CN111914626A - 活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111914626A CN111914626A CN202010562560.1A CN202010562560A CN111914626A CN 111914626 A CN111914626 A CN 111914626A CN 202010562560 A CN202010562560 A CN 202010562560A CN 111914626 A CN111914626 A CN 111914626A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- living body
- threshold
- threshold value
- value
- confidence coefficient
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 57
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 claims description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 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
- G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection
- G06V40/45—Detection of the body part being alive
-
- 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
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1382—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
- G06V40/1388—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger using image processing
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本申请提供了一种活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质。该活体阈值调节方法，包括以下步骤：当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；获取当前的活体阈值；将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；根据比较结果对所述活体阈值进行调整。本申请实施例通过基于活体检测操作的结果对活体阈值进行动态调节，从而可以降低误判的概率，且可以在一定程度上提高活体检测效率。
Description
技术领域
本申请涉及活体识别技术领域，具体而言，涉及一种活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
活体检测的目的判断捕捉到的人脸或者手指指纹为真实的活体图像，还是伪造的攻击图像(例如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的数字图像以及人脸面具、伪造指纹残影等)。在金融支付以及门禁鉴权等应用场景，活体检测模块一般是嵌套在人脸识别或指纹识别中的模块，用来验证用户是否是真实本人。
但是，由于现有技术中在进行活体验证时，活体阈值是固定不变的，也即是静态阈值，每次进行活体检测操作时，会将活体检测操作得到的活体置信度与静态阈值比较，进而做出是否是活体的二分类判断，这样的设置静态阈值的方式会导致误判断的概率较高，且效率得不到保障。
针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质，通过基于活体检测操作的结果对活体阈值进行动态调节，从而可以降低误判的概率，且可以在一定程度上提高活体检测效率。
第一方面，本申请实施例提供了一种活体阈值调节方法，包括以下步骤：
当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
获取当前的活体阈值；
将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；
根据比较结果对所述活体阈值进行调整。
本申请实施例通过比较结果对所述活体阈值进行调整；从而实现对活体阈值的动态调节，可以在保证活体识别判断的准确性的基础上，提高活体识别效率。
可选地，在本申请实施例所述的活体阈值调节方法中，所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整，包括：
若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值；
若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值。
可选地，在本申请实施例所述的活体阈值调节方法中，所述活体阈值的下限值为第一预设阈值；
所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整，包括：
若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值得到第一活体阈值；
将所述第一活体阈值与所述第一预设阈值中较大的值作为更新后的活体阈值。
可选地，在本申请实施例所述的活体阈值调节方法中，所述活体阈值的上限值为第二预设阈值；
所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整，包括：
若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值得到第二活体阈值；
将所述第二活体阈值与所述第二预设阈值中较小的值作为更新后的活体阈值。
可选地，在本申请实施例所述的活体阈值调节方法中，所述获取当前的活体阈值，包括：
判断上一次活体检测与本次活体检测的间隔时间；
若所述间隔时间大于或等于预设阈值，则将当前的活体阈值设置为第一默认阈值；
若所述间隔时间小于预设阈值，则将当前的活体阈值设置为在上一次活体检测时更新后得到的活体阈值。
可选地，在本申请实施例所述的活体阈值调节方法中，所述活体阈值的下限值为第一预设阈值；所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整的步骤包括：
若所述活体置信度大于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均通过，则将所述活体判断阈设置为第一预设阈值。
