申请/专利权人：深圳市赛为智能股份有限公司

申请日：2021-04-13

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN113011385B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V40/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2021.07.09#实质审查的生效;2021.06.22#公开

摘要：本发明实施例公开了人脸静默活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取待检测视频；对待检测视频的当前帧图像进行人脸检测，并判断待检测视频的当前帧图像是否存在人脸；若存在，则获取人脸矩形框；对人脸矩形框对应的人脸图像进行质量评估，以得到分值；判断分值是否超过阈值；若分值超过阈值，则对人脸图像进行预处理，以得到处理结果；根据处理结果计算活体可信度以及非活体可信度，并确定人脸图像对应的人脸是否是活体，以得到判别结果；基于目标跟踪方法对每张人脸图像进行跟踪，以得到跟踪信息；根据跟踪信息以及判别结果综合判别人脸图像对应的人脸是否是活体，以得到检测结果。通过实施本发明实施例的方法可提高准确率。

主权项：1.人脸静默活体检测方法，其特征在于，包括：获取待检测视频；对所述待检测视频的当前帧图像进行人脸检测，并判断所述待检测视频的当前帧图像是否存在人脸；若所述待检测视频的当前帧图像存在人脸，则获取人脸矩形框；对所述人脸矩形框对应的人脸图像进行质量评估，以得到分值；判断所述分值是否超过阈值；若所述分值超过阈值，则对所述人脸图像进行预处理，以得到处理结果；根据所述处理结果计算活体可信度以及非活体可信度，并确定所述人脸图像对应的人脸是否是活体，以得到判别结果；基于目标跟踪方法对每张所述人脸图像进行跟踪，以得到跟踪信息；根据所述跟踪信息以及所述判别结果综合判别所述人脸图像对应的人脸是否是活体，以得到检测结果；所述根据所述处理结果计算活体可信度以及非活体可信度，并确定所述人脸图像对应的人脸是否是活体，以得到判别结果，包括：将所述处理结果输入至已训练的卷积神经网络，以获取活体可信度以及非活体可信度；判断所述活体可信度是否超过活体对应的阈值；若所述活体可信度超过活体对应的阈值，则确定所述人脸图像对应的人脸是活体，以得到判别结果；若所述活体可信度不超过活体对应的阈值，则确定所述人脸图像对应的人脸不是活体，以得到判别结果；所述根据所述跟踪信息以及所述判别结果综合判别所述人脸图像对应的人脸是否是活体，以得到检测结果，包括：当所述处理结果为活体、所述人脸图像被判为活体的累计次数大于所述人脸图像被判为非活体的累计次数且所述人脸图像被判为活体的累计次数大于第一阈值，判别所述人脸图像对应的人脸是活体，以得到检测结果；当所述处理结果为非活体、所述人脸图像被判为非活体的累计次数大于所述人脸图像被判为活体的累计次数且所述人脸图像被判为非活体的累计次数大于第二阈值，判别所述人脸图像对应的人脸不是活体，以得到检测结果；当所述处理结果为活体、所述人脸图像被判为活体累计数目除以所述人脸图像被判为活体与非活体累计数目总和的比值大于第三阈值，则所述人脸图像对应的人脸是活体以得到检测结果；当所述处理结果为非活体或所述人脸图像被判为活体累计数目除以所述人脸图像被判为非活体累计数目的比值不大于第三阈值，判别所述人脸图像对应的人脸不是活体，以得到检测结果；在规定时间内，被判为活体的数目远大于被判为非活体的数目，且当前帧的判别结果为活体；则当前帧的当前人脸输出为活体；在规定时间内，被判为活体的数目远大于被判为非活体的数目，是指统计轨迹的规定时间内的活体累计数目以及非活体累计数目如果活体累计数目除以非活体累计数目的比值大于阈值。

全文数据：

权利要求：

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