定結(jié)果，即相對位置方差大于第二預(yù)定閾值，則處理進 到步驟S507。在步驟S507中，確定待檢測對象為活體。具體地，如果相對位置方差大于第 二預(yù)定閾值，其指示在待檢測對象的視頻數(shù)據(jù)中確定的兩眼瞳孔的位置存在明顯變化，兩 眼瞳孔的明顯變化可能是待檢測對象正常操作期間伴隨操作出現(xiàn)的，甚至可以僅是活體人 眼在一定時段內(nèi)的正常生理運動，這是作為活體的待檢測對象具有的特性。
[0094] 相反地，如果在步驟S506中獲得否定結(jié)果，即相對位置方差不大于第二預(yù)定閾 值，則處理進到步驟S508。在步驟S508中，確定待檢測對象為非活體。具體地，如果相對位 置方差不大于第二預(yù)定閾值，其指示在待檢測對象的視頻數(shù)據(jù)中不存在瞳孔的位置明顯變 化，即待檢測對象不具有活體人眼在一定時段內(nèi)的正常生理運動的活體特性。
[0095] 如上參照圖5描述了根據(jù)本發(fā)明的第二實施例的活體檢測方法，其不用展示特殊 內(nèi)容序列或者提示用戶注視屏幕中內(nèi)容，有更好的隱蔽性。對于照片攻擊者，因為照片中眼 睛瞳孔的相對位置一直不變，本實施例的方法可以將其區(qū)分出。
[0096] 圖6是進一步圖示根據(jù)本發(fā)明第三實施例的第一示例的活體檢測方法的流程圖。 不同于以上參照圖4和圖5描述的根據(jù)本發(fā)明第一和第二實施例的活體檢測方法中針對視 頻的每一幀圖像，由活體檢測模塊22執(zhí)行圖像處理的方式。在根據(jù)本發(fā)明第三實施例的活 體檢測方法中，由活體檢測模塊22考慮整個視頻所有幀的信息，即考慮各幀在時間上的先 后關(guān)系，動作持續(xù)的時長等。具體地，根據(jù)本發(fā)明第三實施例的第一示例的活體檢測方法包 括以下步驟。
[0097] 在步驟S601中，預(yù)先訓(xùn)練獲得訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù)中訓(xùn)練眼睛圖像與眼睛注視方向序 列的對應(yīng)關(guān)系。在根據(jù)本發(fā)明第三實施例的活體檢測方法中，在訓(xùn)練過程中例如可以僅區(qū) 分上下左右四個方向。在采集訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù)時，生成一個隨機上下左右運動點的視頻，要求 被采集對象注視該運動點。例如，運動點為從左上到右上、再到右下、再到右上，則該運動點 的序列標注為"右-下-上"。將針對該運動點采集的采集對象注視該運動點的視頻輸入活 體檢測模塊22 (諸如RNN)，要求活體檢測模塊22對此輸出"右-下-上"的序列。通過大 量這樣的視頻和對應(yīng)的序列輸出的訓(xùn)練后，活體檢測模塊22就能直接根據(jù)視頻輸出運動 方向的序列。此后，處理進到步驟S602。
[0098] 步驟S602到步驟S604分別與圖4中的步驟S401到步驟S403相同，將省略其重 復(fù)描述。
[0099] 在獲得在顯示預(yù)定內(nèi)容的同時，所述活體檢測系統(tǒng)20的視頻采集模塊21采集注 視預(yù)定內(nèi)容的顯示的待檢測對象的視頻之后，在步驟S605中，由所述活體檢測模塊22提取 人臉圖像中的待檢測眼睛圖像。此后，處理進到步驟S606。
[0100] 在步驟S606中，基于對應(yīng)關(guān)系和待檢測眼睛圖像，確定對應(yīng)于視頻數(shù)據(jù)的眼睛注 視方向序列作為特征信號。在根據(jù)本發(fā)明第三實施例的活體檢測方法中，基于如上在步驟 S601中獲得的眼睛圖像與眼睛注視方向序列的對應(yīng)關(guān)系，所述活體檢測模塊22輸出對應(yīng) 于待檢測眼睛圖像的注視方向序列作為特征信號。此后，處理進到步驟S607。
