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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川云從天府人工智能科技有限公司申請的專利活體檢測方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114724255B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210370027.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/40；該發(fā)明授權(quán)活體檢測方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)是由張澤倫設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本活體檢測方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種活體檢測方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，旨在解決在人臉識別過程中，如何有效進(jìn)行活體檢測，以有效防御活體注入攻擊等攻擊的問題。為此目的，本發(fā)明根據(jù)圖像采集設(shè)備采集的經(jīng)過彩光編碼的編碼人臉視頻，獲取人臉圖像，對人臉圖像進(jìn)行特征提取，獲取編碼人臉視頻的視頻特征，以獲取編碼人臉視頻中的人臉是真實人臉的概率。本發(fā)明能夠根據(jù)視頻特征有效檢測出編碼人臉視頻中是否為真實人臉，有效防御活體注入攻擊等多種攻擊形式，提升活體檢測的防御效果。

本發(fā)明授權(quán)活體檢測方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種活體檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 根據(jù)圖像采集設(shè)備采集的編碼人臉視頻，獲取多幀人臉圖像，其中，所述編碼人臉視頻為按照預(yù)設(shè)的彩光編碼規(guī)則進(jìn)行彩光編碼的人臉視頻； 對所述多幀人臉圖像進(jìn)行特征提取，獲取所述編碼人臉視頻的視頻特征；所述視頻特征包括彩光編碼特征、人臉3D結(jié)構(gòu)特征和人臉材質(zhì)特征； 所述對所述多幀人臉圖像進(jìn)行特征提取，獲取所述編碼人臉視頻的視頻特征，包括： 針對每幀人臉圖像，獲取所述人臉圖像中的每個人臉像素點的像素強(qiáng)度； 應(yīng)用朗伯反射模型，建立人臉圖像中的人臉像素點的像素強(qiáng)度與所述人臉像素點的單位法向量、所述人臉圖像的屏幕打光照射光強(qiáng)度以及所述人臉圖像的反射介質(zhì)漫反射率之間的模型關(guān)系； 針對每個人臉像素點，將每相鄰兩幀的人臉圖像中所述人臉像素點的像素強(qiáng)度做差，獲取每個人臉像素點的像素強(qiáng)度幀差； 根據(jù)多個所述像素強(qiáng)度幀差和所述模型關(guān)系，獲取所述人臉像素點的單位法向量、屏幕打光照射光強(qiáng)度以及反射介質(zhì)漫反射率； 根據(jù)多個人臉像素點的單位法向量獲取所述人臉3D結(jié)構(gòu)特征； 根據(jù)每幀人臉圖像的屏幕打光照射光強(qiáng)度獲取所述彩光編碼特征； 根據(jù)所述反射介質(zhì)漫反射率獲取所述人臉材質(zhì)特征； 將所述人臉3D結(jié)構(gòu)特征、彩光編碼特征和人臉材質(zhì)特征輸入至預(yù)設(shè)的彩光編碼回歸模型中，獲取所述編碼人臉視頻的回歸彩光編碼規(guī)則； 將所述回歸彩光編碼規(guī)則與預(yù)設(shè)的彩光編碼規(guī)則進(jìn)行比較，獲取所述回歸彩光編碼規(guī)則與預(yù)設(shè)的彩光編碼規(guī)則的相似程度，根據(jù)所述相似程度獲取所述編碼人臉視頻中的人臉是真實人臉的概率； 根據(jù)所述概率，獲取所述編碼人臉視頻的活體檢測結(jié)果。

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