CN113496166A - 一种人脸活体数据采集方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种人脸活体数据采集方法及装置，用以解决现有的人脸识别技术极易用照片、视频等方式制造虚假人脸，这样会对用户的信息安全、财产安全等造成重大损失，无法保证人脸活体检测的客观性、真实性、有效性的问题。该方法采集人脸信息并确定人脸数量；确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测；根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证；根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别。本方法能够有效地防止不法者通过虚假人脸，包括图片、视频、人脸模型等，进行欺诈，能够提高人脸活体检测的安全可靠性，从而为后续的人脸识别提供良好的准备条件。

Description

一种人脸活体数据采集方法及装置

技术领域

本申请涉及活体识别技术领域，尤其涉及一种人脸活体数据采集方法及装置。

背景技术

人脸识别技术，属于生物特征识别技术，其通过生物体本身的生物特征来区分生物体个体。

人脸识别技术具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面。例如，门禁考勤、访客管理、巡更、会议签到、身份核验等。

但是，人脸极易用照片、视频等方式进行复制，这种制造虚假人脸进行人脸识别的方法，会对用户的信息安全、财产安全等造成重大损失，且影响了人脸活体检测的客观性、真实性、有效性。

发明内容

本申请实施例提供一种人脸活体数据采集方法及装置，用以解决现有的人脸识别技术极易用照片、视频等方式制造虚假人脸，这样会对用户的信息安全、财产安全等造成重大损失，无法保证人脸活体检测的客观性、真实性、有效性的问题。

本申请实施例提供的一种人脸活体数据采集方法，包括：

采集人脸信息并确定人脸数量；

确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测；

根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证；

根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别。

在一个示例中，确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测，包括：确定所述人脸数量符合预设数值、且持续时间大于第一预设时长时，对所述人脸信息进行3D检测。

在一个示例中，对所述人脸信息进行3D检测，包括：采用3D相机，获取所述人脸信息中的各人脸特征点的三维坐标信息；根据所述三维坐标信息，确定所述人脸信息是否检测通过。

在一个示例中，获取所述人脸信息中的各人脸特征点的三维坐标信息，包括：采用PFLD算法，计算各人脸特征点的深度距离，获得各人脸特征点的三维坐标信息。

在一个示例中，根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证，包括：从若干预设的人脸验证动作中，随机选择人脸验证动作；根据选择的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证。

在一个示例中，根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证，包括：从若干预设的人脸验证动作中，随机确定预设数量的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息依次进行验证。

在一个示例中，所述方法还包括：确定所述人脸信息与所述人脸验证动作一致、且持续时间大于第二预设时长时，确定验证通过。

在一个示例中，所述方法还包括：在对所述人脸信息进行3D检测及验证的过程中，确定所述人脸信息对应的人脸数量始终符合预设数值。

在一个示例中，根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别，包括：对验证过程中的人脸信息进行图片截取，进行人脸识别。

本申请实施例提供的一种人脸活体数据采集装置，包括：

采集模块，采集人脸信息并确定人脸数量；

检测模块，确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测；

验证模块，根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证；

识别模块，根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别。

本申请实施例提供一种人脸活体数据采集方法及装置，至少包括以下有益效果：

服务器通过多个步骤，依次进行人脸数量检测、人脸3D检测、活体验证，最终确定采集到的人脸信息对应的人脸为活体，才对人脸信息进行识别。这样能有效地防止不法者通过虚假人脸，包括图片、视频、人脸模型等，进行欺诈，能够提高人脸活体检测的安全可靠性，从而为后续的人脸识别提供良好的准备条件。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的人脸活体数据采集方法流程图；

图2为本申请实施例提供的人脸数量确定方法示意图；

图3为本申请实施例提供的人脸信息3D检测方法示意图；

图4为本申请实施例提供的活体检测算法原理示意图；

图5为本申请实施例提供的人脸活体数据采集装置结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例提供的人脸活体数据采集方法流程图，具体包括以下步骤：

S101：采集人脸信息并确定人脸数量。

在本申请实施例中，服务器在进行人脸识别之前，首先需要根据采集到的人脸信息，确定该人脸信息为活体的可靠性。

于是，服务器可通过摄像头采集人脸信息，并确定采集到的人脸信息对应的人脸数量。

具体的，服务器可采用双分支人脸检测器(Dual Shot Face Detector，DSFD)、人脸检测深度学习算法Pyramid Box等经典人脸检测算法，对采集到的人脸信息进行检测，以确定采集到的人脸信息中的人脸数量。

