(12)發(fā)明專利GO6V40/00(2022.01)審查員趙婭婭(72)發(fā)明人舒玉強(qiáng)盧道和陳潔丹李薇雷聲偉蔡志杰有限公司11291儲(chǔ)介質(zhì)接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶21.一種活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述活體檢測(cè)方法包括如下步驟：接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果；向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體；其中，所述對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻亮度，判斷所述視頻亮度是否大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度；當(dāng)所述視頻亮度大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉大小和人臉位置，判斷所述人臉大小和所述人臉位置是否滿足預(yù)設(shè)條件；當(dāng)所述人臉大小和所述人臉位置滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉背景，判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景不同時(shí)，執(zhí)行步驟：對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果。2.如權(quán)利要求1所述的活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流的步驟包括：當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的活體檢測(cè)指令時(shí)，與所述客戶端建立網(wǎng)頁即時(shí)通信連接；通過所述網(wǎng)頁即時(shí)通信連接，接收所述客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流。3.如權(quán)利要求1所述的活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同的步驟之后，還包括：當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像不為活體，并向所述客戶端返回活體檢測(cè)失敗的提示信息。4.如權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果的步驟包括：從所述第一實(shí)時(shí)視頻流中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的視頻幀，將所述視頻幀發(fā)送至預(yù)設(shè)的人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)，同時(shí)，將所述第一實(shí)時(shí)視頻流發(fā)送至預(yù)設(shè)的靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)；接收所述人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第一可信度值，將所述第一可信度值作為第一檢測(cè)結(jié)果。5.如權(quán)利要求4所述的活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光的步驟包括：向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出預(yù)設(shè)種顏色的光線；所述對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果的步驟包括：3從所述第二實(shí)時(shí)視頻流中獲取所述預(yù)設(shè)種顏色的光線對(duì)應(yīng)的人臉圖像，形成人臉圖像序列，其中每種顏色的光線對(duì)應(yīng)若干幀人臉圖像；獲取所述人臉圖像序列中兩兩相鄰的顏色之間的差異圖，得到差異圖序列；將所述差異圖序列發(fā)送至預(yù)設(shè)的平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)；接收所述平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第二可信度值，將所述第二可信度值作為第二檢測(cè)結(jié)果。6.如權(quán)利要求5所述的活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體的步驟包括：將所述第一可信度值和所述第二可信度值分別與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較；當(dāng)所述第一可信度值和/或所述第二可信度值大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。7.如權(quán)利要求6所述的活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活判斷所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為同一個(gè)當(dāng)所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像為同一個(gè)人時(shí)，執(zhí)行步驟：確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。8.一種活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述活體第一檢測(cè)模塊，用于接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果；控制模塊，用于向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光；第二檢測(cè)模塊，用于在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)確定模塊，用于根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體；所述第一檢測(cè)模塊還用于：獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻亮度，判斷所述視頻亮度是否大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度；當(dāng)所述視頻亮度大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉大小和人臉位置，判斷所述人臉大小和所述人臉位置是否滿足預(yù)設(shè)條件；當(dāng)所述人臉大小和所述人臉位置滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉背景，判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景不同時(shí)，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果。9.