一种活体人脸检测方法、装置、设备和介质

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种活体人脸检测方法、装置、设备和介质。

背景技术

当前人脸识别已经越来越普及，在日常生活中，如人脸识别智能门禁，人脸识别智能锁，人脸识别手机，人脸识别考勤机等。但是人脸相较于其他生物信息，比较容易获取，比如可以通过照片，视频等获取特定人的人脸图像。当前人脸识别通过算法可以比较成功的防止照片及视频的假体攻击。但是对于高仿的人皮面具，活体识别的准度低，造成识别结果的可信性较低。

因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域技术人员目前需要解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种活体人脸检测方法、装置、设备和介质，可以有效进行人脸的活体检测，解决人脸识别的假体问题，提高了人脸识别的安全性及可信性。其具体方案如下：

本申请公开了一种活体人脸检测方法，包括：

获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；

获取所述人脸对象反射所述补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；其中，所述第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与所述第二波长光线在所述活体人脸的反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，或所述第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与所述第二波长光线在所述活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内；

根据所述第一反射光线数据、所述第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值；

根据所述第一反射光能量相对值和所述第二反射光能量相对值确定所述人脸对象是否为活体人脸。

优选地，所述根据所述第一反射光能量相对值和所述第二反射光能量相对值确定所述人脸对象是否为活体人脸，包括：

判断所述第一反射光能量相对值与所述第二反射光能量相对值的比值是否在第一预设范围内；

或，判断所述第一反射光能量相对值与所述第二反射光能量相对值的差值是否在第二预设范围内；

根据判断结果确定所述人脸对象为活体人脸还是假体人脸；

其中，所述第一预设范围为假体人脸对应的比值区间范围，或所述第一预设范围为所述活体人脸对应的比值区间范围；

所述第二预设范围为假体人脸对应的差值区间范围，或所述第二预设范围为所述活体人脸对应的差值区间范围。

优选地，还包括：

根据所述第一反射光线数据或所述第二反射光线数据确定所述人脸对象的肤色级别；

根据所述肤色级别确定所述第一预设范围或所述第二预设范围。

优选地，所述第一波长光线的波长范围为650～800nm，包括端点值；所述第二波长光线的波长的范围为550～590nm，包括端点值。

优选地，还包括：

当所述人脸对象是假体人脸时，发送告警信息至用户；

当所述人脸对象是活体人脸时，执行人脸识别操作。

优选地，所述根据所述第一反射光线数据、所述第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值，包括：

根据所述第一反射光线数据对应的第一电流、所述第二反射光线数据对应的第二电流分别得到所述第一反射光能量相对值以及所述第二反射光能量相对值。

本申请公开了一种活体人脸检测装置，包括：

第一反射光线数据获取模块，用于获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；

第二反射光线数据获取模块，用于获取所述人脸对象反射所述补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；其中，所述第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与所述第二波长光线在所述活体人脸的反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，或所述第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与所述第二波长光线在所述活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内；

反射光能量相对值获得模块，用于根据所述第一反射光线数据、所述第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值；

检测模块，用于根据所述第一反射光能量相对值和所述第二反射光能量相对值确定所述人脸对象是否为活体人脸。

本申请公开了一种活体人脸检测设备，包括：

补光组件，用于发射第一波长光线和第二波长光线；

光学镜头，用于接收第一反射光线和第二反射光线；

传感器，用于采集所述第一反射光线和所述第二反射光线对应的所述第一反射光线数据和所述第二反射光线数据；

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述活体人脸检测方法的步骤。

优选的，还包括：

滤光片组件，用于过滤除所述第一波长光线之外的光线，过滤除所述第二波长光线之外的光线。

本申请公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述活体人脸检测方法的步骤。

本申请提供一种活体人脸检测方法，包括：获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；获取所述人脸对象反射所述补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；其中，所述第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与所述第二波长光线在所述活体人脸的反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，或所述第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与所述第二波长光线在所述活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内；根据所述第一反射光线数据、所述第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值；根据所述第一反射光能量相对值和所述第二反射光能量相对值确定所述人脸对象是否为活体人脸。

