CN105518711A - 活体检测方法、活体检测***以及计算机程序产品 - Google Patents

活体检测方法、活体检测***以及计算机程序产品 Download PDF

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Abstract

本发明涉及能够实现人体活体检测的活体检测方法、活体检测***以及计算机程序产品。所述活体检测方法包括：分别使用布置在不同的位置的至少两个光源中的每一个光源照射待检测对象的脸部；捕获经由所述每一个光源照射时的待检测对象的脸部的多个图像；计算所述多个图像之间的差图像；获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。

Description

活体检测方法、活体检测***以及计算机程序产品
技术领域
本公开涉及活体检测领域，更具体地，本公开涉及能够实现人体活体检测的活体检测方法、活体检测***以及计算机程序产品。
背景技术
目前，人脸识别***越来越多地应用于安防、金融等领域中需要身份验证的场景，诸如银行远程开户、门禁***、远程交易操作验证等。在这些高安全级别的应用领域中，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数据外，首先需要被验证者是一个合法的生物活体。也就是说，人脸识别***需要能够防范攻击者使用照片、3D人脸模型或者面具等方式进行攻击。
解决上述问题的方法通常称为活体检测，其目的是判断获取到的生物特征是否来自一个有生命、在现场的、真实的人。目前市场上的技术产品中还没有公认成熟的活体验证方案，已有的活体检测技术要么依赖特殊的硬件设备(诸如红外相机、深度相机)，要么只能防范简单的静态照片攻击。此外，现有的活体检测***大多是配合式的，即需要被测试人员根据***指示做出相应动作或者停留在原地不动一段时间，如此将影响用户体验和活体检测效率。此外，例如检测图像中是否有照片的边框的其他方法准确性和鲁棒性都难以满足实际需求。
发明内容
鉴于上述问题而提出了本公开。本公开提供了一种活体检测方法、活体检测***以及计算机程序产品，其通过两个或多个光源依次照射被测者的脸，比较得到的图像的差异，然后判断是否符合人脸的特征。由于人脸上有非常突出的面部特征(例如鼻子、嘴巴、下巴等)，而照片、屏幕等是平的，所以可以有效地区分出人脸和照片、视频攻击者。因此，实现了一种非配合式活体检测，从而有效地区分出正常用户与照片、视频和面具攻击者，并且无需用户的特殊配合，增加了活体检测***的安全性和易用度。
根据本公开的一个实施例，提供了一种活体检测方法，包括：分别使用布置在不同的位置的至少两个光源中的每一个光源照射待检测对象的脸部；捕获经由所述每一个光源照射时的待检测对象的脸部的多个图像；计算所述多个图像之间的差图像；获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体包括：基于所述第一图像或所述第二图像，确定所述多个图像中的人脸区域；提取所述差图像对应于所述人脸区域的值，作为待检测图像；基于所述待检测图像获得所述检测值；比较所述检测值与所述预定阈值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中基于所述待检测图像获得所述检测值包括：将所述待检测图像输入预先训练的图像分类器，所述图像分类器生成并且输出对应于所述待检测图像的所述检测值。
此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)+eps]，其中，eps为非零常数。
此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)-I3(x,y)×2+eps]，其中，eps为非零常数。
此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[I1(x,y)/A(x,y)-I2(x,y)/B(x,y)]/[I1(x,y)/A(x,y)+I2(x,y)/B(x,y)+eps]，其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
此外，根据本公开的一个实施例的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)-I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)]/[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)+(I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)+eps]，其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
