技术特征：
1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：获取待检测对象对应的第一检测视频；从第一检测视频中获取多张第一待检测图像，并确定每张第一待检测图像的初始图像特征；所述初始图像特征包括所述第一待检测图像在深度维度上的图像特征；按照所述多张第一待检测图像在所述第一检测视频中的图像顺序，将每张第一待检测图像的初始图像特征进行组合，得到目标图像特征；基于所述目标图像特征，确定所述第一检测视频中的所述待检测对象的活体检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一检测视频包括在多种颜色光源下拍摄的所述待检测对象的图像；所述从第一检测视频中获取多张第一待检测图像，包括：从所述第一检测视频中筛选出所述多种颜色光源中每种颜色光源对应的至少一帧图像，得到多张所述第一待检测图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述目标图像特征，确定所述第一检测视频中的所述待检测对象的活体检测结果之前，所述方法还包括：从所述第一检测视频中获取至少一帧第二待检测图像，并分别对每帧第二待检测图像进行关键点检测，分别确定每帧第二待检测图像中的待检测对象的第一预设部位对应的关键点；从所述关键点中选取预设数量的目标关键点；基于每帧第二待检测图像和每帧第二待检测图像对应的目标关键点，确定每帧第二待检测图像中的待检测对象对应的第一检测概率；所述基于所述目标图像特征，确定所述第一检测视频中的所述待检测对象的活体检测结果，包括：基于每帧第二待检测图像对应的第一检测概率和所述目标图像特征，确定所述第一检测视频中的所述待检测对象的活体检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标关键点和所述第二待检测图像，确定所述第二待检测图像中的待检测对象对应的第一检测概率，包括：确定所述第一预设部位对应的预设坐标；以及基于每个所述目标关键点对应的像素点的坐标，确定所述第一预设部位对应的实际坐标；基于所述预设坐标和所述实际坐标，确定目标转换关系；基于所述目标转换关系，对所述每个所述关键点对应的像素点进行坐标转换；基于所述第二待检测图像和坐标转换后的每个所述关键点，确定所述第二待检测图像中的待检测对象的第一检测概率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二待检测图像和坐标转换后的每个所述关键点，确定所述第二待检测图像中的待检测对象的第一检测概率，包括：基于所述目标转换关系，对所述第二待检测图像进行坐标转换，得到坐标转换图像；基于所述坐标转换图像和坐标转换后的每个所述关键点，从所述坐标转换图像中截取所述待检测对象的第一预设部位对应的目标图像；基于所述目标图像和所述第二待检测图像，确定所述第二待检测图像中的待检测对象
的第一检测概率。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像和所述第二待检测图像，确定所述第二待检测图像中的待检测对象的第一检测概率，包括：确定所述目标图像的第一通道特征信息，以及所述第二待检测图像的第二通道特征信息；对所述第一通道特征信息和第二通道特征信息进行拼接，得到第三通道特征信息；基于所述第三通道特征信息，确定所述第二待检测图像中的待检测对象的第一检测概率。7.根据权利要求3至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于每帧第二待检测图像对应的第一检测概率和所述目标图像特征，确定所述第一检测视频中的所述待检测对象的活体检测结果，包括：基于所述目标图像特征，确定所述待检测对象对应的第二检测概率；基于所述第一检测概率和所述第二检测概率，确定所述待检测对象的活体检测结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一检测概率和所述第二检测概率，确定所述待检测对象的活体检测结果，包括：获取第一检测概率对应的第一预设权重和所述第二检测概率对应的第二预设权重；基于所述第一检测概率、所述第一预设权重、所述第二检测概率及所述第二预设权重，确定目标概率；在所述目标概率大于预设阈值的情况下，确定所述活体检测结果包括所述待检测对象为活体对象。9.根据权利要求2至8任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待检测对象对应的第一检测视频，包括：获取所述待检测对象对应的第二检测视频；基于所述第二检测视频和预设动作序列，确定所述待检测对象的初始检测结果；在所述初始检测结果指示所述待检测对象为活体对象的情况下，获取所述待检测对象对应的所述第一检测视频。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二检测视频和预设动作序列，确定所述待检测对象的初始检测结果，包括：对所述第二检测视频中的每帧第三待检测图像中的待检测对象进行动作识别，得到所述第三待检测图像中的待检测对象对应的待检测动作；基于每帧所述第三待检测图像对应的待检测动作和所述预设动作序列，确定所述待检测对象的初始检测结果。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述预设动作序列包括第一目标动作序列；所述待检测动作包括第一待检测动作；所述基于每帧所述第三待检测图像对应的待检测动作和所述预设动作序列，确定所述待检测对象的初始检测结果，包括：基于每帧所述第三待检测图像中的所述待检测对象的所述第一待检测动作和所述第一目标动作序列，从所述第三待检测图像中筛选出所述第一待检测动作与所述第一目标动作序列相匹配的第四待检测图像；
基于所述第四待检测图像的数量和所述第三待检测图像的数量，确定所述第二检测视频中的所述待检测对象的所述初始检测结果。12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述预设动作序列包括第二目标动作序列；所述待检测动作包括第二待检测动作；所述基于每帧所述第三待检测图像对应的待检测动作和所述预设动作序列，确定所述待检测对象的初始检测结果，包括：基于每帧所述第三待检测图像中的所述待检测对象的第二待检测动作，确定所述待检测对象的第二预设部位对应于预设角的角度数值；基于每帧所述第三待检测图像中的所述待检测对象对应的角度数值，确定所述待检测对象对应的最大角度数值和最小角度数值；基于所述最大角度数值、所述最小角度数值和所述第二目标动作序列对应的角度差值，确定所述第二检测视频中的所述待检测对象的初始检测结果。13.根据权利要求1至12任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定所述第一检测视频中的所述待检测对象的活体检测结果之后，还包括：在所述待检测对象为活体对象的情况下，确定所述待检测对象具备预设权限，并触发与所述预设权限匹配的功能，所述预设权限包括进入门禁系统、访问第一目标内容、编辑第二目标内容和执行交易操作中的至少一项。14.一种活体检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待检测对象对应的第一检测视频；第一确定模块，用于从第一检测视频中获取多张第一待检测图像，并确定每张第一待检测图像的初始图像特征；所述初始图像特征包括所述第一待检测图像在深度维度上的图像特征；组合模块，用于按照所述多张第一待检测图像在所述第一检测视频中的图像顺序，将每张第一待检测图像的初始图像特征进行组合，得到目标图像特征；第二确定模块，用于基于所述目标图像特征，确定所述第一检测视频中的所述待检测对象的活体检测结果。15.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1至13任意一项所述的活体检测方法的步骤。16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备运行时，所述计算机设备执行如权利要求1至13任意一项所述的活体检测方法的步骤。
技术总结
本公开提供了一种活体检测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取待检测对象对应的第一检测视频；从第一检测视频中获取多张第一待检测图像，并确定每张第一待检测图像的初始图像特征；初始图像特征包括第一待检测图像在深度维度上的图像特征；按照多张第一待检测图像在第一检测视频中的图像顺序，将每张第一待检测图像的初始图像特征进行组合，得到目标图像特征；基于目标图像特征，确定第一检测视频中的待检测对象的活体检测结果。本公开实施例基于对多个初始图像特征进行组合后得到的目标图像特征，对第一待检测图像中的待检测对象进行检测，提高了确定的活体检测结果的准确性。测结果的准确性。测结果的准确性。
技术研发人员：吴芮葭 王义飞 石华峰 梁鼎 吴一超
受保护的技术使用者：北京市商汤科技开发有限公司
技术研发日：2021.09.24
技术公布日：2021/12/14