其中，光线可以穿透人体皮肤，同时由于皮肤特定的结构，内部的毛细血管，红细胞等吸收特定波长的光线，导致对皮肤发射相同能量的不同波长的光线，其皮肤反射的能量不同，然而，假体人脸对于不同波长的管线的反射能量基本一致；本申请利用补光组件在人脸对象上发生第一波长光线和第二波长光线，然后采集到对应的第一反射光线数据和第二反射光线数据，通过计算第一波长光线和第二波长光线在人脸对象上的反射光能量的差异，来确定是否为活体皮肤，可以有效进行人脸的活体检测，解决人脸识别的假体问题，提高了人脸识别的安全性及可信性。

本申请同时还提供了一种活体人脸检测装置、设备和介质，均具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种活体人脸检测方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种人体皮肤对可见光的反射吸收比示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种活体人脸检测方法的示意图；

图4为本申请实施例提供的一种不同颜色皮肤对可见光的反射吸收比示意图；

图5为本申请实施例提供的一种活体人脸检测装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种活体人脸检测设备的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种活体人脸检测设备的结构图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。

当前人脸识别已经越来越普及，在日常生活中，如人脸识别智能门禁，人脸识别智能锁，人脸识别手机，人脸识别考勤机等。但是人脸相较于其他生物信息，比较容易获取，比如可以通过照片，视频等获取特定人的人脸图像。当前人脸识别通过算法可以比较成功的防止照片及视频的假体攻击。但是对于高仿的人皮面具，活体识别的准度低，造成识别结果的可信性较低。

基于上述技术问题，本实施例提供一种活体人脸检测方法，本申请利用补光组件在人脸对象上发射第一波长光线和第二波长光线，然后采集到对应的第一反射光线数据和第二反射光线数据，通过计算第一波长光线和第二波长光线在人脸对象上的反射光能量的差异，来确定是否为活体皮肤，可以有效进行人脸的活体检测，解决人脸识别的假体问题，提高了人脸识别的安全性及可信性。

请参考图1，图1为本申请实施例提供的一种活体人脸检测方法的流程图，具体包括：

S101、获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；

本实施例中在光学镜头前设置有补光组件，该补光组件发送第一波长光线进行补光。具体的，补光组件发射第一波长光线至人脸对象上，人脸对象是活体人脸或者假体人脸，其中，假体人脸包括但是不限定于照片、视频、头套，头套的材质可以是硅胶或者塑料。人脸对象对第一波长光线进行吸收和反射，传感器采集第一反射光线的第一反射光线数据。

S102、获取人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；

其中，第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，或第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内。本实施例中的第一波长光线和第二波长光线需要选择在活体人脸的反射光能量相对值的差异大的，以便能够检测人脸对象。

本步骤中利用补光组件发射第二波长光线，然后获取人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据。且，第一波长光线和第二波长光线反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，第一波长光线的反射光能量相对值可以大于或者小于第二波长光线的反射光能量相对值，本实施例不对第一设定范围进行限定，可以是1.5～100，当然还可以是0.01-0.8，具体的，比值可以是2、4、5、10、20中的任意一种，当然还可以是其他的比值，本实施例不再进行限定，只要是能够实现本实施例的目的即可。具体的，第一波长光线的波长范围为650～800nm，包括端点值；第二波长光线的波长范围为550～590nm，包括端点值；具体的，还可以设置为：第一波长光线的波长范围为650～800nm，包括端点值；第二波长光线的波长范围为400～600nm，包括端点值。

或者，第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内。第一波长光线的反射光能量相对值可以大于或者小于第二波长光线的反射光能量相对值，本实施例不对第二设定范围进行限定，可根据实际需求进行设置，由于假体人脸无论在哪个波长的光线，其发射光能量相对值均基本相等，因此，为了保证数据的准确性，确定的第一波长光线和第二波长光线的反射光能量的差值应该尽可能大。