根据本公开的另一个实施例，提供了一种活体检测***，包括：光源模块，包括布置在不同的位置的至少两个光源，所述至少两个光源中的每一个光源分别照射待检测对象的脸部；图像捕获模块，捕获经由所述每一个光源照射时的待检测对象的脸部的多个图像；活体检测模块，用于确定所述待检测对象是否为活体，其中，确定所述待检测对象是否为活体的方法包括：计算所述多个图像之间的差图像；获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述活体检测模块基于所述第一图像或所述第二图像，确定所述多个图像中的人脸区域；提取所述差图像对应于所述人脸区域的值，作为待检测图像；基于所述待检测图像获得所述检测值；比较所述检测值与所述预定阈值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述活体检测模块进一步包括预先训练的图像分类器，所述图像分类器生成并且输出对应于所述待检测图像的所述检测值。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述活体检测模块计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)+eps]，其中，eps为非零常数。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，所述活体检测模块计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)-I3(x,y)×2+eps]，其中，eps为非零常数。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述活体检测模块计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[I1(x,y)/A(x,y)-I2(x,y)/B(x,y)]/[I1(x,y)/A(x,y)+I2(x,y)/B(x,y)+eps]，其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，所述活体检测模块计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，J(x,y)＝[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)-I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)]/[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)+(I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)+eps]，其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述至少两个光源为可编程控制的光源，其设置于所述图像捕获模块的***且与所述图像捕获模块为一体结构。
此外，根据本公开的另一个实施例的活体检测***，其中所述至少两个光源相对于所述图像捕获模块对称设置。
根据本公开的又一个实施例，提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读存储介质，在所述计算机可读存储介质上存储了计算机程序指令，所述计算机程序指令在被计算机运行时执行以下步骤：获取使用布置在不同的位置的至少两个光源中的每一个光源照射时待检测对象的脸部的多个图像，计算所述多个图像之间的差图像；获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
要理解的是，前面的一般描述和下面的详细描述两者都是示例性的，并且意图在于提供要求保护的技术的进一步说明。
附图说明
通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是图示根据本发明实施例的一种活体检测方法的流程图。
图2是图示根据本发明实施例的一种活体检测***的功能性框图。
图3是进一步图示根据本发明实施例的一种活体检测***的示意图。
图4是进一步图示根据本发明实施例的第一示例的待检测差图像获取的流程图。
图5是进一步图示根据本发明实施例的第二示例的待检测差图像获取的流程图。
图6是进一步图示根据本发明实施例的一种基于待检测差图像的活体检测的流程图。
图7是图示根据本发明实施例的一种活体检测***的示意性框图
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本公开中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。
以下，将参考附图详细描述本发明的优选实施例。
图1是图示根据本发明实施例的活体检测方法的流程图。如图1所示，根据本发明实施例的活体检测方法包括以下步骤。
在步骤S101中，分别使用布置在不同的位置的至少两个光源中的每一个光源照射待检测对象的脸部。如下将详细描述的，在本发明的一个实施例中，所述至少两个光源可以是可编程控制的LED光源，其发射红外或可见光。可以编程控制所述至少两个光源中的第一光源开启并且第二光源关闭，照射待检测对象的脸部；随后控制所述至少两个光源中的第二光源开启并且第一光源关闭，照射待检测对象的脸部。此后，处理进到步骤S102。
在步骤S102中，捕获经由每一个光源照射时的待检测对象的脸部的多个图像。需要理解的是，步骤S101和S102可以是同步执行的，即在所述至少两个光源中的第一光源开启并且第二光源关闭，照射待检测对象的脸部时，捕获第一图像；随后在所述至少两个光源中的第二光源开启并且第一光源关闭，照射待检测对象的脸部时，捕获第二图像。此后，处理进到步骤S103。
