，前49帧人脸图像帧对为历史人脸图像帧对，并获取最小预测人脸信息偏差参数；若当前是首次进行人脸轨迹预测，且50帧人脸图像帧对中第30帧人脸图像帧对的人脸信息偏差参数最小，且第30帧人脸图像帧对的人脸信息偏差参数小于最小预测人脸信息偏差参数，那么就将第30帧人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对；若不是首次进行人脸轨迹预测，说明历史人脸图像帧对中不存在小于最小预测人脸信息偏差参数，那么就根据当前人脸图像帧对的人脸信息偏差信息和最小预测人脸信息偏差参数的比较结果确定目标人脸图像帧对。

在一个可选的实施例中，可选的，根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，与最小预测人脸信息偏差参数的比较结果，确定目标人脸图像帧对，可包括以下两种情况：

情况一：获取当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数，若当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数小于或等于最小预测人脸信息偏差参数，则将当前人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对；

情况二：获取当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数，若当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数大于最小预测人脸信息偏差参数，则结合人脸持续时间确定目标人脸图像帧对；其中，人脸持续时间根据人脸出现在可见光镜头采集画面中的初始时间和当前时间的差值进行确定。

本申请实施例通过判断当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数与最小预测人脸信息偏差参数的大小，实现了对目标人脸图像帧对的准确确定，提升了对目标人脸图像帧对确定的准确性。

在一个可选的实施例中，可选的，若当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数大于最小预测人脸信息偏差参数，那么需要结合人脸持续时间确定目标人脸图像帧对，具体过程为：

判断人脸持续时间是否大于预设时间阈值，若小于，说明还没有找到有效的目标人脸图像帧对，需要继续获取当前人脸图像帧对进行检测；否则，说明当前已经不能再次获取当前人脸图像帧对或者获取的当前人脸图像帧已经无法使用了，那么为了保证目标人脸图像帧对的准确性，就从当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中确定人脸信息偏差参数最小的人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对。

本技术方案，通过判断人脸持续时间是否大于预设时间阈值，来确定是否可以正常获取当前人脸图像帧对进行检测，进而实现了对目标人脸图像帧对的精准确认。

S250、根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测。

本发明实施例的技术方案，获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；然后根据当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中的人脸信息进行人脸轨迹预测，其中，人脸轨迹预测结果中包括目标人脸从当前位置到离开所述可见光镜头采集画面期间的多个预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数，以准确利用人脸轨迹预测结果获得最小预测人脸信息偏差参数，以便于后续根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，与最小预测人脸信息偏差参数的比较结果，准确确定了与人脸信息最接近的目标人脸图像帧对，实现了对目标人脸图像帧对准确确定，提高了目标人脸图像帧对的准确性；最后根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测，实现了有效降低活体检测成本的效果，同时保证了活体检测的准确性。

在本申请的一个可选实施例中，在获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对后，可以直接从当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中确定人脸信息偏差参数最小的人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对，而不对人脸轨迹进行预测。而后根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测，实现了有效降低活体检测成本的效果。

实施例三

本实施例是人脸活体检测方法的一种可行的实施方式，具体如下：

可见光镜头开始进行人脸图像帧对的采集时，需要在采集目标时间内的人脸图像帧对后，再进行人脸轨迹预测，避免因为人脸图像帧对太少而导致对人脸轨迹预测出现误差。

而在目标时间内，每采集一个目标人脸的人脸图像帧对，需根据人脸图像帧对中前后两帧的人脸信息计算得到人脸信息偏差参数，且采集第一个人脸图像帧对后，需要将第一个人脸图像帧对的人脸信息偏差参数放入“最小人脸信息偏差参数缓存”中，当采集到第二个人脸图像帧对时，需要将第二个人脸图像帧对的人脸信息偏差参数与“最小人脸信息偏差参数缓存”进行比较，若小于，那么将第二个人脸图像帧对的人脸信息偏差参数保存入“最小人脸信息偏差参数缓存”中，并把原本的人脸信息偏差参数剔除，以使“最小人脸信息偏差参数缓存”中一直保存最小人脸信息偏差参数；否则，不对“最小人脸信息偏差参数缓存”进行更改；在后续的采集人脸图像帧对过程中一直保持着将新采集到的人脸图像帧对的人脸信息偏差参数与“最小人脸信息偏差参数缓存”进行比较的操作，以确保“最小人脸信息偏差参数缓存”中一直保存最小人脸信息偏差参数。