S102：确定人脸数量符合预设数值时，对人脸信息进行3D检测。

在本申请实施例中，服务器可在确定检测到的人脸数量符合预设数值时，确定摄像头拍摄的画面中只存在预设数值的人脸。服务器可对该人脸对应的人脸信息进行3D检测，以确定该人脸是否为活体。其中，预设数值可根据需要设置，通常设置为1。

在一个实施例中，服务器可确定摄像头拍摄的画面中的人脸数量符合预设数值，且该人脸数量保持不变的持续时间大于第一预设时长时，确定人脸检测处于稳定状态，再对人脸信息进行3D检测。其中，第一预设时长可根据需要设置，本申请对此不做限定。

在一个实施例中，服务器可根据第一预设时长进行倒计时，倒计时内摄像头检测到的人脸数量需要维持在预设数值并保持不变。若在倒计时内，人脸数量保持变化，则倒计时结束，进入3D检测阶段。若在倒计时内，人脸数量发生变化，则重新开始对摄像头画面中的人脸数量进行检测，并在数量检测合格后重新开始倒计时。

如图2所示，服务器根据“人脸数量＝1”以及“倒计时过程中人脸数量是否变化”为判断条件，在人脸数量为1且持续时长足够的情况下，确定继续进行后续步骤。

在一个实施例中，服务器在对人脸信息进行3D检测时，可采用3D相机，获取人脸信息中的各人脸特征点的三维坐标信息。之后，服务器可根据获得的人脸的三维坐标信息，确定该人脸是否为活体，以确定相应的人脸信息是否检测通过。

具体的，服务器可采用人脸关键点检测(A Practical Facial LandmarkDetector，PFLD)算法，确定人脸信息中的人脸特征点。之后，服务器可通过3D相机，获取各人脸特征点到3D相机的摄像头的距离。之后，服务器可采用PFLD算法，计算各人脸特征点的深度距离。最后，服务器可将深度距离作为相应人脸特征点的z轴坐标，并根据人脸特征点在2D图像中的x轴坐标、y轴坐标，确定各人脸特征点的三维坐标信息。

需要说明的是，服务器也可采用其他能够对人脸特征点进行检测的算法，例如主动形状模型算法(Active Shape Model，ASM)，级联深度神经网络算法(Deep AlignmentNetwork，DAN)等，对人脸特征点进行检测，本申请对此不做限定。

在一个实施例中，服务器可根据人脸信息对应的各人脸特征点的三维坐标信息，判断确定该人脸信息对应的人脸是否为活体。

具体的，活体人脸的各人脸特征点的三维坐标信息应当符合人脸构造，具备一定的规律，而照片、视频等虚假人脸对应的人脸特征点的三维坐标信息在深度距离(即z轴坐标)上是单一的，不具备符合人脸构造的变化规律。

因此，若人脸信息对应的各人脸特征点的三维坐标信息呈现出符合人脸构造的变化规律，则确定该人脸信息对应的人脸为活体的可能性较高，可确定该人脸信息检测通过。若人脸信息对应的各人脸特征点的三维坐标信息不具有符合人脸构造的变化规律，则确定该人脸信息对应的人脸为活体的可能性较低，可确定该人脸信息检测不通过。

如图3所示，服务器在进行3D检测时，可获取人脸特征点距离摄像头的距离，并转换为三维空间坐标系对应的三维坐标信息。之后，服务器可根据各人脸特征点的三位坐标信息，如z轴坐标，确定检测通过或失败。

S103：根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证。

在本申请实施例中，为了进一步加强人脸信息对应的人脸为活体的可靠性，服务器可采用活体检测算法，对用户是否为活体进行检测。服务器具体可根据数据库中存储的、预设的人脸验证动作，向用户发送提示信息，使用户做出与提示的人脸验证动作相符的动作。

服务器可对用户做出的动作对应的人脸信息进行实时采集，并根据预设的人脸验证动作，对采集到的人脸信息进行验证。其中，预设的人脸验证动作可根据需要预先进行设置，包括张嘴、眨眼、抬头、低头、微笑等动作。

具体的，服务器可通过监测实时采集到的人脸信息中的人脸特征点，确定各人脸特征点的变化规律，并据此判断用户所做的脸部动作与预设的人脸验证动作是否相符。

若符合，则人脸信息验证通过，表示人脸信息对应的人脸为活体的可能性较高。若不符合，则人脸信息验证不通过，表示人脸信息对应的人脸为活体的可能性较低。

在一个实施例中，服务器可从数据库存储的若干预设的人脸验证动作中，随机进行选择，确定出对用户进行验证的人脸验证动作。之后，服务器可根据选择出的人脸验证动作，对用户的实时的人脸信息进行验证。通过对人脸验证动作进行随机选择，可加强人脸信息验证的随机性，提高对人脸信息进行验证的安全性。