如權(quán)利要求8所述的活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述第一檢測(cè)模塊還用于：當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的活體檢測(cè)指令時(shí)，與所述客戶端建立網(wǎng)頁即時(shí)通信連接；4通過所述網(wǎng)頁即時(shí)通信連接，接收所述客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流。10.如權(quán)利要求8至9中任一項(xiàng)所述的活體檢測(cè)裝置，其特征在于，第一檢測(cè)模塊還用從所述第一實(shí)時(shí)視頻流中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的視頻幀，將所述視頻幀發(fā)送至預(yù)設(shè)的人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)，同時(shí)，將所述第一實(shí)時(shí)視頻流發(fā)送至預(yù)設(shè)的靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)；接收所述人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第一可信度值，將所述第一可信度值作為第一檢測(cè)結(jié)果。11.如權(quán)利要求10所述的活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述控制模塊還用于：向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出預(yù)設(shè)種顏色的光線；所述第二檢測(cè)模塊還用于：從所述第二實(shí)時(shí)視頻流中獲取所述預(yù)設(shè)種顏色的光線對(duì)應(yīng)的人臉圖像，形成人臉圖像序列，其中每種顏色的光線對(duì)應(yīng)若干幀人臉圖像；獲取所述人臉圖像序列中兩兩相鄰的顏色之間的差異圖，得到差異圖序列；將所述差異圖序列發(fā)送至預(yù)設(shè)的平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)；接收所述平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第二可信度值，將所述第二可信度值作為第二檢測(cè)結(jié)果。12.如權(quán)利要求11所述的活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述確定模塊還用于：將所述第一可信度值和所述第二可信度值分別與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較；當(dāng)所述第一可信度值和/或所述第二可信度值大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。13.如權(quán)利要求12所述的活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述確定模塊還用于：判斷所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為同一個(gè)當(dāng)所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像為同一個(gè)人時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。14.一種活體檢測(cè)設(shè)備，其特征在于，所述活體檢測(cè)設(shè)備包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的活體檢測(cè)程序，所述活體檢測(cè)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的活體檢測(cè)方法的步驟。15.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有活體檢測(cè)程序，所述活體檢測(cè)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的活體檢測(cè)方法的步驟。5技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及金融科技(Fintech)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及活體檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。背景技術(shù)工智能等)應(yīng)用在金融領(lǐng)域，傳統(tǒng)金融業(yè)正在逐步向金融科技(Fintech)轉(zhuǎn)變，但由于金融行業(yè)的安全性、實(shí)時(shí)性要求，也對(duì)技術(shù)提出了[0003]目前，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于金融注冊(cè)、支付等身份認(rèn)證場(chǎng)景中，其中人臉識(shí)別技術(shù)包括人臉驗(yàn)證和活體檢測(cè)，活體檢測(cè)主要是用來確認(rèn)采集到的人臉圖像數(shù)據(jù)是來自用戶本人，而不是回放或者偽造材料?，F(xiàn)有的活體檢測(cè)方式包括：體是通過手機(jī)屏幕發(fā)光，然后檢測(cè)人臉反射光來判斷用戶是否為活體，現(xiàn)有的光線活體不能夠完全抵擋平面攻擊和視頻回放攻擊，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性不高，此外，需要由客戶端將包含用戶人臉的視頻錄制完成后，再將視頻發(fā)送給后臺(tái)服務(wù)器檢測(cè)，導(dǎo)致檢測(cè)的實(shí)時(shí)性不高，影響用戶體驗(yàn)。(2)靜默活體。靜默活體是通過檢測(cè)用戶短時(shí)間內(nèi)的微表情變化(如眼皮和眼球的律動(dòng)，眨眼，嘴唇和周邊面頰的伸縮等)來判斷用戶是否為活體，現(xiàn)有的靜默活體不能很有效地抵擋平面攻擊、視頻回放攻擊和面具攻擊，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性不高，此[0004]因而，現(xiàn)有的活體檢測(cè)方式存在檢測(cè)準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性不高、客戶端處理負(fù)擔(dān)較大的問題。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明的主要目的在于提出一種活體檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在提高活體檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，同時(shí)降低客戶端處理負(fù)擔(dān)。[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種活體檢測(cè)方法，所述活體檢測(cè)方法包括如下步[0007]接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果；[0008]向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行[0009]在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果；[0010]根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活[0011]優(yōu)選地，所述接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流的步驟包括：[0012]當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的活體檢測(cè)指令時(shí)，與所述客戶端建立網(wǎng)頁即時(shí)通信連接；6[0013]通過所述網(wǎng)頁即時(shí)通信連接，接收所述客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流。