活体检测的方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及人脸识别，尤其涉及一种活体检测的方法、一种活体检测的装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术：

1、活体检测技术主要用于在一些身份验证场景中确定对象真实生理特征，人脸识别技术则是比较常用的、成熟的活体检测技术，人脸识别技术主要通过设备的图像采集设备采集用户的图像或者视频，然后识别该图像或者该视频中的面部特征是否为用户本人，实现用户的身份验证，在日常生活中人脸识别技术已广泛应用于支付、证件办理以及安防等等场景。

2、但是，传统的活体检测系统主要从采集的图像质量、纹理、深度等特征的角度检测生物体是否为真实用户，并且这些特征较为容易被攻击者攻击，导致活体检测系统误通过用户的身份验证，使得活体检测技术的准确性和安全性低下，并且如果用户在办理业务时需要进行活体检测，而在检测过程中图像采集设备所录制的视频数据文件过大，不仅容易使得活体检测系统无法快速地、及时地将视频数据传输至检测后台中进行验证，导致活体检测的响应时间过长，而且活体检测系统还容易误将预录制的视频或者预拍摄的图片认定为实时录制的用户视频或者实时拍摄的用户图片，导致活体检测的准确性和安全性低下。

技术实现思路

1、本技术提供一种活体检测的方法、装置、设备及存储介质，能够解决或者部分解决目前活体检测技术的响应时间过长以及容易误将预录制数据认定为实时录制数据，进而导致活体检测的准确性和安全性低下的问题。

2、本技术第一方面提供一种活体检测的方法，包括：

3、响应于针对检测用户的活体检测指令，获取所述活体检测指令对应的活体检测方式以及与所述活体检测方式关联的配置参数；

4、根据所述活体检测方式和所述配置参数对所述检测用户进行身份验证处理，获得实时验证值；

5、若所述实时验证值大于或等于预设阈值，则从所述配置参数中提取光线检测参数，采用所述光线检测参数生成光线交互指令；

6、根据所述光线交互指令对所述检测用户进行光线验证处理，生成并返回与所述光线交互指令对应的检测成功结果或检测失败结果。

7、可选地，所述活体检测方式包括人脸识别方式、动作交互方式以及光线交互方式中的一种或多种，所述配置参数包括与所述人脸识别方式关联的人脸检测参数、与所述动作交互方式关联的动作检测参数以及与所述光线交互方式关联的光线检测参数，所述获取所述活体检测指令对应的活体检测方式以及与所述活体检测方式关联的配置参数，包括：

8、获取所述活体检测指令对应的人脸识别方式、动作交互方式以及光线交互方式中的一种或多种；

9、获取与所述人脸识别方式关联的人脸检测参数，和/或，与所述动作交互方式关联的动作检测参数，和/或，与所述光线交互方式关联的光线检测参数。

10、可选地，所述人脸检测参数包括历史面部特征和人脸识别时间，所述身份验证处理包括人脸验证处理，所述实时验证值包括人脸验证值，所述根据所述活体检测方式和所述配置参数对所述检测用户进行身份验证处理，获得实时验证值，包括：

11、若所述活体检测方式包括所述人脸识别方式，则获取所述检测用户在所述人脸识别时间内的当前人脸图像；

12、采用所述当前人脸图像对所述检测用户进行人脸验证处理，获得所述检测用户的当前面部特征；

13、将所述当前面部特征与所述历史面部特征进行特征相似度计算，获得所述人脸验证值。

14、可选地，所述动作检测参数包括动作集合和动作交互时间，所述身份验证处理包括动作验证处理，所述实时验证值包括动作验证值，所述根据所述活体检测方式和所述配置参数对所述检测用户进行身份验证处理，获得实时验证值，包括：

15、若所述人脸验证值大于或等于预设人脸值，则采用所述动作集合和所述动作交互时间对所述检测用户进行动作验证处理，获得与所述动作验证处理对应的当前序列帧图片；

16、将所述当前序列帧图片与预设序列帧图片进行动作相似度计算，获得所述动作验证值。

17、可选地，所述动作集合包括若干个第一参考交互动作，所述采用所述动作集合和所述动作交互时间对所述检测用户进行动作验证处理，获得与所述动作验证处理对应的当前序列帧图片，包括：

18、获取所述检测用户在所述动作交互时间内执行与所述第一参考交互动作对应的交互动作图片；

19、按照所述交互动作图片的生成时间顺序对若干张所述交互动作图片进行排列，获得与所述动作验证处理对应的当前序列帧图片；

20、其中，所述第一参考交互动作用于指示所述检测用户按照所述第一参考交互动作的运动轨迹进行运动。

21、可选地，所述光线检测参数包括第二参考交互动作、变光次数、光线颜色以及光线持续时间，所述若所述实时验证值大于或等于预设阈值，则从所述配置参数中提取光线检测参数，采用所述光线检测参数生成光线交互指令，包括：