可选地，在本申请实施例所述的活体阈值调节方法中，所述活体阈值的上限值为第二预设阈值；
所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整的步骤包括：
若所述活体置信度小于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均未通过，则将所述活体判断阈设置为第二预设阈值。
第二方面，本申请实施例还提供了一种活体阈值调节装置，包括：
第一获取模块，用于当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
第二获取模块，用于获取当前的活体阈值；
比较模块，用于将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；
调整模块，用于根据比较结果对所述活体阈值进行调整。
第三方面，本申请实施例还提供了一种活体识别方法，包括：
当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
获取当前的活体阈值；
根据所述活体阈值与所述活体置信度判断活体识别是否通过；
若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则活体识别通过；
若所述活体置信度小于所述活体阈值，则活体识别不通过；
所述活体阈值为动态阈值，所述活体阈值基于上述任一项所述的方法进行调整。
第四方面，本申请实施例还提供了一种活体识别装置，包括：
第三获取模块，用于当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
第四获取模块，用于获取当前的活体阈值；
第一判断模块，用于根据所述活体阈值与所述活体置信度判断活体识别是否通过；
第二判断模块，用于若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则活体识别通过；
第三判断模块，用于若所述活体置信度小于所述活体阈值，则活体识别不通过；
其中，所述活体阈值为动态阈值，所述活体阈值基于上述任一项所述的方法进行调整。
第五方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第六方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
由上可知，本申请实施例通过当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；获取当前的活体阈值；将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；根据比较结果对所述活体阈值进行调整；从而实现对活体阈值的动态调节，可以在保证活体识别判断的准确性的基础上，提高活体识别效率。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的活体阈值调节方法的流程图。
图2为本申请实施例提供的活体阈值调节装置的结构示意图。
图3为本申请实施例提供的活体识别方法的流程图。
图4为本申请实施例提供的活体识别装置的结构示意图。
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的活体阈值调节方法的流程图。该活体阈值调节方法，主要用于活体识别中，也即是主要用于电子设备的活体识别操作中，该方法包括以下步骤：
S101、当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度。
S102、获取当前的活体阈值。
S103、将活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果。
S104、根据比较结果对所述活体阈值进行调整。
在该步骤S101中，该活体检测操作通常是在电子设备解锁、支付、账号登录等过程中，与人脸识别或指纹识别等操作中并行执行的，或串行执行的。只有人脸识别或指纹识别与活体识别均通过，才能算验证通过。例如，在人脸识别时，电子设备为了避免盗用者采用3D打印的面具或者真人照片来进行人脸识别，需要对待识别的目标部位进行活体识别，从而可以提高设备的信息安全性。同样，在指纹识别时也是需要对待识别的手指进行活体识别。该活体置信度用于描述待识别的目标部位为活体的可信度。当该活体置信度大于或等于一个动态阈值时，则活体识别通过，当该活体置信度小于一个动态阈值时，则活体识别不通过。当然，活体识别通过并不意味着验证通过，例如，对于指纹识别来说，需要指纹识别与活体识别同时通过才能算是验证通过。
在该步骤S102中，该当前的活体阈值用于作为判断该活体检测操作对应的目标是否为活体的参照标准。其中，该活体阈值是动态变化的，该当前的活体阈值可以是上一次活体检测操作后更新得到的活体阈值，也可以是默认的判断阈值。
在一些实施例中，该步骤S102包括：S1021、判断上一次活体检测与本次活体检测的间隔时间；S1022、若所述间隔时间大于或等于预设时间阈值，则将当前的活体阈值设置为第一默认阈值；S1023、若所述间隔时间小于预设阈值，则将当前的活体阈值设置为在上一次活体检测时更新后得到的活体阈值。其中，该预设时间阈值可以设定为1小时或者30分钟，当然，可以基于用户的操作习惯来对该预设时间阈值进行设定。其中，该第一默认阈值为该活体阈值的上限值与下限值之间的一个值，例如，可以设定为该活体阈值的上限值与下限值的均值。由于用户长时间未对电子设备进行操作以及活体识别时，之前动态调整得到的活体阈值应该作废，并将该活体阈值恢复至第一默认阈值，从而可以减小被误判的可能性，也能在一定程度上提高活体识别的效率。
在该步骤S103中，比较结果有两种，该活体置信度可以大于或等于该活体阈值，也可以小于该活体阈值。
在该步骤S104中，在基于比较结果对活体阈值进行调整时，主要遵循的原则是，如果活体置信度大于该活体阈值则说明当前操作为合法的活体操作，因此，为了便于未来预设时间段内的操作更容易识别通过，则将该活体阈值调低；如果活体置信度小于该活体阈值则说明当前操作为非活体操作，因此，为了便于未来预设时间段内的操作的安全性更高，则将该活体阈值调高，当然，具体调节时还需要根据活体阈值的上限值以及下限值进行考虑。
具体地，在一些实施例中，如果不考虑该活体阈值的上限值以及下限值，则该步骤S104包括以下子步骤：S1041、若所述活体置信度大于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值；S1042、若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值。其中，该第一预设幅度值以及该第二预设幅度值可以相同，也可以不同，例如，可以将该第一预设幅度值以及该第二预设幅度值均设定为0.05或者0.1。
具体地，在一些实施例中，如果考虑该活体阈值的上限值以及下限值，其中，该下限值为第一预设阈值，上限值为第二预设阈值，也即是说活体阈值无论怎么动态调节，都位于该第一预设阈值与该第二预设阈值之间，也即是该活体阈值大于或等于该第一预设阈值，且小于或等于该第二预设阈值。则该步骤S104包括以下子步骤：