本实施例不对步骤S101和步骤S102的顺序进行限定。可以先执行步骤S101获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据，再执行步骤S102获取人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；还可以是先执行步骤S102获取人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据，再执行步骤S101获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；还可以是补光组件同时发射第一波长光线和第二波长光线，同时步骤S101和步骤S102，同时获取到第一反射光线数据和二反射光线数据。

进一步的，该第一反射光线数据是传感器获取的人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线后通过与第一波长对应的第一滤波片后得到的数据，该第一滤波片过滤除第一波长光线之外的光线，使第一反射光线数据中进包括第一波长光线对应的数据；同样的，第二反射光线数据是传感器获取的人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线后通过与第二波长光线对应的第二滤波片后得到的数据，该第二滤波片过滤除第二波长光线之外的光线，使第二反射光线数据中进包括第二波长光线对应的数据。可以理解的是，当依次执行步骤S101和步骤S102时，补光组件中的第一补光灯发射第一波长光线，人脸对象反射后，通过第一滤光片后被传感器采集，同样的，补光组件中的第二补光灯发射第二波长光线，人脸对象反射后，通过第二滤光片后被传感器采集；当同时执行步骤S101和步骤S102时，补光组件中的第一补光灯发射第一波长光线，补光组件中的第二补光灯发射第二波长光线，人脸对象反射后，第一反射光线通过第一滤光片后被第一传感器采集，第二反射光线通过第二滤光片后第二被传感器采集。

S103、根据第一反射光线数据、第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值；

本步骤的目的是根据成像算法，计算反射光能量相对值，本实施例不对计算方式进行限定，用户可根据实际需求进行设置，只要是能够实现本实施例的目的即可。

S104、根据第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值确定人脸对象是否为活体人脸。

可以理解的是，人体皮肤对于光线的吸收及反射特性；人体皮肤主要由三个亚层构成：角质层，表皮层及真皮层(内含毛细血管，血红细胞等)。光线可以穿透人体皮肤，同时由于皮肤特定的结构，内部的毛细血管，红细胞等吸收特定波长的光线，这样就导致对皮肤发射相同能量的不同波长的光线，其皮肤反射的能量不同。通过计算反射能量的差异，即可判断活体皮肤。而类似与硅胶等其他材质，由于其自身的化学特性，同时当贴合皮肤后，由于其自身的厚度及与皮肤之间存在的空气，导致对于1000nm以下的不同波长的反射光能量相对值基本一致，也就是说，如果人脸对象是假体人脸时，第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值基本相同。请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种人体皮肤对可见光的反射吸收比示意图，其中，横坐标表示波长，纵坐标表示反射光能量的相对值，以反射比表示。可见，人体皮肤由于红细胞在不同的波长的反射光能量相对值不同。

值得注意的是，在等对于550～590nm附近的波长的光线具备非常强的吸收能力，其反射率基本低于10％，吸收率高达90％以上；人体皮肤对于650～800nm附近的光线吸收较差，吸收率在45％～55％左右，反射率在45％～55％左右；通过测量皮肤对于650～800nm附近波长的光线的反射能量及皮肤对于550～590nm附近波长光线的反射能量，通过计算前者能量大概是后者的几十倍。

优选的，第一波长光线的波长的范围为650～800nm，包括端点值；第二波长光线的波长的范围为550～590nm，包括端点值。通过选择第一波长范围和第二波长范围保证第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值差异较大，可以更加准确地确定是否是活体人脸，提高检测的准确性。

在一种可实现的实施方式中，通过计算第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值的比值确定人脸对象是否是活体人脸。在另一种可实现的实施方式中，通过计算第一反射光能量相对值和第二反射光能量的差值确定人脸对象是否是活体人脸。