当到达目标时间时，则需要进行人脸轨迹预测，可根据目标时间内的所有人脸图像帧对的人脸信息进行人脸轨迹预测，并根据人脸轨迹预测结果确定最小预测人脸信息偏差参数，此时将“最小人脸信息偏差参数缓存”中的人脸信息偏差参数与最小预测人脸信息偏差参数进行比较，若小于，则将“最小人脸信息偏差参数缓存”中的人脸信息偏差参数对应的人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对，否则说明历史中没有小于最小预测人脸信息偏差参数的人脸图像帧对，则需要重新采集当前人脸图像帧对，并计算当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数，然后将当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数与最小预测人脸信息偏差参数进行比较。

将当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数与最小预测人脸信息偏差参数进行比较时，若当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数小于或等于最小预测人脸信息偏差参数，则将所述当前人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对；若当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数大于最小预测人脸信息偏差参数，则结合人脸持续时间确定目标人脸图像帧对。

那么结合人脸持续时间确定目标人脸图像帧对的具体过程为：判断人脸持续时间是否大于预设时间阈值；若小于，则继续获取当前人脸图像帧对进行检测；否则，从当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中确定所述人脸信息偏差参数最小的人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对。

上述整个过程实现了对目标人脸图像帧对的精准确定，即找出了与人脸姿态最接近和位置最接近的目标人脸图像帧对，那么在确定了目标人脸图像帧对后，就需要根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测。

本申请技术方案，在未进行人脸轨迹预测之前，通过对目标时间内采集到的人脸图像帧对的人脸信息偏差参数进行顺次比较，可以准确确定目标时间内人脸信息偏差参数中的最小人脸信息偏差参数，以便于在对人脸轨迹预测后，对根据人脸轨迹预测结果确定的最小预测人脸信息偏差参数进行比较，来确定目标人脸图像帧对，避免了将目标时间内所有的人脸信息偏差参数与最小预测人脸信息偏差参数进行比较，提高了目标人脸图像帧对确定的效率，若初次检测没有成功，那么之后就根据当前人脸图像帧对与最小预测人脸信息偏差参数的比较结果，确定目标人脸图像帧对，实现了对目标人脸图像帧对的准确高效的确定；之后再根据目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据预测红外光人脸图像进行活体检测，实现了有效降低活体检测成本的效果。

实施例四

图3为本发明实施例提供的一种人脸活体检测装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：

图像帧对获取模块310，用于获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；其中，所述人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张所述红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；所述混合光人脸图像和所述可见光人脸图像的采集时间相邻；

图像帧对确定模块320，用于根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对；

检测模块330，用于根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据所述预测红外光人脸图像进行活体检测。

可选的，图像帧对确定模块包括第一图像帧对确定单元，具体用于：

根据所述当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中的人脸信息进行人脸轨迹预测；其中，人脸轨迹预测结果中包括所述目标人脸从当前位置到离开所述可见光镜头采集画面期间的多个预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数；

根据所述预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数确定最小预测人脸信息偏差参数；

根据所述当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，与所述最小预测人脸信息偏差参数的比较结果，确定目标人脸图像帧对。

可选的，第一图像帧对确定单元包括目标人脸图像帧对确定单元，具体用于：

若所述当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数小于或等于所述最小预测人脸信息偏差参数，则将所述当前人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对；

若所述当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数大于所述最小预测人脸信息偏差参数，则结合人脸持续时间确定目标人脸图像帧对；其中，所述人脸持续时间根据人脸出现在所述可见光镜头采集画面中的初始时间和当前时间的差值进行确定。

可选的，目标人脸图像帧对确定单元包括判断单元，具体用于：

判断所述人脸持续时间是否大于预设时间阈值；

若小于，则继续获取当前人脸图像帧对进行检测；

否则，从所述当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中确定所述人脸信息偏差参数最小的人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对。

可选的，检测模块包括预测红外光人脸图像确定单元，具体用于：

根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，确定目标人脸信息偏差参数；

根据所述目标人脸偏差参数对所述目标可见光人脸图像进行偏差补偿，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测可见光人脸图像；