S1043、若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值得到第一活体阈值；S1044、将所述第一活体阈值与所述第一预设阈值中较大的值作为更新后的活体阈值。S1045、若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值得到第二活体阈值；S1046、将所述第二活体阈值与所述第二预设阈值中较小的值作为更新后的活体阈值。
其中，例如，该第一预设幅度值为a，该第二预设幅度值为b，Tmin为下限值，也即是第一预设阈值，Tmax为上限值也即是第二预设阈值，Sn为该次活体检测操作得到的活体置信度，Tn为当前的活体阈值，Tn+1为更新后的活体阈值。可以得到，当SN>Tn时，Tn+1＝MAX(Tn-a，Tmin)；当SN<Tn时，Tn+1＝Min(Tn+b，Tmax)。其中，MAX(Tn-a，Tmin)是指取Tn-a以及Tmin中较大的值，Min(Tn+b，Tmax)是指取Tn+b以及Tmax中的较小值。
其中，可以理解地，在一些实施例，为了进一步提高鉴权的安全性以及识别效率，可以在连续多次活体识别通过时加快活体阈值达到下限值的速度，以及在连续多次活体识别未通过时，加快活体阈值达到上限值的速度。因此，在一些实施例中，该步骤S104包括以下子步骤：
S1047、若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均通过，则将所述活体判断阈设置为第一预设阈值。S1048、若所述活体置信度小于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均未通过，则将所述活体判断阈设置为第二预设阈值。其中，该K可以设定为3次，当然，也可以设定为4次，其并不限于此。
由上可知，本申请实施例通过当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；获取当前的活体阈值；将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；根据比较结果对所述活体阈值进行调整；从而实现对活体阈值的动态调节，可以在保证活体识别判断的准确性的基础上，提高活体识别效率。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的一种活体阈值调节装置的结构示意图，活体阈值调节装置，包括：第一获取模块201、第二获取模块202、比较模块203、调整模块204。
其中，该第一获取模块201用于当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度。该活体检测操作通常是在人脸识别、指纹识别等操作中并行执行的。例如，在人脸识别时，电子设备为了避免盗用者采用3D打印的面具或者真人照片来进行人脸识别，需要对待识别的目标部位进行活体识别，从而可以提高设备的信息安全性。同样，在指纹识别时也是需要对待识别的手指进行活体识别。该活体置信度用于描述待识别的目标部位为活体的可信度。当该活体置信度大于或等于一个动态阈值时，则活体识别通过，当该活体置信度小于一个动态阈值时，则活体识别不通过。当然，活体识别通过并不意味着验证通过，例如，对于指纹识别来说，需要指纹识别与活体识别同时通过才能算是验证通过。
其中，该第二获取模块202用于获取当前的活体阈值。该当前的活体阈值用于作为判断该活体检测操作对应的目标是否为活体的参照标准。其中，该活体阈值是动态变化的，该当前的活体阈值可以是上一次活体检测操作后更新得到的活体阈值，也可以是默认的判断阈值。
其中，该比较模块203，用于将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果。比较结果有两种，该活体置信度可以大于或等于该活体阈值，也可以小于该活体阈值。
其中，该调整模块204用于根据比较结果对所述活体阈值进行调整。在基于比较结果对活体阈值进行调整时，主要遵循的原则是，如果活体置信度大于或等于该活体阈值则说明当前操作为合法的活体操作，因此，为了便于未来预设时间段内的操作更容易识别通过，则将该活体阈值调低；如果活体置信度小于该活体阈值则说明当前操作为非活体操作，因此，为了便于未来预设时间段内的操作的安全性更高，则将该活体阈值调高，当然，具体调节时还需要根据活体阈值的上限值以及下限值进行考虑。
具体地，在一些实施例中，如果不考虑该活体阈值的上限值以及下限值，则该调整模块204用于：若所述活体置信度大于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值；若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值。其中，该第一预设幅度值以及该第二预设幅度值可以相同，也可以不同，例如，可以将该第一预设幅度值以及该第二预设幅度值均设定为0.05或者0.1。
具体地，在一些实施例中，如果考虑该活体阈值的上限值以及下限值，其中，该下限值为第一预设阈值，上限值为第二预设阈值，也即是说活体阈值无论怎么动态调节，都位于该第一预设阈值与该第二预设阈值之间，也即是该活体阈值大于或等于该第一预设阈值，且小于或等于该第二预设阈值。则该调整模块204用于：若所述活体置信度大于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值得到第一活体阈值；将所述第一活体阈值与所述第一预设阈值中较大的值作为更新后的活体阈值；若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值得到第二活体阈值；将所述第二活体阈值与所述第二预设阈值中较小的值作为更新后的活体阈值。其中，例如，该第一预设幅度值为a，该第二预设幅度值为b，Tmin为下限值，也即是第一预设阈值，Tmax为上限值也即是第二预设阈值，Sn为该次活体检测操作得到的活体置信度，Tn为当前的活体阈值，Tn+1为更新后的活体阈值。可以得到，当SN>Tn时，Tn+1＝MAX(Tn-a，Tmin)；当Sn<Tn时，Tn+1＝Min(Tn+b，Tmax)。其中，MAX(Tn-a，Tmin)是指取Tn-a以及Tmin中较大的值，Min(Tn+b，Tmax)是指取Tn+b以及Tmax中的较小值。
其中，可以理解地，在一些实施例，为了进一步提高鉴权的安全性以及识别效率，可以在连续多次活体识别通过时加快活体阈值达到下限值的速度，以及在连续多次活体识别未通过时，加快活体阈值达到上限值的速度。因此，在一些实施例中，该调整模块204用于：若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均通过，则将所述活体判断阈设置为第一预设阈值；若所述活体置信度小于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均未通过，则将所述活体判断阈设置为第二预设阈值。其中，该K可以设定为3次，当然，也可以设定为4次，其并不限于此。