基于上述技术方案，光线可以穿透人体皮肤，同时由于皮肤特定的结构，内部的毛细血管，红细胞等吸收特定波长的光线，导致对皮肤发射相同能量的不同波长的光线，其皮肤反射的能量不同，然而，假体人脸对于不同波长的管线的反射能量基本一致；本申请利用补光组件在人脸对象上发生第一波长光线和第二波长光线，然后采集到对应的第一反射光线数据和第二反射光线数据，通过计算第一波长光线和第二波长光线在人脸对象上的反射光能量的差异，来确定是否为活体皮肤，可以有效进行人脸的活体检测，解决人脸识别的假体问题，提高了人脸识别的安全性及可信性。

进一步的，为了能够准确的确定是否为活体人脸，步骤S104根据第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值确定人脸对象是否为活体人脸，包括：

S1041、判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值是否在第一预设范围内；

或，判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的差值是否在第二预设范围内；

其中，第一预设范围为假体人脸对应的比值区间范围，或第一预设范围为活体人脸对应的比值区间范围；

第二预设范围为假体人脸对应的差值区间范围，或第二预设范围为活体人脸对应的差值区间范围；

S1042、根据判断结果确定人脸对象为活体人脸还是假体人脸。

对于判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值是否在第一预设范围内，根据判断结果确定人脸对象为活体人脸还是假体人脸，存在两种人脸对象的确定方式。

第一种为确定第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值是否在假体人脸对应的比值区间范围内，若是，则确定人脸对象为假体人脸；若否，则确定脸对象为活体人脸。类似于硅胶等其他材质，由于其自身的化学特性，同时当贴合皮肤后，由于其自身的厚度及与皮肤之间存在的空气，导致对于1000nm以下的不同波长的反射光能量相对值基本一致，也就是说，如果人脸对象是假体人脸时，第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值基本相同。因此，第一预设范围为假体人脸对应的比值区间范围，当然可能对于发射的光线存在吸收，但是所有的波长下吸收能量均相同，因此，人脸对象是假体人脸时，第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值的比值基本为1，具体的，假体人脸对应的区间范围的比值区间范围内可以是1、还可以是[1-D,1+D]，D可以是0.01、0.02、0.05或者其他数值。

第二种为定第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值是否在活体人脸对应的比值区间范围，也即是否第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与在第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的比值的区间范围内；若否，则确定人脸对象为假体人脸；若是，则确定脸对象为活体人脸。例如，通过图2确定λ1光线的第一反射光能量相对值和λ2光线的第二反射光能量相对值，得到两者的比值p，根据比值确定比值区间范围[p-△p，p+△p]，△p用户可根据实际需求进行设置。

对于判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的差值是否在第二预设范围内，根据判断结果确定人脸对象为活体人脸还是假体人脸，也存在两种人脸对象的确定方式。

第一种为确定第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的差值是否在假体人脸对应的差值区间范围内，若是，则确定人脸对象为假体人脸；若否，则确定脸对象为活体人脸。如果人脸对象是假体人脸时，第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值基本相同。因此，第二预设范围为假体人脸对应的差值区间范围，具体的，假体人脸对应的区间范围的区间范围内可以是[-E,E]，E可以自定义设置。

第二种为定第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的差值是否在活体人脸对应的差值区间范围，也即是否第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与在第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的差值的区间范围内；若否，则确定人脸对象为假体人脸；若是，则确定脸对象为活体人脸。例如，通过图2确定λ1光线的第一反射光能量相对值和λ2光线的第二反射光能量相对值，得到两者的差值q，根据比值确定比值区间范围[q-△q，q+△q]，△q用户可根据实际需求进行设置。

可以理解的是，第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值或差值只能存在活体人脸对应的范围内或者假体人脸对应的范围内，当均不在两者范围内，则确定数据出现错误，可以发送提示信息，以便用户进行提示。