在步骤S103中，计算多个图像之间的差图像。在本发明的一个实施例中，可以直接计算在步骤S102中获得的第一图像和第二图像之间的差图像。在本发明的另一个实施例中，计算在步骤S102中获得的第一图像和第二图像以及在没有光源照射情况下捕获的第三图像之间的差图像。更进一步地，在本发明的又一实施例中，在计算第一图像和第二图像之间的差图像，或者计算第一图像、第二图像以及第三图像之间的差图像时，引入预先设置的补偿图像，补偿由于光源亮度、待检测对象的距离等引起的偏差。以下，将参照附图进一步详细描述。此后，处理进到步骤S104。
在步骤S104中，获得差图像的检测值。在本发明的一个实施例中，提取在上述步骤S103中计算的所述差图像中对应于人脸区域的值，经过缩放到固定大小之后作为待检测图像。此后，将待检测图像输入预先训练的图像分类器，所述图像分类器生成并且输出对应于所述待检测图像的所述检测值。在本发明的一个实施例中，所述图像分类器可以是预先训练好的卷积神经网络(CNN)。此后，处理进到步骤S105。
在步骤S105中，判断在步骤S104中获得差图像的检测值是否大于预定阈值。所述预定阈值是预先以大量人脸图像作为正样本以及以照片、视频回放、纸片面具以及3D模型图像作为负样本，使用深度学习，支撑向量机等统计学习方法所确定设置的。例如，在本发明的一个实施例中，所述预定阈值可以设为0.5。
如果在步骤S105中获得肯定结果，即差图像的检测值大于预定阈值，则处理进到步骤S106。在步骤S106中，确定待检测对象为活体。
相反地，如果在步骤S105中获得否定结果，即差图像的检测值不大于预定阈值，则处理进到步骤S107。在步骤S107中，确定待检测对象为非活体。
在上述根据本发明的实施例的活体检测方法中，基于人脸上有非常突出的面部特征(例如鼻子、嘴巴、下巴等)，在不同光源照射下捕获由于人脸独特形状产生的图像差，而照片、屏幕上视频等平面攻击者无法产生相应的图相差，从而有效地区分出正常用户与照片、视频和面具攻击者，并且无需用户的特殊配合，增加了活体检测***的安全性和易用度。
以下，将参照图2进一步描述执行上述活体检测方法的一种活体检测***。
图2是图示根据本发明实施例的活体检测***的功能性框图。如图2所示，根据本发明实施例的活体检测***20包括光源模块21、图像捕获模块22和活体检测模块23。所述光源模块21、图像捕获模块22和活体检测模块23例如可以由诸如硬件、软件、固件以及它们的任意可行的组合配置。
具体地，所述光源模块21包括布置在不同的位置的至少两个光源，所述至少两个光源中的每一个光源分别照射待检测对象的脸部。所述至少两个光源为可编程控制的光源。其发射红外或可见光。可以编程控制所述至少两个光源中的第一光源开启并且第二光源关闭，照射待检测对象的脸部；随后控制所述至少两个光源中的第二光源开启并且第一光源关闭，照射待检测对象的脸部。
所述图像捕获模块22用于捕获经由所述每一个光源照射时的待检测对象的脸部的多个图像。在所述至少两个光源中的第一光源开启并且第二光源关闭，照射待检测对象的脸部时，所述图像捕获模块22捕获第一图像；随后在所述至少两个光源中的第二光源开启并且第一光源关闭，照射待检测对象的脸部时，所述图像捕获模块22捕获第二图像。此外，在所述至少两个光源都处于关闭时，所述图像捕获模块22可以捕获第三图像。
在本发明的一个实施例中，所述光源模块21设置于所述图像捕获模块22的***且与所述图像捕获模块22为一体结构。所述图像捕获单元22可以与其后的活体检测模块23物理上分离，或者物理上位于同一位置甚至位于同一机壳内部。在所述图像捕获单元22与其后的活体检测模块23物理上分离的情况下，所述图像捕获单元22进一步经由有线或者无线方式将获取的待检测对象的脸部的图像发送给其后的所述活体检测模块23。在所述图像捕获单元22与其后的所述活体检测模块23物理上位于同一位置甚至位于同一机壳内部的情况下，所述活体检测模块23经由内部总线将所述待检测对象的脸部的图像发送给所述活体检测模块23。在经由有线或者无线方式或者经由内部总线发送所述视频数据之前，可以将其预定格式进行编码和压缩为视频数据包，以减少发送需要占用的通信量和带宽。
所述活体检测模块23用于确定所述待检测对象是否为活体。具体地，所述活体检测模块23计算由所述图像捕获模块22捕获的所述多个图像之间的差图像；获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。示例性地，活体检测模块23可以由处理器等硬件实现，也可以由计算机及运行于其中的软件实现。
以上，参照图1和图2概述了根据本发明实施例的活体检测方法和活体检测***。以下，将参照图3到图6进一步描述根据本发明实施例的第一和第二示例活体检测方法和活体检测***。
图3是进一步图示根据本发明实施例的活体检测***的示意图。如图3所示，活体检测***20与待检测对象30的位置相对固定。例如，图3所示的活体检测***20为工作距离较近的人脸打卡器。所述活体检测***20中包括光源模块21、图像捕获模块22和活体检测模块23。具体地，在图3所示的活体检测***20中，所述光源模块21包括第一光源301和第二光源302。可以控制第一光源301和第二光源302分别开启以照射待检测对象30的脸部。如图3所示，第一光源301和第二光源302可以设置于所述图像捕获模块22的***且与所述图像捕获模块22为一体结构。进一步地，在本发明的一个优选实施例中，所述第一光源301和第二光源302相对于所述图像捕获模块22对称设置。所述第一光源301和第二光源302发射照射光线以照射待检测对象的脸部，例如照射嘴唇、面颊、鼻子等。所示图像捕获模块22捕获经由所述第一光源301和第二光源302照射时的待检测对象的脸部的图像。所示活体检测模块23确定所述待检测对象是否为活体。