[0014]優(yōu)選地，所述對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得[0015]獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻亮度，判斷所述視頻亮度是否大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度；[0016]當(dāng)所述視頻亮度大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉大小和人臉位置，判斷所述人臉大小和所述人臉位置是否滿足預(yù)設(shè)條件；[0017]當(dāng)所述人臉大小和所述人臉位置滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉背景，判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同；[0018]當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景不同時(shí)，執(zhí)行步驟：對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果。[0019]優(yōu)選地，所述判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背[0020]當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像不為活體，并向所述客戶端返回活體檢測(cè)失敗的提示信息。[0021]優(yōu)選地，所述對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果的步驟包括：[0022]從所述第一實(shí)時(shí)視頻流中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的視頻幀，將所述視頻幀發(fā)送至預(yù)設(shè)的人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)，同時(shí)，將所述第一實(shí)時(shí)視頻流發(fā)送至預(yù)設(shè)的靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)；[0023]接收所述人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第一可信度值，將所述第一可信度值作為第一檢測(cè)結(jié)果。[0024]優(yōu)選地，所述向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光的步驟包括：[0025]向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出預(yù)設(shè)種顏色的光線；[0026]所述對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果的步驟包括：[0027]從所述第二實(shí)時(shí)視頻流中獲取所述預(yù)設(shè)種顏色的光線對(duì)應(yīng)的人臉圖像，形成人臉圖像序列，其中每種顏色的光線對(duì)應(yīng)若干幀人臉圖像；[0028]獲取所述人臉圖像序列中兩兩相鄰的顏色之間的差異圖，得到差異圖序列；[0029]將所述差異圖序列發(fā)送至預(yù)設(shè)的平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服[0030]接收所述平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第二可信度值，將所述第二可信度值作為第二檢測(cè)結(jié)果。[0031]優(yōu)選地，所述根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體的步驟包括：[0032]將所述第一可信度值和所述第二可信度值分別與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較；[0033]當(dāng)所述第一可信度值和/或所述第二可信度值大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定7所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。[0035]判斷所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為同一個(gè)人；[0036]當(dāng)所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像為同一個(gè)人[0037]此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種活體檢測(cè)裝置，所述活體檢測(cè)裝置包[0038]第一檢測(cè)模塊，用于接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果；[0039]控制模塊，用于向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光；[0040]第二檢測(cè)模塊，用于在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果；[0041]確定模塊，用于根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體。[0043]當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的活體檢測(cè)指令時(shí)，與所述客戶端建立網(wǎng)頁即時(shí)通信連接；[0044]通過所述網(wǎng)頁即時(shí)通信連接，接收所述客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流。[0045]優(yōu)選地，所述第一檢測(cè)模塊[0046]獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻亮度，判斷所述視頻亮度是否大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度；[0047]當(dāng)所述視頻亮度大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉大小和人臉位置，判斷所述人臉大小和所述人臉位置是否滿足預(yù)設(shè)條件；[0048]當(dāng)所述人臉大小和所述人臉位置滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉背景，判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同；[0049]當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景不同時(shí)，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果。