[0101] 在步驟S607中，判斷眼睛注視方向序列與位置變化的目標的位置變化序列是否 對應(yīng)。
[0102] 如果在步驟S607中獲得肯定結(jié)果，即所述活體檢測模塊22輸出的眼睛注視方向 序列與位置變化的目標的位置變化序列相對應(yīng)，則處理進到步驟S608。在步驟S608中，確 定待檢測對象為活體。也就是說，如果所述活體檢測模塊22輸出的眼睛注視方向序列與位 置變化的目標的位置變化序列相對應(yīng)，其指示在待檢測對象的視頻數(shù)據(jù)中存在跟隨目標的 位置變化而變化的眼睛，這是作為活體的待檢測對象具有的特性。
[0103] 相反地，如果在步驟S607中獲得否定結(jié)果，即所述活體檢測模塊22輸出的眼睛 注視方向序列與位置變化的目標的位置變化序列不相對應(yīng)，則處理進到步驟S609。在步驟 S609中，確定待檢測對象為非活體。具體地，如果所述活體檢測模塊22輸出的眼睛注視方 向序列與位置變化的目標的位置變化序列不相對應(yīng)，即待檢測對象不具有眼睛跟隨目標位 置變化而變化的特性。
[0104] 如上參照圖6描述了根據(jù)本發(fā)明的第三實施例的第一示例的活體檢測方法，其利 用人眼隨著屏幕中內(nèi)容的位置改變而產(chǎn)生眼球的運動的特點，能夠有效的區(qū)分出視頻回 放、照片和活體人臉。
[0105] 圖7是進一步圖示根據(jù)本發(fā)明第三實施例的第二示例的活體檢測方法的流程圖。 圖7所示的步驟S701與圖6所示的步驟S601相同，同樣是通過大量視頻和對應(yīng)的序列輸 出的訓(xùn)練后，獲得訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù)中訓(xùn)練眼睛圖像與眼睛注視方向序列的對應(yīng)關(guān)系。此后，不 同于如圖6所示的根據(jù)本發(fā)明第三實施例的第一示例的活體檢測方法，如圖7所示的根據(jù) 本發(fā)明第三實施例的第二示例的活體檢測方法可以不包括提示預(yù)定內(nèi)容的顯示，顯示預(yù)定 內(nèi)容的步驟。圖示根據(jù)本發(fā)明第三實施例的第二示例的活體檢測方法直接經(jīng)由步驟S702 到步驟S704,由所述視頻采集模塊21采集的用戶正常操作流程（例如，點選菜單）期間的 視頻，并且由所述活體檢測模塊22提取人臉圖像中的待檢測眼睛圖像。此后，處理進到步 驟 S706。
[0106] 在步驟S706中，判斷眼睛注視方向序列的變化度是否大于第三預(yù)定閾值。
[0107] 如果在步驟S706中獲得肯定結(jié)果，即眼睛注視方向序列的變化度大于第三預(yù)定 閾值，則處理進到步驟S707。在步驟S707中，確定待檢測對象為活體。具體地，如果眼睛注 視方向序列的變化度大于第三預(yù)定閾值，其指示在待檢測對象的視頻數(shù)據(jù)中存在注視方向 明顯變化的眼睛，這是待檢測對象正常操作期間伴隨操作出現(xiàn)的，甚至可以僅是活體人眼 在一定時段內(nèi)的正常生理運動，這是作為活體的待檢測對象具有的特性。
[0108] 相反地，如果在步驟S706中獲得否定結(jié)果，即眼睛注視方向序列的變化度不大于 第三預(yù)定閾值，則處理進到步驟S708。在步驟S708中，確定待檢測對象為非活體。具體地， 如果眼睛注視方向序列的變化度不大于第三預(yù)定閾值，其指示在待檢測對象的視頻數(shù)據(jù)中 不存在眼睛注視方向的明顯變化，即待檢測對象不具有活體人眼在一定時段內(nèi)的正常生理 運動的活體特性。