在一个实施例中，服务器可从若干预设的人脸验证动作中，随机确定出预设数量的人脸验证动作。之后，服务器可根据这些人脸验证动作，依次对用户进行验证。

在验证过程中，用户需要依次通过这些预设数量的人脸验证动作。若其中任意一次验证不通过，则表示验证失败。若用户通过所有次数的验证，表示验证成功。

通过设置多个人脸验证动作，对人脸信息进行多次验证，可加强人脸信息验证的准确性，增强活体检测的强度，防止不法者利用虚假人脸蒙混过关。

如图4所示，在验证过程中，服务器根据随机选择的人脸验证动作，向用户进行提示，并将采集到的人脸信息与预设的人脸验证动作进行匹配。若匹配失败，则验证失败，若匹配成功，则验证通过。其中，服务器可根据预设数量，将验证过程重复n次，直至验证完成。

在一个实施例中，服务器在采用人脸验证动作对人脸信息进行验证时，可根据第二预设时长，确定人脸信息与人脸验证动作一致、且持续时间大于第二预设时长时，确定验证通过。其中，第二预设时长可根据需要设置，本申请对此不做限定。

在一个实施例中，服务器可在对人脸信息进行人脸数量确定、3D检测及活体算法验证的过程中，确保摄像头的画面中检测到的人脸信息对应的人脸数量始终符合预设数值。若其中任意时刻，人脸数量与预设数值不符，服务器可终止检测或验证过程，从S101重新开始。

S104：根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别。

在本申请实施例中，服务器通过S101对人脸数量进行检测、通过S102对人脸信息进行3D检测、通过S103对人脸信息进行活体检测，上述过程均通过后，服务器可确定摄像头采集到的人脸信息对应的人脸为活体。于是，服务器可根据采集到的人脸信息，进行人脸识别，确定用户的身份信息。

在一个实施例中，服务器可通过摄像头，对S103的验证过程中的动态的人脸信息中的任意一帧进行图片截取，用于进行人脸识别。

在本申请实施例中，服务器通过多个步骤，依次进行人脸数量检测、人脸3D检测、活体验证，最终确定采集到的人脸信息对应的人脸为活体，才对人脸信息进行识别。这样能有效地防止不法者通过虚假人脸，包括图片、视频、人脸模型等，进行欺诈，能够提高人脸活体检测的安全可靠性，从而为后续的人脸识别提供良好的准备条件。

以上为本申请实施例提供的人脸活体数据采集方法，基于同样的发明思路，本申请实施例还提供了相应的人脸活体数据采集装置，如图5所示。

图5为本申请实施例提供的人脸活体数据采集装置结构示意图，具体包括：

采集模块201，采集人脸信息并确定人脸数量；

检测模块202，确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测；

验证模块203，根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证；

识别模块204，根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理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权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种人脸活体数据采集方法，其特征在于，包括：

采集人脸信息并确定人脸数量；

确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测；

根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证；

根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测，包括：

确定所述人脸数量符合预设数值、且持续时间大于第一预设时长时，对所述人脸信息进行3D检测。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述人脸信息进行3D检测，包括：

采用3D相机，获取所述人脸信息中的各人脸特征点的三维坐标信息；

根据所述三维坐标信息，确定所述人脸信息是否检测通过。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述人脸信息中的各人脸特征点的三维坐标信息，包括：

采用PFLD算法，计算各人脸特征点的深度距离，获得各人脸特征点的三维坐标信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证，包括：

从若干预设的人脸验证动作中，随机选择人脸验证动作；

根据选择的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证，包括：

从若干预设的人脸验证动作中，随机确定预设数量的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息依次进行验证。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述人脸信息与所述人脸验证动作一致、且持续时间大于第二预设时长时，确定验证通过。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在对所述人脸信息进行3D检测及验证的过程中，确定所述人脸信息对应的人脸数量始终符合预设数值。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别，包括：

对验证过程中的人脸信息进行图片截取，进行人脸识别。

10.一种人脸活体数据采集装置，其特征在于，包括：

采集模块，采集人脸信息并确定人脸数量；

检测模块，确定所述人脸数量符合预设数值时，对所述人脸信息进行3D检测；

验证模块，根据预设的人脸验证动作，对检测通过的人脸信息进行验证；

识别模块，根据验证通过的人脸信息，进行人脸识别。

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