一种人脸识别活体检测方法

技术领域

本发明涉及人脸识别检测技术领域，具体为一种人脸识别活体检测方法。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别，活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。

现有的人脸识别活体检测方法并不能完全配合人脸识别系统进行使用，这样一来其使用效果便会大大降低，从而导致人们使用起来极为的不便，其检测效果相应的降低，这不利于人们使用，而且在后续使用优化中，其并不具备自我优化功能，这不便于人们使用。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种人脸识别活体检测方法，解决了上述背景技术中所提出的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种人脸识别活体检测方法，其检测方法具体包括以下步骤：

S1、根据所选择的活体检测方法建立相应的检测系统与检测系统所配置的系统模块(检测方法为针对各类不同人群进行分类检测，其具体措施为采用分时指令进行检测识别，人脸信息录入进系统内后，主控制系统会根据随机事件的选择，随机分配给使用者一道指令，使用者做出相应动作或者采取相应措施且被系统再次录入，此时才算通过检验)；

S2、将整体检测系统与人脸识别系统进行交涉建立连接，使活体检测系统可以与人脸识别系统相配合使用，且互相拥有控制权限(其最高控制权限设置为人工控制)；

S3、人脸识别系统进行工作运行时，对外部用户的脸部数据进行录入，然后进行脸部识别检测，此时活体检测系统进行干预工作，与人脸识别系统交涉，发送随之动作指令显示给用户看，随之用户做出相应的动作，此时人脸识别系统对用户脸部的动作表情进行捕捉，并与活体检测系统给出的指令进行对比检测是否匹配；

S4、对人脸识别系统的识别方式进行分析，检测其针对脸部的几个侧重点，检测出其识别盲区，并进行汇总反馈，然后传输给控制人员，然后进行修复调整，使其识别进行优化；

S5、对人脸识别系统反馈的脸部随机动作的数据进行判定，判定用户是否做出正确动作以及是否匹配当前人脸，如若不匹配那么便无法通过，标示该用户身份验证失败，如果识别正确那么便代表此用户身份验证成功，将所判定结果进行显示即可；

S6、根据所获得的信息数据进行分析，针对识别速度和识别数量进行分析，检测耗时和消耗资源较多的步骤，并针对该项步骤进行优化，持续保证系统的流畅性(例如人脸识别系统在针对人脸瞳孔的识别时速度较慢，占用系统功率较多，便对该项进行优化，使其瞳孔识别速度加快)。

优选的，所述S1中所涉及的系统模块为：处理器、分选器、控制器、数据对比器、数据分析模块、信息无线收发模块，所述上述各项系统模块之间均互相双向连接。

优选的，所述S1中所涉及的系统模块为：处理器、分选器、控制器、数据对比器、数据分析模块、信息无线收发模块，所述上述各项系统模块之间均互相双向连接。

优选的，上述系统录入数据均进行存储记录，且存储至云端存储模块和大数据存储中心内，由密码加密保护。

优选的，所述密码加护具有自我保护功能，且与网络警报中心交涉，密码验证多次且均错误时即与网络警报中心交涉进行警示。

优选的，所述用户脸部动作捕捉采取点式捕捉法，针对用户脸部特征设定多点监测点，活体检测时针对该点阵列线束进行识别检测。

优选的，所述S1中的随机指令为随时更新，且指令数据库为加密性质，读取和写入均需验证身份输入密码。

(三)有益效果

本发明提供了一种人脸识别活体检测方法。其有益效果为：该人脸识别活体检测方法，通过让活体检测系统与人脸识别系统的更良好的配合使用，让人员脸部信息识别检测时更加精准，而且改变了以往活体检测时采用的活体顺序，完全将采集信息打乱，采用随机形式，有效的避免人们出现重复或寻其规律，让整个检测系统更加的安全可靠，这便于人们使用。

附图说明

图1为本发明系统原理的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：一种人脸识别活体检测方法，其检测方法具体包括以下步骤：

S1、根据所选择的活体检测方法建立相应的检测系统与检测系统所配置的系统模块(检测方法为针对各类不同人群进行分类检测，其具体措施为采用分时指令进行检测识别，人脸信息录入进系统内后，主控制系统会根据随机事件的选择，随机分配给使用者一道指令，使用者做出相应动作或者采取相应措施且被系统再次录入，此时才算通过检验)；

S2、将整体检测系统与人脸识别系统进行交涉建立连接，使活体检测系统可以与人脸识别系统相配合使用，且互相拥有控制权限(其最高控制权限设置为人工控制)；

S3、人脸识别系统进行工作运行时，对外部用户的脸部数据进行录入，然后进行脸部识别检测，此时活体检测系统进行干预工作，与人脸识别系统交涉，发送随之动作指令显示给用户看，随之用户做出相应的动作，此时人脸识别系统对用户脸部的动作表情进行捕捉，并与活体检测系统给出的指令进行对比检测是否匹配；

S4、对人脸识别系统的识别方式进行分析，检测其针对脸部的几个侧重点，检测出其识别盲区，并进行汇总反馈，然后传输给控制人员，然后进行修复调整，使其识别进行优化；

S5、对人脸识别系统反馈的脸部随机动作的数据进行判定，判定用户是否做出正确动作以及是否匹配当前人脸，如若不匹配那么便无法通过，标示该用户身份验证失败，如果识别正确那么便代表此用户身份验证成功，将所判定结果进行显示即可；

S6、根据所获得的信息数据进行分析，针对识别速度和识别数量进行分析，检测耗时和消耗资源较多的步骤，并针对该项步骤进行优化，持续保证系统的流畅性(例如人脸识别系统在针对人脸瞳孔的识别时速度较慢，占用系统功率较多，便对该项进行优化，使其瞳孔识别速度加快)。

本发明中，S1中所涉及的系统模块为：处理器、分选器、控制器、数据对比器、数据分析模块、信息无线收发模块，所述上述各项系统模块之间均互相双向连接。

本发明中，所述S1中所涉及的系统模块为：处理器、分选器、控制器、数据对比器、数据分析模块、信息无线收发模块，所述上述各项系统模块之间均互相双向连接。

本发明中，上述系统录入数据均进行存储记录，且存储至云端存储模块和大数据存储中心内，由密码加密保护。

本发明中，所述密码加护具有自我保护功能，且与网络警报中心交涉，密码验证多次且均错误时即与网络警报中心交涉进行警示。

本发明中，所述用户脸部动作捕捉采取点式捕捉法，针对用户脸部特征设定多点监测点，活体检测时针对该点阵列线束进行识别检测。

本发明中，所述S1中的随机指令为随时更新，且指令数据库为加密性质，读取和写入均需验证身份输入密码。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。