基于上述技术方案，本实施例通过检测第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值或者差值是否在假体人脸对应的区间范围，或，活体人脸对应的区间范围来进行活体人脸的检测，简化了活体人脸检测的方法，同事提高了人脸检测的准确性。

请参考图3，图3为本申请实施例提供的另一种活体人脸检测方法的示意图，包括：

S301、获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；

S302、获取人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；

其中，第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，或第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内；

S303、根据第一反射光线数据、第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值；

S304、根据第一反射光线数据或第二反射光线数据确定人脸对象的肤色级别；

S305、根据肤色级别确定第一预设范围或第二预设范围；

S306、判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值是否在第一预设范围内；

或，判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的差值是否在第二预设范围内；

其中，第一预设范围为假体人脸对应的比值区间范围，或第一预设范围为活体人脸对应的比值区间范围；

第二预设范围为假体人脸对应的差值区间范围，或第二预设范围为活体人脸对应的差值区间范围。

S307、根据判断结果确定人脸对象为活体人脸还是假体人脸。

请参考图4，图4为本申请实施例提供的一种不同颜色皮肤对可见光的反射吸收比示意图，可见，不同肤色对应的第一预设范围或第二预设范围可能存在差异，其中，横坐标表示波长，纵坐标表示反射光能量的相对值，以反射比表示，多种曲线表示不同颜色皮肤下的曲线。本实施例可以根据不同的肤色设置不同的第一预设范围或第二预设范围，以提高准确性。值得注意的是，不同颜色皮肤的人种在550～590nm附近波长的光线处都具备很强的吸收率，在650～800nm附近波长的光线都基本很强的反射能力，两个位置的反射能力相差若干倍。

基于上述技术方案，本实施例根据肤色设定第一预设范围或第二预设范围，极大地提高了人脸识别活体检测的准确性。

进一步的，还包括：当人脸对象是假体人脸时，发送告警信息至用户；当人脸对象是活体人脸时，执行人脸识别操作。

当人脸对象是假体人脸时，发送告警信息至用户，具体的，发送告警信息的方式可以是通过声告警、光告警，当然还可以是发送告警信息至用户终端，以便用户及时了解，只有当人脸对象是活体人脸时，才执行人脸识别，极大地提高了安全性和准确性。

进一步的，本实施例提供一种反射光能量相对值的确定方法，具体的，根据第一反射光线数据、第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值，包括：

根据第一反射光线数据对应的第一电流、第二反射光线数据对应的第二电流分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值。

其中，通过比对传感器产生的电流来进行反射光能量相对值估计，光线通过传感器上的透镜进入传感器内部，通过光电二极管将光能转化为电能产生电流，通过电流即可通过换算关系计算光能量强度相对值。也就是说，不同波长的光线同时照射在传感器上，通过传感器对不同波长光线进行采集转化，计算出不同波长的光能量强度相对值。该方法简单易操作，准确性高。

进一步的，本实施例提供另一种反射光能量相对值的确定方法，具体的，根据第一反射光线数据、第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值，包括：

当第一反射光线数据包括传感器发送的光线数据还包括光学镜头采集的图像数据时，通过第一反射光线对应的第一图像的第一成像强度和第二反射光线对应的第二图像的第二成像强度得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值。

该方法可以估算大致的光线能量(强度)相对值，得出大致的能量比例。不同波长的光线进行传感器成像(原始图像，不对图像进行ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)优化增益等优化动作)，通过原始图像分析成像的强度(亮度)等参数，可以大致得出光线能量相对值，方法简便。

