可防攻击的活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明涉及可防攻击的活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取待检测图像；对待检测图像进行人脸检测，以判断待检测图像内是否有人脸；若是，则将待检测图像输入至活体检测模型内进行活体检测，以得到待检测图像的类别；其中，活体检测模型是通过照片、视频以及真人图像作为样本数据训练基于CAFFE的深度学习模型所得的。本发明通过基于大量的样本数据训练深度学习模型，使得深度学习模型能区分纸张及视频数据与真人的区别，进而得到活体检测模型，准确输出待检测图像的类别，活体检测更加准确，检测速度更加快速，模型轻量化使得活体检测模型更容易推广，可实现检测过程中防止纸张和屏幕的攻击，提高活体检测的准确率。