22、若所述动作验证值大于或等于所述预设阈值，则从所述配置参数中分别提取所述变光次数、所述光线颜色以及所述光线持续时间；

23、采用所述变光次数、所述光线颜色以及所述光线持续时间生成所述光线交互指令；

24、其中，所述光线交互指令用于随机下发至少一种所述光线颜色，并指示用户按照所述第二参考交互动作的运动轨迹进行运动。

25、可选地，所述根据所述光线交互指令对所述检测用户进行光线验证处理，生成并返回与所述光线交互指令对应的检测成功结果或检测失败结果，包括：

26、获取所述检测用户在所述光线持续时间内与所述光线颜色对应的当前环境图片；

27、将所述当前环境图片与预设光线图片进行色值比对处理，生成并返回与所述色值比对处理对应的检测成功结果或检测失败结果。

28、可选地，所述将所述当前环境图片与预设光线图片进行色值比对处理，生成并返回与所述色值比对处理对应的检测成功结果或检测失败结果，包括：

29、将所述当前环境图片与预设光线图片进行色值比对处理，生成与所述当前环境图片对应的光线验证值；

30、若所述光线验证值大于或等于预设光线值，则对所述实时验证值和所述光线验证值进行加权和计算，获得针对所述检测用户的活体检测值；

31、若所述活体检测值大于或等于预设检测值，则返回所述检测成功结果；

32、若所述活体检测值小于所述预设检测值，则返回所述检测失败结果。

33、可选地，所述方法还包括：

34、在所述检测用户使用的终端设备存在网络通信异常时，获取所述检测用户的当前人脸图像以及历史轮廓信息；

35、对所述当前人脸图像进行裁剪处理和提取处理，获得所述检测用户的初始轮廓信息；

36、将所述初始轮廓信息与历史轮廓信息进行轮廓相似度计算，获得所述轮廓验证值，并输出与所述轮廓验证值对应的检测结果。

37、可选地，所述将所述初始轮廓信息与历史轮廓信息进行轮廓相似度计算，获得所述轮廓验证值，并输出与所述轮廓验证值对应的检测结果，包括：

38、对所述初始轮廓信息进行尺寸压缩处理，生成目标轮廓信息；

39、将所述目标轮廓信息与所述历史轮廓信息进行轮廓相似度计算，获得轮廓验证值；

40、若所述轮廓验证值大于或等于预设轮廓验证值，则返回所述检测成功结果；

41、若所述轮廓验证值小于所述预设轮廓验证值，则返回所述检测失败结果。

42、本技术第二方面提供一种活体检测的装置，包括：

43、活体检测指令响应模块，用于响应于针对检测用户的活体检测指令，获取所述活体检测指令对应的活体检测方式以及与所述活体检测方式关联的配置参数；

44、身份验证模块，用于根据所述活体检测方式和所述配置参数对所述检测用户进行身份验证处理，获得实时验证值；

45、光线交互指令生成模块，用于若所述实时验证值大于或等于预设阈值，则从所述配置参数中提取光线检测参数，采用所述光线检测参数生成光线交互指令；

46、检测结果生成模块，用于根据所述光线交互指令对所述检测用户进行光线验证处理，生成并返回与所述光线交互指令对应的检测成功结果或检测失败结果。

47、本技术第三方面提供一种电子设备，包括：

48、处理器；以及

49、存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

50、本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

51、本技术提供的技术方案可以包括以下有益效果：

52、本技术能够响应于针对检测用户的活体检测指令，获取活体检测指令对应的活体检测方式以及与活体检测方式关联的配置参数，然后根据活体检测方式和配置参数对检测用户进行身份验证处理，获得实时验证值，若实时验证值大于或等于预设阈值，则从配置参数中提取光线检测参数，采用光线检测参数生成光线交互指令，同时根据光线交互指令对检测用户进行光线验证处理，生成并返回与光线交互指令对应的检测成功结果或检测失败结果，从而通过获取活体检测指令对应的活体检测方式以及与活体检测方式关联的配置参数，实现按照实际需求灵活地通过活体检测指令确定活体检测方式，并准确地配置与所确定的活体检测方式关联的配置参数，同时还能够有针对性地利用配置参数对检测用户进行身份验证处理，以将检测用户的身份真实性量化为具体的实时验证值，实现更加客观地、快速地验证用户身份，最后在实时验证值大于或等于预设阈值时，通过光线交互指令对检测用户进行实时的光线验证处理，实现利用光线的物理特性实时地判断检测用户是否属于真实生物体，不仅能够避免用户身份被误判断的情况，而且大大提高了活体检测的准确性和安全性。

53、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。