由上可知，本申请实施例通过当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；获取当前的活体阈值；将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；根据比较结果对所述活体阈值进行调整；从而实现对活体阈值的动态调节，可以在保证活体识别判断的准确性的基础上，提高活体识别效率。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的一种活体识别方法的流程图，活体识别方法包括以下步骤：
S301、当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
S302、获取当前的活体阈值；
S303、根据所述活体阈值与所述活体置信度判断活体识别是否通过；
S304、若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则活体识别通过；
S305、若所述活体置信度小于所述活体阈值，则活体识别不通过；
其中，各个步骤中的活体阈值为动态阈值，所述活体阈值基于上述任一实施例所述的活体阈值调节方法进行调整。
请参照图4，图4是本申请一些实施例中的一种活体识别装置的结构图。该活体识别装置，包括：第三获取模块401、第四获取模块402、第一判断模块403、第二判断模块404、第三判断模块405。
其中，该第三获取模块401用于当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
其中，该第四获取模块402用于获取当前的活体阈值。
其中，该第一判断模块403用于根据所述活体阈值与所述活体置信度判断活体识别是否通过。
其中，该第二判断模块404用于若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则活体识别通过。
其中，该第三判断模块405用于若所述活体置信度小于所述活体阈值，则活体识别不通过。
其中，所述活体阈值为动态阈值，所述活体阈值基于上述任一实施例所述的方法进行调整。
请参照图5，图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，本申请提供一种电子设备5，包括：处理器501和存储器502，处理器501和存储器502通过通信总线503和/或其他形式的连接机构(未标出)互连并相互通讯，存储器502存储有处理器501可执行的计算机程序，当计算设备运行时，处理器501执行该计算机程序，以执行时执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。
本申请实施例提供一种存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种活体阈值调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
获取当前的活体阈值；
将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；
根据比较结果对所述活体阈值进行调整。
2.根据权利要求1所述的活体阈值调节方法，其特征在于，所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整，包括：
若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值；
若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值。
3.根据权利要求1所述的活体阈值调节方法，其特征在于，所述活体阈值的下限值为第一预设阈值；
所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整，包括：
若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则将所述活体阈值下调第一预设幅度值得到第一活体阈值；
将所述第一活体阈值与所述第一预设阈值中较大的值作为更新后的活体阈值。
4.根据权利要求1或3所述的活体阈值调节方法，其特征在于，所述活体阈值的上限值为第二预设阈值；
所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整，包括：
若所述活体置信度小于所述活体阈值，则将所述活体阈值上调第二预设幅度值得到第二活体阈值；
将所述第二活体阈值与所述第二预设阈值中较小的值作为更新后的活体阈值。
5.根据权利要求1所述的活体阈值调节方法，其特征在于，所述获取当前的活体阈值，包括：
判断上一次活体检测与本次活体检测的间隔时间；
若所述间隔时间大于预设阈值，则将当前的活体阈值设置为第一默认阈值；
若所述间隔时间小于预设阈值，则将当前的活体阈值设置为在上一次活体检测时更新后得到的活体阈值。
6.根据权利要求1所述的活体阈值调节方法，其特征在于，所述活体阈值的下限值为第一预设阈值；所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整的步骤包括：
若所述活体置信度大于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均通过，则将所述活体判断阈设置为第一预设阈值。
7.根据权利要求1或6所述的活体阈值调节方法，其特征在于，所述活体阈值的上限值为第二预设阈值；
所述根据比较结果对所述活体阈值进行调整的步骤包括：
若所述活体置信度小于所述活体阈值，且以上一次活体识别操作为终点的连续K次活体识别操作均未通过，则将所述活体判断阈设置为第二预设阈值。
8.一种活体识别方法，其特征在于，包括：
当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
获取当前的活体阈值；
根据所述活体阈值与所述活体置信度判断活体识别是否通过；
若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则活体识别通过；
若所述活体置信度小于所述活体阈值，则活体识别不通过；
所述活体阈值为动态阈值，所述活体阈值基于权利要求1-7任一项所述的方法进行调整。
9.一种活体阈值调节装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
第二获取模块，用于获取当前的活体阈值；
比较模块，用于将所述活体阈值与所述活体置信度进行比较，得到比较结果；
调整模块，用于根据比较结果对所述活体阈值进行调整。
10.一种活体识别装置，其特征在于，包括：
第三获取模块，用于当监测到活体检测操作时，获取所述活体检测操作得到的活体置信度；
第四获取模块，用于获取当前的活体阈值；
第一判断模块，用于根据所述活体阈值与所述活体置信度判断活体识别是否通过；