图4是进一步图示根据本发明实施例的第一示例的待检测差图像获取的流程图。根据本发明实施例的第一示例的待检测差图像获取包括以下步骤。
在步骤S401中，开启第一光源301。此后，处理进到步骤S402。
在步骤S402中，捕获经由第一光源301照射时的待检测对象的第一图像。在本发明的一个实施例中，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)。此后，处理进到步骤S403。
在步骤S403中，关闭第一光源301，开启第二光源302。此后，处理进到步骤S404。
在步骤S404中，捕获经由第二光源302照射时的待检测对象的第二图像。在本发明的一个实施例中，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)。此后，处理进到步骤S405。
在步骤S405中，基于第一图像和第二图像，计算差图像。在本发明的一个实施例中，利用表达式(1)计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)+eps](1)
其中，eps为非零常数以避免表达式(1)中出现分母为0的情况。
在本发明的另一实施例中，利用表达式(2)计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)/A(x,y)-I2(x,y)/B(x,y)]/[I1(x,y)/A(x,y)+I2(x,y)/B(x,y)+eps](2)
其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。所述补偿图像用于补偿由于光源的亮度、待检测对象的距离不同所引起的偏差。
经由上述步骤S401到S405获取的差图像J(x,y)将提供给活体检测模块23执行活体检测。
图5是进一步图示根据本发明实施例的第二示例的待检测差图像获取的流程图。根据本发明实施例的第二示例的待检测差图像获取包括以下步骤。
在步骤S501中，开启第一光源301。此后，处理进到步骤S502。
在步骤S502中，捕获经由第一光源301照射时的待检测对象的第一图像。在本发明的一个实施例中，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)。此后，处理进到步骤S503。
在步骤S503中，关闭第一光源301，开启第二光源302。此后，处理进到步骤S504。
在步骤S504中，捕获经由第二光源302照射时的待检测对象的第二图像。在本发明的一个实施例中，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)。此后，处理进到步骤S505。
在步骤S505中，关闭第一光源301和第二光源302。此后，处理进到步骤S506。
在步骤S506中，捕获无光源照射时的待检测对象的第三图像。在本发明的一个实施例中，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)。此后，处理进到步骤S507。
在步骤S507中，基于第一图像、第二图像和第三图像，计算差图像。
在本发明的一个实施例中，利用表达式(3)计算所述第一图像、第二图像和第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)-I3(x,y)×2+eps](3)
其中，eps为非零常数以避免表达式(3)中出现分母为0的情况。
在本发明的另一实施例中，利用表达式(4)计算所述第一图像、第二图像和第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)-I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)]/[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)+(I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)+eps](4)
其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。所述补偿图像用于补偿由于光源的亮度、待检测对象的距离不同所引起的偏差。
经由上述步骤S501到S507获取的差图像J(x,y)将提供给活体检测模块23执行活体检测。
图6是进一步图示根据本发明实施例的基于待检测差图像的活体检测的流程图。在经由图4所示的第一示例或图5所示的第二示例获取待检测差图像之后，由活体检测模块23基于所述待检测差图像执行活体检测。基于待检测差图像的活体检测的流程包括以下步骤。
在步骤S601中，基于第一图像或第二图像，确定多个图像中的人脸区域。例如，使用预先训练好的人脸检测器(诸如HaarCascade)来获取脸部。此后，处理进到步骤S602。
在步骤S602中，提取差图像对应于人脸区域的值，作为待检测图像。在本发明的一个实施例中，提取获取的差图像J(x,y)中对应于人脸区域的值，并且将其缩放到固定的大小，作为待检测图像。此后，处理进到步骤S603。