基于上述任一实施例，本实施例提供一种具体的活体人脸检测方法，包括：

1、补光灯发射特定能量的λ1波长(650～800nm附近范围的波长)的光线到人脸对象；

2、镜头接收人脸对象反射的光线；同时滤光片打开λ1波长的滤光片，只允许λ1波长的光线通过；

3、传感器接收λ1波长的反射光线，同时CPU(central processing unit，中央处理器)根据成像算法，计算光能量强度A；

4、补光灯发射特定能量的λ2波长的(550～590nm附近范围的波长)光线到人脸对象；

5、镜头接收人脸对象反射的光线；同时滤光片打开λ2波长的滤光片，只允许λ2波长的光线通过；

6、传感器接收λ2波长的反射光线，同时CPU处理器根据成像算法，计算光能量强度B

7、CPU计算A/B，是否大于阈值C，此处C可以设置，不同肤色的阈值略有不同，最小不低于2；

如果镜头为假体，如照片，视频，硅胶面具，在λ1波长及λ2波长这2个波长下，反射的能量基本一致，因此A/B基本在1左右；

8、当计算的A/B小于阈值，则进行报警，判定为假面，不进行人脸识别；

9、当计算的A/B大于阈值，则进行后续的人脸识别。

可以理解的是，类似与硅胶的人皮面具，其主要成分主要为二氧化硅，化学成分中的硅氧键主要对于光线7μm～10μm的波长有较强的吸收峰，对于550～590nm附近的波长及650～800nm附近的波长基本上处于相同的光线反射率，因此通过本发明可以有效的区分。即使利用动物皮肤模拟人体皮肤，由于其内部毛细血管无有效的流动的红细胞等物质，导致对于550～590nm附近的波长及650～800nm附近的波长基本上处于相同的光线反射率，因此通过本发明可以有效的区分。

本发明可以利用现有的成熟的摄像机技术及结构，做少量的改动：增加特定范围的波长λ1(550～590nm附近的波长)及λ2(650～800nm附近的波长)的补光灯及滤光片，在非常低成本下就可以解决当下困扰业内人脸识别的假体问题，非常适合普及，和增强人脸识别的安全性及可信性。可以有效的用在当前需要人脸识别的场景及设备上，做人脸的活体检测。

下面对本申请实施例提供的一种活体人脸检测装置进行介绍，下文描述的装置与上文描述的方法可相互对应参照，参考图5，图5为本申请实施例提供的一种活体人脸检测装置的结构示意图，包括：

第一反射光线数据获取模块501，用于获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；

第二反射光线数据获取模块502，用于获取人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；其中，第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，或第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内；

反射光能量相对值获得模块503，用于根据第一反射光线数据、第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值；

检测模块504，用于根据第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值确定人脸对象是否为活体人脸。

在一些具体的实施例中，检测模块504，包括：

判断单元，用于判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值是否在第一预设范围内；

或，判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的差值是否在第二预设范围内；

确定单元，用于根据判断结果确定人脸对象为活体人脸还是假体人脸；

其中，第一预设范围为假体人脸对应的比值区间范围，或第一预设范围为活体人脸对应的比值区间范围；

第二预设范围为假体人脸对应的差值区间范围，或第二预设范围为活体人脸对应的差值区间范围。

在一些具体的实施例中，还包括：

肤色级别确定模块，用于根据第一反射光线数据或第二反射光线数据确定人脸对象的肤色级别；

预设阈值确定模块，用于根据肤色级别确定第一预设范围或第二预设范围。

优选的，第一波长光线的波长范围为650～800nm，包括端点值；第二波长光线的波长的范围为550～590nm，包括端点值。

在一些具体的实施例中，还包括：

预警模块，用于当人脸对象是假体人脸时，发送告警信息至用户；

识别模块，用于当人脸对象是活体人脸时，执行人脸识别操作。

在一些具体的实施例中，反射光能量相对值获得模块503，包括：

反射光能量相对值获得单元，用于根据第一反射光线数据对应的第一电流、第二反射光线数据对应的第二电流分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值。

