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申请/专利权人：香港城市大学深圳研究院

摘要：本文提供了活体分类器建立方法、人脸活体检测方法及装置，方法包括：对采集的图像进行预处理，得到高频信息及增强图像；利用第一网络从所述高频信息中，确定相机不变的活体特征；利用第二网络从所述增强图像中，确定增强的活体特征；将所述相机不变的活体特征及所述增强的活体特征分别输入活体分类器中，得到第一人脸活体预测概率及第二人脸活体预测概率；根据人脸标签、第一人脸活体预测结果及第二人脸活体预测结果，构建二分类焦点损失函数；利用所述二分类焦点损失函数优化所述活体分类器、第一网络及第二网络中的参数。本实施例能够消除人脸活体检测中不同采集设备导致的活体判别特征的差异，提高活体检测的泛化能力。

主权项：1.一种活体分类器建立方法，其特征在于，包括：对采集的图像进行预处理，得到高频信息及增强图像；利用第一网络从所述高频信息中，确定相机不变的活体特征Mspf；利用第二网络从所述增强图像中，确定增强的活体特征Maug；其中，所述第一网络包括结构相同、参数不同的第一子网络及第二子网络，利用第一网络从所述高频信息中，确定相机不变的活体特征Mspf，包括：将所述高频信息输入至第一网络的第一子网络，得到相机信息Mcam；将所述高频信息输入至第一网络的第二子网络，得到相机与活体的融合信息Mmix；将所述相机不变的活体特征Mspf及所述增强的活体特征Maug分别输入活体分类器中，得到第一人脸活体预测概率pspf及第二人脸活体预测概率paug；根据人脸标签、第一人脸活体预测结果pspf及第二人脸活体预测结果paug，构建二分类焦点损失函数；利用所述相机与活体的融合信息Mmix减去所述相机信息Mcam，得到相机不变的活体特征Mspf；将所述相机信息Mcam输入相机分类网络中，得到相机分类预测概率Pcam；根据相机标签及所述相机分类预测概率Pcam，构建逐像素点多类焦点损失函数；和或将所述相机与活体的融合信息Mmix输入相机分类网络中，得到相机分类预测概率Pmix；根据所述相机分类预测概率Pmix，构建逐像素点多类焦点损失函数；和或将所述相机不变的活体特征Mspf输入相机分类网络中，得到相机分类预测概率Pspf，根据所述相机分类预测概率Pspf，构建去相机损失函数；和或将所述相机与活体的融合信息Mmix输入所述活体分类器中，得到第三人脸活体预测概率pmix；根据所述人脸标签及所述第三人脸活体预测概率pmix，构建二分类焦点损失函数；根据所述二分类焦点损失函数，结合逐像素点多类焦点损失函数、和或逐像素点多类焦点损失函数、和或去相机损失函数和或二分类焦点损失函数，构建目标损失函数；利用所述目标损失函数优化所述活体分类器、第一网络及第二网络中的参数。

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