在步骤S603中，基于待检测图像获得检测值。在本发明的一个实施例中，将待检测图像输入预先训练的图像分类器，所述图像分类器生成并且输出对应于所述待检测图像的所述检测值。在本发明的一个实施例中，所述图像分类器可以是预先训练好的卷积神经网络(CNN)。此后，处理进到步骤S604。
在步骤S604中，判断在步骤S603中获得差图像的检测值是否大于预定阈值。所述预定阈值是预先以大量人脸图像作为正样本以及以照片、视频回放、纸片面具以及3D模型图像作为负样本，使用深度学习，支撑向量机等统计学习方法所确定设置的。例如，在本发明的一个实施例中，所述预定阈值可以设为0.5。
如果在步骤S604中获得肯定结果，即差图像的检测值大于预定阈值，则处理进到步骤S605。在步骤S605中，确定待检测对象为活体。
相反地，如果在步骤S604中获得否定结果，即差图像的检测值不大于预定阈值，则处理进到步骤S606。在步骤S606中，确定待检测对象为非活体。
图7是图示根据本发明实施例的活体检测***的示意性框图。如图7所示，根据本发明实施例的活体检测***7包括：处理器71、存储器72、以及在所述存储器72的中存储的计算机程序指令73。
所述计算机程序指令73在所述处理器71运行时可以实现根据本发明实施例的活体检测***的各个功能模块的功能，并且/或者可以执行根据本发明实施例的活体检测方法的各个步骤。
具体地，在所述计算机程序指令73被所述处理器71运行时执行以下步骤：获取使用布置在不同的位置的至少两个光源中的每一个光源照射时待检测对象的脸部的多个图像，计算所述多个图像之间的差图像；获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
根据本发明实施例的活体检测***中的各模块可以通过根据本发明实施例的视频检测***中的处理器运行在存储器中存储的计算机程序指令来实现，或者可以在根据本发明实施例的计算机程序产品的计算机可读存储介质中存储的计算机指令被计算机运行时实现。
所述计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合，例如一个计算机可读存储介质包含用于随机地生成动作指令序列的计算机可读的程序代码，另一个计算机可读存储介质包含用于进行人脸活动识别的计算机可读的程序代码。
所述计算机可读存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、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)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器、或者上述存储介质的任意组合。
在上面详细描述的本发明的示例实施例仅仅是说明性的，而不是限制性的。本领域技术人员应该理解，在不脱离本发明的原理和精神的情况下，可对这些实施例进行各种修改，组合或子组合，并且这样的修改应落入本发明的范围内。

Claims (17)

1.一种活体检测方法，包括：
分别使用布置在不同的位置的至少两个光源中的每一个光源照射待检测对象的脸部；
捕获经由所述每一个光源照射时的待检测对象的脸部的多个图像；
计算所述多个图像之间的差图像；
获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
2.如权利要求1所述的活体检测方法，其中所述获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体包括：
基于所述第一图像或所述第二图像，确定所述多个图像中的人脸区域；
提取所述差图像对应于所述人脸区域的值，作为待检测图像；
基于所述待检测图像获得所述检测值；
比较所述检测值与所述预定阈值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
3.如权利要求2所述的活体检测方法，其中基于所述待检测图像获得所述检测值包括：
将所述待检测图像输入预先训练的图像分类器，所述图像分类器生成并且输出对应于所述待检测图像的所述检测值。
4.如权利要求2所述的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：
计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)+eps]
其中，eps为非零常数。
5.如权利要求2所述的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：
计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)-I3(x,y)×2+eps]
其中，eps为非零常数。
6.如权利要求2所述的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：
计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)/A(x,y)-I2(x,y)/B(x,y)]/[I1(x,y)/A(x,y)+I2(x,y)/B(x,y)+eps]
其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