第二判断模块，用于若所述活体置信度大于或等于所述活体阈值，则活体识别通过；
第三判断模块，用于若所述活体置信度小于所述活体阈值，则活体识别不通过；
其中，所述活体阈值为动态阈值，所述活体阈值基于权利要求1-7任一项所述的方法进行调整。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-8任一项所述的方法。
12.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010562560.1A CN111914626A (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | 活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010562560.1A CN111914626A (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | 活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111914626A true CN111914626A (zh) | 2020-11-10 |
Family
ID=73237906
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010562560.1A Pending CN111914626A (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | 活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111914626A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114973426A (zh) * | 2021-06-03 | 2022-08-30 | 中移互联网有限公司 | 活体检测方法、装置及设备 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109472208A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-15 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人脸识别的***方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| WO2019096008A1 (zh) * | 2017-11-20 | 2019-05-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 身份识别方法、计算机设备及存储介质 |
| CN110119727A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-13 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹识别方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110309767A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 广州致远电子有限公司 | 活体检测设备、识别方法、装置及存储介质 |
| CN110348385A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-18 | 苏州小阳软件科技有限公司 | 活体人脸识别方法和装置 |
| CN110674680A (zh) * | 2019-08-12 | 2020-01-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 活体识别的方法、装置、存储介质 |
| CN111291668A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-06-16 | 北京三快在线科技有限公司 | 活体检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
-
2020
- 2020-06-18 CN CN202010562560.1A patent/CN111914626A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019096008A1 (zh) * | 2017-11-20 | 2019-05-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 身份识别方法、计算机设备及存储介质 |
| CN109472208A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-15 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人脸识别的***方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110119727A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-13 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹识别方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110309767A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 广州致远电子有限公司 | 活体检测设备、识别方法、装置及存储介质 |
| CN110348385A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-18 | 苏州小阳软件科技有限公司 | 活体人脸识别方法和装置 |
| CN110674680A (zh) * | 2019-08-12 | 2020-01-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 活体识别的方法、装置、存储介质 |
| CN111291668A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-06-16 | 北京三快在线科技有限公司 | 活体检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 李浩;张玲;崔小利;: "生物识别中"活体检测"专利技术分析", 河南科技, no. 09 * |