[0050]優(yōu)選地，所述第一檢測(cè)模塊[0051]當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像不為活體，并向所述客戶端返回活體檢測(cè)失敗的提示信息。[0053]從所述第一實(shí)時(shí)視頻流中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的視頻幀，將所述視頻幀發(fā)送至預(yù)設(shè)的人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)，同時(shí)，將所述第一實(shí)時(shí)視頻流發(fā)送至預(yù)設(shè)的靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)；[0054]接收所述人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第一可信度值，將所述第一可信度值作為第一檢測(cè)結(jié)果。8[0056]向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出預(yù)設(shè)種顏色的光線；[0057]所述第二檢測(cè)模塊還用于：[0058]從所述第二實(shí)時(shí)視頻流中獲取所述預(yù)設(shè)種顏色的光線對(duì)應(yīng)的人臉圖像，形成人臉圖像序列，其中每種顏色的光線對(duì)應(yīng)若干幀人臉圖像；[0059]獲取所述人臉圖像序列中兩兩相鄰的顏色之間的差異圖，得到差異圖序列；[0060]將所述差異圖序列發(fā)送至預(yù)設(shè)的平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服[0061]接收所述平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第二可信度值，將所述第二可信度值作為第二檢測(cè)結(jié)果。[0063]將所述第一可信度值和所述第二可信度值分別與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較；[0064]當(dāng)所述第一可信度值和/或所述第二可信度值大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。[0066]判斷所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為同[0067]當(dāng)所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像為同一個(gè)人時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。[0068]此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種活體檢測(cè)設(shè)備，所述活體檢測(cè)設(shè)備包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的活體檢測(cè)程序，所述活體檢測(cè)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的活體檢測(cè)方法的步驟。[0069]此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有活體檢測(cè)程序，所述活體檢測(cè)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的活體檢測(cè)方法的步驟。[0070]本發(fā)明接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果；向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光；在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體。本發(fā)明通過對(duì)客戶端發(fā)送的實(shí)時(shí)視頻流依次進(jìn)行靜默活體檢測(cè)和光線活體檢測(cè)，進(jìn)而確定實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為活體，提高了活體檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，此外該過程無需客戶端進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，從而降低了客戶端處理負(fù)擔(dān)。附圖說明[0071]圖1是本發(fā)明實(shí)施例方案涉及的硬件運(yùn)行環(huán)境的設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖；[0072]圖2為本發(fā)明活體檢測(cè)方法第一實(shí)施例的流程示意圖。[0073]本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。9具體實(shí)施方式[0074]應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[0075]如圖1所示，圖1是本發(fā)明實(shí)施例方案涉及的硬件運(yùn)行環(huán)境的設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖。[0076]本發(fā)明實(shí)施例活體檢測(cè)設(shè)備為與客戶端對(duì)應(yīng)的活體檢測(cè)服務(wù)器。[0077]如圖1所示，該活體檢測(cè)設(shè)備可以包括：處理器1001,例如CPU,網(wǎng)絡(luò)接口1004,用戶接口1003,存儲(chǔ)器1005,通信總線1002。其中，通信總線1002用于實(shí)現(xiàn)這些組件之間的連接通信。用戶接口1003可以包括顯示屏(Display)、輸入單元比如鍵盤(Keyboard),可選用戶接口1003還可以包括標(biāo)準(zhǔn)的有線接口、無線接口。網(wǎng)絡(luò)接口1004可選的可以包括標(biāo)準(zhǔn)的有器(non-volatilememory),例如磁盤存儲(chǔ)器。存儲(chǔ)器1005可選的還可以是獨(dú)立于前述處理器1001的存儲(chǔ)裝置。[0078]本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖1中示出的設(shè)備結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對(duì)設(shè)備的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。[0079]如圖1所示，作為一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)的存儲(chǔ)器1005中可以包括操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)通信模塊、用戶接口模塊以及活體檢測(cè)程序。