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龙图腾网恭喜径卫视觉科技(上海)有限公司申请的专利一种用于识别活体人脸的方法以及相应的系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110197132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910392373.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种用于识别活体人脸的方法以及相应的系统是由李生金;杨冬;孙冲设计研发完成，并于2019-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于识别活体人脸的方法以及相应的系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于识别活体人脸的方法，所述用于识别活体人脸的方法包括以下步骤：1采集人脸图像信息；2从所述人脸图像信息中生成至少一组人脸图像序列；3从所述至少一组人脸图像序列中提取人脸局部特征；4从所述人脸局部特征中筛选出所述人脸图像信息的低维度特征向量；5将所述低维度特征向量输入到已经训练好的分类器中进行活体人脸图像识别；以及6输出识别结果。相应地，本发明还涉及一种用于识别活体人脸的系统。根据本发明的所述方法和系统不仅能够快速、准确地识别活体人脸而且能够满足嵌入式设备对实时性的高要求。

本发明授权一种用于识别活体人脸的方法以及相应的系统在权利要求书中公布了：1.一种用于识别活体人脸的方法，所述用于识别活体人脸的方法包括以下步骤：1采集人脸图像信息；2从所述人脸图像信息中生成至少一组人脸图像序列；3从所述至少一组人脸图像序列中提取人脸局部特征；4从所述人脸局部特征中筛选出所述人脸图像信息的低维度特征向量；5将所述低维度特征向量输入到已经训练好的分类器中进行活体人脸图像识别；以及6输出识别结果；其特征在于，所述步骤3从所述至少一组人脸图像序列中提取人脸局部特征包括：基于局部二值模式从所述至少一组人脸图像序列中提取对应于所述人脸图像的所有滑动窗口的局部二值模式LBP特征向量；所述步骤4从所述人脸局部特征中筛选出所述人脸图像信息的低维度特征向量包括以下第一级子步骤：4-1-1使用所有滑动窗口所对应的LBP特征向量来训练SVM分类器；4-1-2计算出所述SVM分类器在测试集上的第一准确率；4-1-3随机删除一个或多个滑动窗口所对应的LBP特征向量；4-1-4使用剩余滑动窗口所对应的LBP特征向量来重新训练所述SVM分类器；4-1-5计算出所述SVM分类器在所述测试集上的第二准确率；4-1-6判断所述第二准确率是否小于所述第一准确率乘以一个期望因子，如果是，则运行结束并且进入第一级子步骤4-1-7，如果否，则返回至所述第一级子步骤4-1-3，继续随机删除一个或多个滑动窗口所对应的LBP特征向量；4-1-7判断所述第一级子步骤4-1-6中运行结束的次数是否达到预先设定的次数，如果是，则运行结束并且进入第一级子步骤4-1-8，如果否，则返回至所述第一级子步骤4-1-3，继续随机删除一个或多个滑动窗口所对应的LBP特征向量；4-1-8统计每个滑动窗口在所述第一级子步骤4-1-7运行结束时出现在所述剩余滑动窗口中的频率，并且根据出现的频率按照从高到低的顺序对所有滑动窗口进行降序排列；4-1-9根据出现的频率按照从高到低的顺序，以一次增加一个滑动窗口的方式将累加后的滑动窗口所对应的LBP特征向量输入到所述SVM分类器中，以便再次训练所述SVM分类器；4-1-10再次计算所述SVM分类器在所述测试集上的第三准确率；4-1-11判断所述第三准确率是否达到第一预设阈值，如果否，则返回至所述第一级子步骤4-1-9，继续以一次增加一个滑动窗口的方式将累加后的滑动窗口所对应的LBP特征向量输入到所述SVM分类器中，以便再次训练所述SVM分类器，如果是，则运行结束并且进入第一级子步骤4-1-12；以及4-1-12输出当所述第三准确率达到所述第一预设阈值时被输入到所述SVM分类器中的各个滑动窗口所对应的LBP特征向量，从而得到第一次降维之后的低维度LBP特征向量。

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