活体标本是一种用尚存活的生命体制作的标本。

用尚存活的生命体制作的标本，比如用健那绿做染色体染色的细胞就是活体标本。

《活体检测设备和活体检测方法》涉及人脸识别技术领域，更具体地涉及一种活体检测设备和活体检测方法。

活体检测设备和活体检测方法专利目的

《活体检测设备和活体检测方法》实施例提供了一种活体检测设备和活体检测方法，其能够识别出特定的不具有活体人脸的待识别的目标对象，从而有效地防范攻击者借助于图像、视频显示等非活体工具进行的攻击。

活体检测设备和活体检测方法技术方案

第一方面，提供了一种活体检测设备。该活体检测设备可包括：特定展示部，用于展示特定的鉴别内容；图像采集器，用于在展示所述鉴别内容期间采集待识别的目标对象的图像数据；处理器，用于确定所采集的图像数据中是否存在与所述鉴别内容对应的反光区域、并在存在所述反光区域时确定该反光区域的区域特征，以得到一确定结果，并基于该确定结果识别所述目标对象是否是活体。

结合第一方面，在第一方面的一种实现方式中，所述特定展示部可用于展示所述活体检测设备的标题栏、工具栏和背景区域中的至少一个作为所述鉴别内容。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，所述特定展示部可包括：序列发生器，用于随机地产生一个参考序列；显示器，用于将所述参考序列施加到所述鉴别内容，以调整所述鉴别内容的显示效果。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，所述显示器可用于将所述参考序列施加到具有动画效果的应用图案，以调整该应用图案的显示效果。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，所述处理器可通过如下操作确定所采集的图像数据中是否存在所述反光区域：计算所采集的图像数据中的各个像素值与所述参考序列之间的相关系数；基于所述相关系数确定各个像素值所在的位置是否是反光位置；基于所计算的反光位置确定是否存在所述反光区域。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，所述参考序列可以是多个各不相同的参考亮度序列，所述显示器在不同的时间点依次将所述多个参考亮度序列施加到所述鉴别内容，所述处理器可通过如下操作计算所述相关系数：获取所采集的图像数据中的每个像素在施加所述参考亮度序列的各个时间点上的像素值；计算在各个时间点上的所述像素值的均值和方差；计算所述参考亮度序列的均值和方差；基于所述像素值的均值和方差以及所述参考亮度序列的均值和方差来计算所述像素值与所述参考序列之间的相关系数。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，所述鉴别内容可具有预定的鉴别图案，所述处理器可通过如下操作得到所述确定结果：确定所采集的图像数据中是否存在与所展示的鉴别图案对应的区域；在存在与所展示的鉴别图案对应的区域的情况下，将该与所展示的鉴别图案对应的区域作为所述反光区域。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，所述处理器可以计算所述反光区域的尺寸和位置中的至少一个作为所述反光区域的区域特征，并且基于所述反光区域的尺寸和位置中的至少一个来识别所述目标对象是否是活体。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，在基于所述反光区域的尺寸来识别所述目标对象是否是活体的情况中，所述处理器可以将所述反光区域的尺寸与第一阈值和第二阈值相比较，其中第二阈值大于第一阈值，当所述反光区域的尺寸大于等于第一阈值并且小于第二阈值时，将所述目标对象识别为不是活体，否则将所述目标对象识别为活体；在基于所述反光区域的位置来识别所述目标对象是否是活体的情况中，所述处理器可以判断所述反光区域在所采集的图像数据中的位置，当所述反光区域的位置接近所采集的图像数据的边缘时，将所述目标对象识别为不是活体，否则将所述目标对象识别为活体。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一实现方式中，所述活体检测设备可被设置于手持终端中，所述图像采集器可以是所述手持终端的前置摄像头。

第二方面，提供了一种活体检测方法。该活体检测方法包括：向待识别的目标对象展示特定的鉴别内容；在展示所述鉴别内容期间，采集所述目标对象的图像数据；确定所采集的图像数据中是否存在与所述鉴别内容对应的反光区域、并在存在所述反光区域时确定该反光区域的区域特征，以得到一确定结果；以及基于所述确定结果识别所述目标对象是否是活体。