[0080]在圖1所示的設(shè)備中，網(wǎng)絡(luò)接口1004主要用于連接后臺(tái)服務(wù)器，與后臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)通信；用戶接口1003主要用于連接客戶端(用戶端),與客戶端進(jìn)行數(shù)據(jù)通信；而處理器1001可以用于調(diào)用存儲(chǔ)器1005中存儲(chǔ)的活體檢測(cè)程序，并執(zhí)行下述活體檢測(cè)方法各個(gè)實(shí)施例中的操作。[0081]基于上述硬件結(jié)構(gòu)，提出本發(fā)明活體檢測(cè)方法實(shí)施例。[0082]參照?qǐng)D2,圖2為本發(fā)明活體檢測(cè)方法第一實(shí)施例的流程示意圖，所述方法包括：[0083]步驟S10,接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果；[0084]本實(shí)施例活體檢測(cè)方法應(yīng)用于后臺(tái)活體檢測(cè)服務(wù)器對(duì)客戶端用戶進(jìn)行身份認(rèn)證的場(chǎng)景，如金融機(jī)構(gòu)(銀行機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)或理財(cái)機(jī)構(gòu))中各類金融注冊(cè)、支付場(chǎng)景，其中客[0085]本實(shí)施例中，在進(jìn)行活體檢測(cè)時(shí)，需首先建立客戶端和服務(wù)器之間的通信連接，且該通信連接能夠支持視頻流的實(shí)時(shí)傳輸，在建立通信連接后，客戶端用戶進(jìn)入人臉調(diào)整階段，該階段服務(wù)器接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，并對(duì)該第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果。[0086]其中，所述接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流的步驟可以進(jìn)一步包括：當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的活體檢測(cè)指令時(shí)，與所述客戶端建立網(wǎng)頁即時(shí)通信連接；通過所述網(wǎng)頁即時(shí)通信連接，接收所述客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流。[0087]具體地，客戶端可以在用戶進(jìn)行金融注冊(cè)、支付或其他需要對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證的場(chǎng)景時(shí)，向服務(wù)器發(fā)送活體檢測(cè)指令，服務(wù)器接收到該活體檢測(cè)指令，即與客戶端建立接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，其中WebRTC連接支持網(wǎng)頁瀏覽器進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻傳輸。[0088]需要說明的是，為盡量提高客戶端和服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸速率，該WebRTC連接可以是基于第5代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)(5G)的連接，5G下，上傳(500M/s)和下載(1G/s)速度非常施時(shí)可以靈活設(shè)置。[0089]進(jìn)一步地，所述對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果的步驟之前，還可以包括：獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻亮度，判斷所述視頻亮度是否大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度；當(dāng)所述視頻亮度大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉大小和人臉位置，判斷所述人臉大小和所述人臉位置是否滿足預(yù)設(shè)條件；當(dāng)所述人臉大小和所述人臉位置滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉背景，判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同；當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景不同時(shí)，執(zhí)行步驟：對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體[0090]在本實(shí)施例中，考慮到視頻亮度、視頻中的人臉姿態(tài)以及一些與人臉背景相關(guān)的典型攻擊場(chǎng)景(若連續(xù)幾次活體檢測(cè)中人臉背景相同，但人臉不同，則極有可能是攻擊)對(duì)活體檢測(cè)準(zhǔn)確性的影響，在進(jìn)行靜默活體檢測(cè)之前，可以通過檢測(cè)視頻亮度、視頻中的人臉大小和人臉位置、視頻中的人臉背景來排除這些因素的影響。[0091]具體地，在接收到客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流后，服務(wù)器可以首先獲取該第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻亮度，并判斷該視頻亮度是否大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度，若否，則向客戶端返回提示信息以提示用戶調(diào)整亮度，若是，則進(jìn)入人臉姿態(tài)檢測(cè)，此時(shí)獲取第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉大小和人臉位置，判斷所述人臉大小和所述人臉位置是否滿足預(yù)設(shè)條件，該預(yù)設(shè)條件包括但不限于人臉大小在預(yù)設(shè)區(qū)間范圍內(nèi)、人臉位置是否在屏幕中央且為完整人臉等，若不滿足預(yù)設(shè)條件，則說明當(dāng)前人臉姿態(tài)不端正(如離屏幕過近或過遠(yuǎn)、仰頭、歪頭等),此時(shí)向客戶端返回提示信息以提示用戶調(diào)整姿態(tài)，若滿足預(yù)設(shè)條件，則進(jìn)一步獲取第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉背景，判斷該人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同，其中歷史活體檢測(cè)視頻為本次活體檢測(cè)的上一次或前若干次活體檢測(cè)視頻，若不同，則不存在攻擊，此時(shí)對(duì)第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果。[0092]進(jìn)一步地，所述判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同的步驟之后，還包括：當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像不為活體，并向所述客戶端返回活體檢測(cè)失敗的提示信息。[0093]當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同時(shí)，極有可能是攻擊場(chǎng)景，此時(shí)服務(wù)器直接確定待檢測(cè)人臉圖像不為活體，并向客戶端返回活體檢測(cè)失敗的提示信息。