根据所述目标混合光人脸图像和所述预测可见光人脸图像的差值，确定预测红外光人脸图像。

可选的，人脸信息偏差参数包括如下至少一项：人脸位置偏差参数、人脸姿态偏差参数和人脸区域曝光偏差参数；

相应的，图像帧对确定模块包括第二图像帧对确定单元，具体用于：

根据所述当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数以及所述人脸信息偏差参数的权重，确定帧对偏差系数；

根据所述当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对的帧对偏差系数确定目标人脸图像帧对。

可选的，所述人脸信息偏差参数中至少包括人脸区域曝光偏差参数时，所述可见光镜头的曝光调整周期与所述红外灯开启的预设频率相同。

本发明实施例所提供的人脸活体检测装置可执行本发明任意实施例所提供的人脸活体检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定，且不违背公序良俗。

实施例五

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图4示出了可以用来实现本发明实施例的人脸活体检测方法的电子设备的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如人脸活体检测方法。

在一些实施例中，人脸活体检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的人脸活体检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行人脸活体检测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人脸活体检测方法，其特征在于，人脸图像由可见光镜头进行采集，所述可见光镜头配置红外灯，所述红外灯按照预设频率进行开启，包括：

获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；其中，所述人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张所述红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；所述混合光人脸图像和所述可见光人脸图像的采集时间相邻；

根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对；

根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据所述预测红外光人脸图像进行活体检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对，包括：

根据所述当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中的人脸信息进行人脸轨迹预测；其中，人脸轨迹预测结果中包括所述目标人脸从当前位置到离开所述可见光镜头采集画面期间的多个预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数；

根据所述预测人脸图像帧对的人脸信息偏差参数确定最小预测人脸信息偏差参数；

根据所述当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，与所述最小预测人脸信息偏差参数的比较结果，确定目标人脸图像帧对。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，与所述最小预测人脸信息偏差参数的比较结果，确定目标人脸图像帧对，包括：

若所述当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数小于或等于所述最小预测人脸信息偏差参数，则将所述当前人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对；

若所述当前人脸图像帧对的人脸信息偏差参数大于所述最小预测人脸信息偏差参数，则结合人脸持续时间确定目标人脸图像帧对；其中，所述人脸持续时间根据人脸出现在所述可见光镜头采集画面中的初始时间和当前时间的差值进行确定。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，结合人脸持续时间确定目标人脸图像帧对，包括：

判断所述人脸持续时间是否大于预设时间阈值；

若小于，则继续获取当前人脸图像帧对进行检测；

否则，从所述当前人脸图像帧对和所述历史人脸图像帧对中确定所述人脸信息偏差参数最小的人脸图像帧对作为目标人脸图像帧对。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，包括：

根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，确定目标人脸信息偏差参数；

根据所述目标人脸偏差参数对所述目标可见光人脸图像进行偏差补偿，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测可见光人脸图像；

根据所述目标混合光人脸图像和所述预测可见光人脸图像的差值，确定预测红外光人脸图像。

6.根据权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，人脸信息偏差参数包括如下至少一项：人脸位置偏差参数、人脸姿态偏差参数和人脸区域曝光偏差参数；

相应的，根据所述当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对，包括：

根据所述当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数以及所述人脸信息偏差参数的权重，确定帧对偏差系数；

根据所述当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对的帧对偏差系数确定目标人脸图像帧对。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸信息偏差参数中至少包括人脸区域曝光偏差参数时，所述可见光镜头的曝光调整周期与所述红外灯开启的预设频率相同。

8.一种人脸活体检测装置，其特征在于，人脸图像由可见光镜头进行采集，所述可见光镜头配置红外灯，所述红外灯按照预设频率进行开启，包括：

图像帧对获取模块，用于获取可见光镜头采集画面中目标人脸的多个人脸图像帧对；其中，所述人脸图像帧对中包括一张红外灯开启时可见光镜头采集的混合光人脸图像和一张所述红外灯关闭时可见光镜头采集的可见光人脸图像；所述混合光人脸图像和所述可见光人脸图像的采集时间相邻；

图像帧对确定模块，用于根据当前人脸图像帧对和历史人脸图像帧对中的人脸信息偏差参数，确定目标人脸图像帧对；

检测模块，用于根据所述目标人脸图像帧对中的目标混合光人脸图像和目标可见光人脸图像，得到与所述目标混合光人脸图像对应的预测红外光人脸图像，并根据所述预测红外光人脸图像进行活体检测。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的人脸活体检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的人脸活体检测方法。