[0109] 如上參照圖7描述了根據(jù)本發(fā)明的第三實施例的第二示例的活體檢測方法，其不 用展示特殊內(nèi)容序列或者提示用戶注視屏幕中內(nèi)容，有更好的隱蔽性。其通過判斷待檢測 對象是否具有一定時段內(nèi)的正常生理運動的活體特性，能夠有效的區(qū)分出視頻回放、照片 和活體人臉。
[0110] 圖8是圖示根據(jù)本發(fā)明實施例的視頻檢測系統(tǒng)的示意性框圖。如圖8所示，根據(jù) 本發(fā)明實施例的視頻檢測系統(tǒng)8包括：處理器81、存儲器82、以及在所述存儲器82的中存 儲的計算機程序指令83。
[0111] 所述計算機程序指令83在所述處理器81運行時可以實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實施例的活 體檢測系統(tǒng)的各個功能模塊的功能，并且/或者可以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實施例的活體檢測方 法的各個步驟。
[0112] 具體地，在所述計算機程序指令83被所述處理器81運行時執(zhí)行以下步驟：獲取經(jīng) 由視頻采集模塊采集的視頻數(shù)據(jù)；基于所述視頻數(shù)據(jù)，確定待檢測對象的特征信號；以及 判斷所述特征信號是否滿足第一預(yù)定條件，如果所述特征信號滿足所述第一預(yù)定條件，則 確定所述待檢測對象為活體，其中，所述特征信號指示所述待檢測對象的眼部運動。
[0113] 此外，在所述計算機程序指令83被所述處理器81運行時執(zhí)行的活體檢測方法還 包括：在所述獲取經(jīng)由視頻采集模塊采集的視頻數(shù)據(jù)之前，提示預(yù)定內(nèi)容的顯示；以及顯 示所述預(yù)定內(nèi)容，其中所述預(yù)定內(nèi)容包含位置變化的目標。
[0114] 此外，在所述計算機程序指令83被所述處理器81運行時執(zhí)行的所述基于所述視 頻數(shù)據(jù)，確定待檢測對象的特征信號的步驟包括：基于所述視頻數(shù)據(jù)，確定其中的人臉圖像 作為所述待檢測對象；提取所述人臉圖像中眼角和瞳孔的位置信息；基于所述眼角和瞳孔 的位置信息，確定在所述預(yù)定內(nèi)容顯示期間，所述瞳孔的相對位置序列；以及確定所述瞳孔 的相對位置序列與所述位置變化的目標的位置序列的相關(guān)系數(shù)作為所述特征信號。
[0115] 此外，在所述計算機程序指令83被所述處理器81運行時執(zhí)行的所述判斷所述特 征信號是否滿足第一預(yù)定條件，如果所述特征信號滿足所述第一預(yù)定條件，則確定所述待 檢測對象為活體的步驟包括：判斷所述相關(guān)系數(shù)是否大于第一預(yù)定閾值，如果所述相關(guān)系 數(shù)大于所述第一預(yù)定閾值，則確定所述待檢測對象為活體。
[0116] 此外，在所述計算機程序指令83被所述處理器81運行時執(zhí)行的所述基于所述視 頻數(shù)據(jù)，確定待檢測對象的特征信號的步驟包括：基于所述視頻數(shù)據(jù)，確定其中的人臉圖像 作為所述待檢測對象；提取所述人臉圖像中眼角和瞳孔的位置信息；基于所述眼角和瞳孔 的位置信息，確定所述瞳孔的相對位置序列；以及確定所述瞳孔的相對位置方差作為所述 特征信號。
[0117] 此外，在所述計算機程序指令83被所述處理器81運行時執(zhí)行的所述判斷所述特 征信號是否滿足第一預(yù)定條件，如果所述特征信號滿足所述第一預(yù)定條件，則確定所述待 檢測對象為活體的步驟包括：判斷所述相對位置方差是否大于第二預(yù)定