[0094]通過上述方式，能夠在靜默活體檢測(cè)之前，有效排除視頻亮度、視頻中的人臉姿態(tài)以及人臉背景對(duì)活體檢測(cè)準(zhǔn)確性的影響，從而有利于進(jìn)一步提高活體檢測(cè)的準(zhǔn)確性。[0095]步驟S20,向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光；[0096]在得到靜默活體檢測(cè)結(jié)果之后，服務(wù)器向客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光，比如可以控制客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出不同11顏色的光線，該過程中，客戶端通過攝像頭采集包含有待檢測(cè)人臉圖像的第二實(shí)時(shí)視頻流發(fā)送給服務(wù)器。[0097]步驟S30,在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果；[0098]服務(wù)器在客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，并對(duì)該第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果。[0099]步驟S40,根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體。[0100]該步驟中，服務(wù)器根據(jù)上述第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果確定客戶端發(fā)送的視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為活體。比如，當(dāng)?shù)谝粰z測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果均返回待檢測(cè)人臉圖像為活體時(shí)，服務(wù)器即判定待檢測(cè)人臉圖像為活體；又如，當(dāng)?shù)谝粰z測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果為可信度值時(shí)，若第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果的可信度值均大于預(yù)設(shè)閾值，則服務(wù)器判定待檢測(cè)人臉圖像為活體。通過結(jié)合靜默活體檢測(cè)結(jié)果和光線活體檢測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了對(duì)待檢測(cè)人臉圖像是否為活體的準(zhǔn)確判定。[0101]需要說明的是，服務(wù)器還可以將第一實(shí)時(shí)視頻流和第二實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行保存，以便于后續(xù)人工審核追溯。[0102]在本實(shí)施例中，通過對(duì)客戶端發(fā)送的實(shí)時(shí)視頻流依次進(jìn)行靜默活體檢測(cè)和光線活體檢測(cè)，進(jìn)而確定實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為活體，提高了活體檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，此外該過程無需客戶端進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，從而降低了客戶端處理負(fù)擔(dān)。[0103]進(jìn)一步地，基于本發(fā)明活體檢測(cè)方法第一實(shí)施例，提出本發(fā)明活體檢測(cè)方法第二實(shí)施例。[0104]在本實(shí)施例中，所述對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果的步驟包括：從所述第一實(shí)時(shí)視頻流中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的視頻幀，將所述視頻幀發(fā)送至預(yù)設(shè)的人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)，同時(shí)，將所述第一實(shí)時(shí)視頻流發(fā)送至預(yù)設(shè)的靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)；接收所述人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第一可信度值，將所述第一可信度值作為第一檢測(cè)結(jié)果。[0105]服務(wù)器在接收到第一實(shí)時(shí)視頻流后，可以從該第一實(shí)時(shí)視頻流中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的視頻幀，比如為了提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性，可以選取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的一最佳視頻幀，然后將選取的視頻幀發(fā)送至預(yù)設(shè)的人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)進(jìn)行人皮面具攻擊檢測(cè)，同時(shí)，服務(wù)器將第一實(shí)時(shí)視頻流發(fā)送至預(yù)設(shè)的靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)進(jìn)行靜默活體檢測(cè)；之后，服務(wù)器接收人皮面具深度學(xué)習(xí)服務(wù)和靜默活體深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的可信度值，將其作為第一檢測(cè)結(jié)[0106]通過上述方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)第一實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行人皮面具攻擊檢測(cè)和靜默活體檢[0107]進(jìn)一步地，基于本發(fā)明活體檢測(cè)方法第二實(shí)施例，提出本發(fā)明活體檢測(cè)方法第三實(shí)施例。[0108]在本實(shí)施例中，上述步驟S20可以包括：向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出預(yù)設(shè)種顏色的光線；對(duì)應(yīng)地，所述對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果的步驟包括：從所述第二實(shí)時(shí)視頻流中獲取所述預(yù)設(shè)種顏色的光線對(duì)應(yīng)的人臉圖像，形成人臉圖像序列，其中每種顏色的光線對(duì)應(yīng)若干幀人臉圖像；獲取所述人臉圖像序列中兩兩相鄰的顏色之間的差異圖，得到差異圖序列；將所述差異圖序列發(fā)送至預(yù)設(shè)的平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)；接收所述平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和所述視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的第二可信度值，將所述第二可信度值作為第二檢測(cè)結(jié)果。