| 李浩;张玲;崔小利;: "生物识别中"活体检测"专利技术分析", 河南科技, no. 09, 25 March 2020 (2020-03-25) * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114973426A (zh) * | 2021-06-03 | 2022-08-30 | 中移互联网有限公司 | 活体检测方法、装置及设备 |
| CN114973426B (zh) * | 2021-06-03 | 2023-08-15 | 中移互联网有限公司 | 活体检测方法、装置及设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11120250B2 (en) | Method, system and computer program for comparing images | |
| EP3076320B1 (en) | Individual identification device, and identification threshold setting method | |
| EP2199945B1 (en) | Biometric authentication device and method, computer-readable recording medium recorded with biometric authentication computer program, and computer system | |
| AU2017200935B2 (en) | Method for securing and verifying a document | |
| US20150234881A1 (en) | Person Authentication Dictionary Update Method, Person Authentication Dictionary Update Apparatus, Recording Medium, and Person Authentication System | |
| US11756336B2 (en) | Iris authentication device, iris authentication method, and recording medium | |
| US10963714B2 (en) | Method for updating biometric reference data | |
| US11816923B2 (en) | Face image candidate determination apparatus for authentication, face image candidate determination method for authentication, program, and recording medium | |
| CN109902475B (zh) | 验证码图像生成方法、装置和电子设备 | |
| CN111091047B (zh) | 活体检测方法、装置、服务器和人脸识别设备 | |
| CN111914626A (zh) | 活体识别/阈值调节方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN110795715A (zh) | 一种数据录入方法、装置、***及存储介质 | |
| CN112699811A (zh) | 活体检测方法、装置、设备、储存介质及程序产品 | |
| JP6432634B2 (ja) | 認証装置、認証方法、及びプログラム | |
| US8483449B2 (en) | Registration device, checking device, program, and data structure | |
| CN111046804A (zh) | 活体检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| WO2014050381A1 (ja) | 生体認証装置、生体認証方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| CN114596638A (zh) | 人脸活体检测方法、装置及存储介质 | |
| CN112184237A (zh) | 一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN113127837A (zh) | 电子设备配置参数的更新方法、设备及计算机可读介质 | |
| CN109242489B (zh) | 认证方式选择方法和装置 | |
| CN112149552A (zh) | 一种智能监控方法和装置 | |
| CN111382593A (zh) | 身份验证方法、装置及电子设备 | |
| GB2548774A (en) | Method, system and computer program for comparing images | |
| JP2015022593A (ja) | 認証システム、クライアント端末、認証サーバー、端末プログラム及びサーバープログラム |
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 | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230424 Address after: No. S, 17/F, No. 1, Zhongguancun Street, Haidian District, Beijing 100082 Applicant after: Beijing Jigan Technology Co.,Ltd. Address before: 316-318, block a, Rongke Information Center, No.2, south academy of Sciences Road, Haidian District, Beijing Applicant before: MEGVII (BEIJING) TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230621 Address after: 300462 201-1, Floor 2, Building 4, No. 188, Rixin Road, Binhai Science Park, Binhai, Tianjin Applicant after: Tianjin Jihao Technology Co.,Ltd. Address before: No. S, 17/F, No. 1, Zhongguancun Street, Haidian District, Beijing 100082 Applicant before: Beijing Jigan Technology Co.,Ltd. |