7.如权利要求2所述的活体检测方法，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，所述计算所述多个图像之间的差图像包括：
计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)-I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)]/[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)+(I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)+eps]
其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
8.一种活体检测***，包括：
光源模块，包括布置在不同的位置的至少两个光源，所述至少两个光源中的每一个光源分别照射待检测对象的脸部；
图像捕获模块，捕获经由所述每一个光源照射时的待检测对象的脸部的多个图像；
活体检测模块，用于确定所述待检测对象是否为活体，其中，确定所述待检测对象是否为活体的方法包括：计算所述多个图像之间的差图像；获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
9.如权利要求8所述的活体检测***，其中所述活体检测模块基于所述第一图像或所述第二图像，确定所述多个图像中的人脸区域；提取所述差图像对应于所述人脸区域的值，作为待检测图像；基于所述待检测图像获得所述检测值；比较所述检测值与所述预定阈值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
10.如权利要求9所述的活体检测***，其中所述活体检测模块进一步包括预先训练的图像分类器，所述图像分类器生成并且输出对应于所述待检测图像的所述检测值。
11.如权利要求9所述的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，
所述活体检测模块计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)+eps]
其中，eps为非零常数。
12.如权利要求9所述的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，
所述活体检测模块计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)-I2(x,y)]/[I1(x,y)+I2(x,y)-I3(x,y)×2+eps]
其中，eps为非零常数。
13.如权利要求9所述的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像和所述第二光源照射时的第二图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，
所述活体检测模块计算所述第一图像和所述第二图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[I1(x,y)/A(x,y)-I2(x,y)/B(x,y)]/[I1(x,y)/A(x,y)+I2(x,y)/B(x,y)+eps]
其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
14.如权利要求9所述的活体检测***，其中所述至少两个光源为第一光源和第二光源，所述多个图像为所述第一光源照射时的第一图像、所述第二光源照射时的第二图像，以及没有所述至少两个光源照射时的第三图像，所述第一图像在像素点(x,y)的第一像素值为I1(x,y)，所述第二图像在像素点(x,y)的第二像素值为I2(x,y)，所述第三图像在像素点(x,y)的第三像素值为I3(x,y)，
所述活体检测模块计算所述第一图像、所述第二图像以及所述第三图像在像素点(x,y)的差图像J(x,y)，
J(x,y)＝[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)-I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)]/[(I1(x,y)-I3(x,y))/A(x,y)+(I2(x,y)-I3(x,y))/B(x,y)+eps]
其中，eps为非零常数，A(x,y)和B(x,y)为预先设置的补偿图像。
15.如权利要求8所述的活体检测***，其中所述至少两个光源为可编程控制的光源，其设置于所述图像捕获模块的***且与所述图像捕获模块为一体结构。
16.如权利要求15所述的活体检测***，其中所述至少两个光源相对于所述图像捕获模块对称设置。
17.一种计算机程序产品，包括计算机可读存储介质，在所述计算机可读存储介质上存储了计算机程序指令，所述计算机程序指令在被计算机运行时执行以下步骤：
获取使用布置在不同的位置的至少两个光源中的每一个光源照射时待检测对象的脸部的多个图像，
计算所述多个图像之间的差图像；
获得所述差图像的检测值，如果所述检测值大于预定阈值，则确定所述待检测对象为活体。
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