[0109]具體地，在光線活體檢測(cè)階段，服務(wù)器控制客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出預(yù)橙等6種顏色的光線中隨機(jī)選取4種，然后控制客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)順序依次發(fā)出這4種顏色的光線，根據(jù)光線反射，第二實(shí)時(shí)視頻流中將包含該預(yù)設(shè)種顏色的光線對(duì)應(yīng)的人臉圖像，服務(wù)器從第二實(shí)時(shí)視頻流中獲取預(yù)設(shè)種顏色的光線對(duì)應(yīng)的人臉圖像，由此形成一個(gè)人臉圖像序列，其中每種顏色的光線對(duì)應(yīng)若干幀人臉圖像；然后，服務(wù)器獲取該人臉圖像序列中兩兩相鄰的顏色之間的差異圖，得到差異圖序列，比如客戶端屏幕依次種顏色的光線，則需分別獲取紅黃，黃藍(lán)，藍(lán)紫這幾個(gè)相鄰的顏色之間的差異圖，由此得到一個(gè)差異圖序列；之后，將該差異圖序列發(fā)送至預(yù)設(shè)的平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)進(jìn)行光線活體檢測(cè)；服務(wù)器接收平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)返回的可信度值，將其作為第二檢測(cè)結(jié)果。[0110]上述方式通過平面攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)和視頻攻擊深度學(xué)習(xí)服務(wù)對(duì)第二實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行光線活體檢測(cè)，檢測(cè)較為全面。[0111]進(jìn)一步地，基于本發(fā)明活體檢測(cè)方法第三實(shí)施例，提出本發(fā)明活體檢測(cè)方法第四實(shí)施例。[0112]在本實(shí)施例中，上述步驟S40可以包括：將所述第一可信度值和所述第二可信度值分別與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較；當(dāng)所述第一可信度值和/或所述第二可信度值大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。[0113]在本實(shí)施例中，服務(wù)器將上述第一可信度值和第二可信度值分別與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，以確定待檢測(cè)人臉圖像是否為活體。在一實(shí)施方式中，若預(yù)先設(shè)置的安全級(jí)別為高，則當(dāng)?shù)谝豢尚哦戎岛偷诙尚哦戎稻笥诨虻扔谒鲱A(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定待檢測(cè)人臉圖像為活體；在另一實(shí)施方式中，若預(yù)先設(shè)置的安全級(jí)別為低，則當(dāng)?shù)谝豢尚哦戎祷虻诙尚哦戎荡笥诨虻扔谒鲱A(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定待檢測(cè)人臉圖像為活體。如此判斷的靈活性較高。[0114]進(jìn)一步地，所述確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體的步驟之前，還可以包括：判斷所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為同一個(gè)人；當(dāng)所述第一實(shí)時(shí)視頻流和所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像為同一個(gè)人時(shí)，執(zhí)行步驟：確定所述待檢測(cè)人臉圖像為活體。[0115]考慮到實(shí)際的攻擊場(chǎng)景中，客戶端用戶有換臉的可能，因此，在確定待檢測(cè)人臉圖像為活體之前，可以通過人臉識(shí)別，判斷第一實(shí)時(shí)視頻流和第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像是否為同一個(gè)人，若是，則確定待檢測(cè)人臉圖像為活體；否則確定待檢測(cè)人臉圖像不為活體，并向客戶端返回活體檢測(cè)失敗的提示信息。通過這種方式，進(jìn)一步提高了活體檢測(cè)的準(zhǔn)確性。[0116]本發(fā)明還提供一種活體檢測(cè)裝置，所述活體檢測(cè)裝置包括：[0117]第一檢測(cè)模塊，用于接收客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果；[0118]控制模塊，用于向所述客戶端發(fā)送光線活體檢測(cè)指令，以控制所述客戶端屏幕按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行發(fā)光；[0119]第二檢測(cè)模塊，用于在所述客戶端屏幕發(fā)光過程中，接收所述客戶端發(fā)送的第二實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)所述第二實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行光線活體檢測(cè)，得到第二檢測(cè)結(jié)果；[0120]確定模塊，用于根據(jù)所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果確定所述待檢測(cè)人臉圖像是否為活體。[0121]進(jìn)一步地，所述第一檢測(cè)模塊還用于：[0122]當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的活體檢測(cè)指令時(shí)，與所述客戶端建立網(wǎng)頁即時(shí)通信連接；[0123]通過所述網(wǎng)頁即時(shí)通信連接，接收所述客戶端發(fā)送的第一實(shí)時(shí)視頻流。[0125]獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻亮度，判斷所述視頻亮度是否大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度；[0126]當(dāng)所述視頻亮度大于或等于預(yù)設(shè)的視頻亮度時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉大小和人臉位置，判斷所述人臉大小和所述人臉位置是否滿足預(yù)設(shè)條件；[0127]當(dāng)所述人臉大小和所述人臉位置滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，獲取所述第一實(shí)時(shí)視頻流對(duì)應(yīng)的視頻中的人臉背景，判斷所述人臉背景是否與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同；[0128]當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景不同時(shí)，對(duì)所述第一實(shí)時(shí)視頻流中的待檢測(cè)人臉圖像進(jìn)行靜默活體檢測(cè)，得到第一檢測(cè)結(jié)果。[0130]當(dāng)所述人臉背景與預(yù)先保存的歷史活體檢測(cè)視頻中的人臉背景相同時(shí)，確定所述待檢測(cè)人臉圖像不為活體，并向所述客戶端返回活體檢測(cè)失敗的提示信息。[0