由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

下面对本申请实施例提供的一种活体人脸检测设备进行介绍，下文描述的活体人脸检测设备与上文描述的方法可相互对应参照。

本申请还提供了一种活体人脸检测设备，参见图6所示，图6为本申请实施例提供的一种活体人脸检测设备的结构示意图，包括：

补光组件606，用于发射第一波长光线和第二波长光线；

光学镜头607，用于接收第一反射光线和第二反射光线；

传感器608，用于采集第一反射光线和第二反射光线对应的第一反射光线数据和第二反射光线数据；

存储器601，用于存储计算机程序；

处理器602，用于执行计算机程序时实现如上述方法的步骤。

本实施例主要为了在常规人脸识别摄像头结构上，利用类似摄像机自身的结构及方案，采用低成本的小改动，达到人脸识别的活体检测。

存储器601包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机可读指令，该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。处理器602为活体人脸检测设备提供计算和控制能力，执行存储器601中保存的计算机程序时，可以实现以下步骤：获取人脸对象反射补光组件发射的第一波长光线的第一反射光线数据；

获取人脸对象反射补光组件发射的第二波长光线的第二反射光线数据；其中，第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的比值在第一设定范围内，或第一波长光线在活体人脸的反射光能量相对值与第二波长光线在活体人脸的反射光能量相对值的差值在第二设定范围内；

根据第一反射光线数据、第二反射光线数据分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值；

根据第一反射光能量相对值和第二反射光能量相对值确定人脸对象是否为活体人脸。

在一些具体的实施例中，处理器602执行存储器601中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的比值是否在第一预设范围内；

或，判断第一反射光能量相对值与第二反射光能量相对值的差值是否在第二预设范围内；

根据判断结果确定人脸对象为活体人脸还是假体人脸；

其中，第一预设范围为假体人脸对应的比值区间范围，或第一预设范围为活体人脸对应的比值区间范围；

第二预设范围为假体人脸对应的差值区间范围，或第二预设范围为活体人脸对应的差值区间范围。

在一些具体的实施例中，处理器602执行存储器601中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：根据第一反射光线数据或第二反射光线数据确定人脸对象的肤色级别；

根据肤色级别确定第一预设范围或第二预设范围。

在一些具体的实施例中，处理器602执行存储器601中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：当人脸对象是假体人脸时，发送告警信息至用户；当人脸对象是活体人脸时，执行人脸识别操作。

在一些具体的实施例中，处理器602执行存储器601中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：根据第一反射光线数据对应的第一电流、第二反射光线数据对应的第二电流分别得到第一反射光能量相对值以及第二反射光能量相对值。

在上述实施例的基础上，作为优选实施方式，参见图7，图7为本申请实施例提供的另一种活体人脸检测设备的结构图，该活体人脸检测设备还包括：

输入接口603，与处理器602相连，用于获取外部导入的计算机程序、参数和指令，经处理器602控制保存至存储器601中。该输入接口603可以与输入装置相连，接收用户手动输入的参数或指令。该输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是键盘、触控板或鼠标等。

显示单元604，与处理器602相连，用于显示处理器602发送的数据。该显示单元604可以为PC机(Personal Computer，个人计算机)上的显示屏、液晶显示屏或者电子墨水显示屏等。

网络端口605，与处理器602相连，用于与外部各终端设备进行通信连接。该通信连接所采用的通信技术可以为有线通信技术或无线通信技术，如移动高清链接技术(MobileHigh-Definition Link，MHL)、通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)、高清多媒体接口(High Definition Multimedia Interface，HDMI)、无线保真技术(WiFi)、蓝牙通信技术、低功耗蓝牙通信技术、基于IEEE802.11s的通信技术等。

当然还包括：

滤光片组件，用于过滤除第一波长光线之外的光线，过滤除第二波长光线之外的光线。

由于活体人脸检测设备部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此活体人脸检测设备部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

下面对本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的计算机可读存储介质与上文描述的方法可相互对应参照。

一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上活体人脸检测方法的步骤。

由于计算机可读存储介质部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此计算机可读存储介质部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本申请所提供的一种活体人脸检测方法、装置、设备和介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。