结合第二方面，在第二方面的一种实现方式中，所述活体检测方法可应用于一活体检测设备，所述向待识别的目标对象展示特定的鉴别内容可包括：展示所述活体检测设备的标题栏、工具栏和背景区域中的至少一个作为所述鉴别内容。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述向待识别的目标对象展示特定的鉴别内容可包括：随机地产生一个参考序列；将所述参考序列施加到所述鉴别内容以调整所述鉴别内容的显示效果。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述将所述参考序列施加到所述鉴别内容以调整所述鉴别内容的显示效果可包括：将所述参考序列施加到具有动画效果的应用图案，以调整该应用图案的显示效果。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述确定所采集的图像数据中是否存在与所述鉴别内容对应的反光区域可包括：计算所采集的图像数据中的各个像素值与所述参考序列之间的相关系数；基于所述相关系数确定各个像素值所在的位置是否是反光位置；基于所计算的反光位置确定是否存在所述反光区域。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述参考序列是多个各不相同的参考亮度序列；所述将所述参考序列施加到所述鉴别内容以调整所述鉴别内容的显示效果包括在不同的时间点依次将所述多个参考亮度序列施加到所述鉴别内容，以调整所述鉴别内容的显示效果；所述计算所采集的图像数据中的各个像素值与所述参考序列之间的相关系数包括：获取所采集的图像数据中的每个像素在施加所述参考亮度序列的各个时间点上的像素值；计算在各个时间点上的所述像素值的均值和方差；计算所述参考亮度序列的均值和方差；基于所述像素值的均值和方差以及所述参考亮度序列的均值和方差来计算所述像素值与所述参考序列之间的相关系数。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述鉴别内容可具有预定的鉴别图案，所述确定所采集的图像数据中是否存在与所述鉴别内容对应的反光区域可包括：确定所采集的图像数据中是否存在与所展示的鉴别图案对应的区域；在存在与所展示的鉴别图案对应的区域的情况下，将该与所展示的鉴别图案对应的区域作为所述反光区域。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述确定该反光区域的区域特征可包括计算所述反光区域的尺寸和位置中的至少一个作为所述区域特征；所述基于所述确定结果识别所述目标对象是否是活体可包括基于所述反光区域的尺寸和位置中的至少一个来识别所述目标对象是否是活体。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述基于所述反光区域的尺寸和位置中的至少一个来识别所述目标对象是否是活体可包括：在基于所述反光区域的尺寸来识别所述目标对象是否是活体的情况中，将所述反光区域的尺寸与第一阈值和第二阈值相比较，其中第二阈值大于第一阈值；当所述反光区域的尺寸大于等于第一阈值并且小于第二阈值时，将所述目标对象识别为不是活体，否则将所述目标对象识别为活体；在基于所述反光区域的位置来识别所述目标对象是否是活体的情况中，判断所述反光区域在所采集的图像数据中的位置；当所述反光区域的位置接近所采集的图像数据的边缘时，将所述目标对象识别为不是活体，否则将所述目标对象识别为活体。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的另一实现方式中，所述活体检测方法可被应用于手持终端中，所述采集所述目标对象的图像数据包括：利用手持终端中的前置摄像头来采集所述目标对象的图像数据。

第三方面，提供了一种电子设备，包括如上所述的活体检测设备。

在根据《活体检测设备和活体检测方法》实施例的活体检测设备和活体检测方法的技术方案中，通过从所采集的目标对象的图像数据中检测对应于鉴别内容的反光区域、并确定该反光区域的区域特征，其能够识别出特定的不具有活体人脸的目标对象，从而有效地防范攻击者借助于图像、视频显示等非活体工具进行的攻击。

图1是示意性图示了根据《活体检测设备和活体检测方法》实施例的活体检测的场景架构。

图2是示意性图示了根据《活体检测设备和活体检测方法》实施例的活体检测设备的框图。

图3（a）是示意性图示了图2的活体检测设备中的特定展示部所展示的鉴别内容的第一示例。

图3（b）是示意性图示了图2的活体检测设备中的特定展示部所展示的鉴别内容的第二示例。

图4是示意性图示了图2的活体检测设备中的特定展示部的结构框图。

图5示意性图示了图2的活体检测设备所确定的反光区域。

图6是示意性图示了根据《活体检测设备和活体检测方法》实施例的活体检测方法的流程图。

图7是示意性图示了图6的活体检测方法中的针对反光区域的确定操作的流程图。

图8是示意性图示了根据《活体检测设备和活体检测方法》实施例的用于活体检测的电子设备的框图。