活體識別方法和裝置與流程
2023-10-09 09:58:29 2
本公開涉及生物識別技術領域，尤其涉及活體識別方法和裝置。
背景技術：
隨著計算機視覺的發展，人臉識別已經廣泛應用在在線支付、網絡金融等業務中。在人臉識別的過程中活體驗證是一個重要的步驟，可以提高系統的安全性。現有的人臉活體驗證過程往往根據用戶面部的動作如眨眼、嘴型變化等來判定是否活體，這些方案均需要用戶良好的配合才能識別出活體。
技術實現要素：
為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種活體識別方法和裝置。
根據本公開實施例的第一方面，提供一種活體識別方法，包括：
採集待檢測目標在第一光照下的n張第一眼部圖像，以及在第二光照下的n張第二眼部圖像；所述n為大於或等於1的整數；所述第一光照的亮度不同於所述第二光照的亮度；
根據所述n張第一眼部圖像，獲取瞳孔的第一特徵信息；所述第一特徵信息為所述瞳孔在所述第一光照下的特徵信息；
根據所述n張第二眼部圖像，獲取瞳孔的第二特徵信息；所述第二特徵信息為所述瞳孔在所述第二光照下的特徵信息；
根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，對所述待檢測目標進行活體識別。
可選地，根據n張眼部圖像，獲取瞳孔的特徵信息，包括：
獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度；
根據n張眼部圖像中的所述眼睛的寬度和所述瞳孔的寬度，獲取瞳孔的特徵信息；
其中，當所述眼部圖像為第一眼部圖像時，所述特徵信息為第一特徵信息；
當所述眼部圖像為第二眼部圖像時，所述特徵信息為第二特徵信息。
可選地，所述根據n張眼部圖像中的所述眼睛的寬度和所述瞳孔的寬度，獲取瞳孔的特徵信息，包括：
獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值；
根據所述n張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值，獲取瞳孔的特徵信息。
可選地，所述獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度，包括：分別獲取每張眼部圖像中的左眼的寬度、左眼中瞳孔的寬度、右眼的寬度和右眼中瞳孔的寬度；
所述獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值，包括：獲取每張眼部圖像中所述左眼中瞳孔的寬度與所述左眼的寬度的第一比值，以及獲取每張眼部圖像中所述右眼中瞳孔的寬度與所述右眼的寬度的第二比值；
根據所述第一比值和所述第二比值，獲得每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值。
可選地，所述獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度，包括：
從每張眼部圖像中獲取眼睛的特徵點和瞳孔的特徵點；
根據所述眼睛的特徵點，確定所述眼睛的寬度；
根據所述眼睛的特徵點，確定所述瞳孔的寬度。
可選地，所述根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，對所述待檢測目標進行活體識別，包括：
根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，確定所述瞳孔的大小是否發生變化；
當所述瞳孔的大小發生變化時，識別所述待檢測目標為活體；
當所述瞳孔的大小不發生變化時，識別所述待檢測目標為非活體。
根據本公開實施例的第二方面，提供一種活體識別裝置，包括：
採集模塊，被配置為採集待檢測目標在第一光照下的n張第一眼部圖像，以及在第二光照下的n張第二眼部圖像；所述n為大於或等於1的整數；所述第一光照的亮度不同於所述第二光照的亮度；
獲取模塊，被配置為根據所述n張第一眼部圖像，獲取瞳孔的第一特徵信息；所述第一特徵信息為所述瞳孔在所述第一光照下的特徵信息；以及根據所述n張第二眼部圖像，獲取瞳孔的第二特徵信息；所述第二特徵信息為所述瞳孔在所述第二光照下的特徵信息；
識別模塊，被配置為根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，對所述待檢測目標進行活體識別。
可選地，所述獲取模塊，包括：第一獲取子模塊和第二獲取子模塊；
所述第一獲取子模塊，被配置為獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度；
所述第二獲取子模塊，被配置為根據n張眼部圖像中的所述眼睛的寬度和所述瞳孔的寬度，獲取瞳孔的特徵信息；
其中，當所述眼部圖像為第一眼部圖像時，所述特徵信息為第一特徵信息；
當所述眼部圖像為第二眼部圖像時，所述特徵信息為第二特徵信息。
可選地，所述第二獲取子模塊，被配置為獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值；以及根據所述n張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值，獲取瞳孔的特徵信息。
可選地，所述第一獲取子模塊，被配置為分別獲取每張眼部圖像中的左眼的寬度、左眼中瞳孔的寬度、右眼的寬度和右眼中瞳孔的寬度；
所述第二獲取子模塊，被配置為獲取每張眼部圖像中所述左眼中瞳孔的寬度與所述左眼的寬度的第一比值，以及獲取每張眼部圖像中所述右眼中瞳孔的寬度與所述右眼的寬度的第二比值；根據所述第一比值和所述第二比值，獲得每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值。
可選地，所述第一獲取子模塊，被配置為從每張眼部圖像中獲取眼睛的特徵點和瞳孔的特徵點；根據所述眼睛的特徵點，確定所述眼睛的寬度；以及根據所述眼睛的特徵點，確定所述瞳孔的寬度。
可選地，所述識別模塊包括：確定子模塊和識別子模塊；
所述確定子模塊，被配置為根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，確定所述瞳孔的大小是否發生變化；
所述識別子模塊，被配置為當所述瞳孔的大小發生變化時，識別所述待檢測目標為活體；當所述瞳孔的大小不發生變化時，識別所述待檢測目標為非活體。
根據本公開實施例的第三方面，提供一種活體識別裝置，包括：
處理器；
用於存儲處理器可執行指令的存儲器；
其中，所述處理器被配置為：
採集待檢測目標在第一光照下的n張第一眼部圖像，以及在第二光照下的n張第二眼部圖像；所述n為大於或等於1的整數；所述第一光照的亮度不同於所述第二光照的亮度；
根據所述n張第一眼部圖像，獲取瞳孔的第一特徵信息；所述第一特徵信息為所述瞳孔在所述第一光照下的特徵信息；
根據所述n張第二眼部圖像，獲取瞳孔的第二特徵信息；所述第二特徵信息為所述瞳孔在所述第二光照下的特徵信息；
根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，對所述待檢測目標進行活體識別。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：通過採集待檢測目標在不同光照下的眼部圖像，然後根據不同光照下的眼部圖像，獲取不同光照下的瞳孔的特徵信息，進而根據不同光照下的瞳孔的特徵信息，對待檢測目標進行活體識別。因此，本實施例通過採集不同光照下的眼部圖像即可進行活體識別，需要改變的是光照，無需待檢測目標進行動作配合，提高活體識別的準確度和效率，也簡化了待檢測目標的操作。
應當理解的是，以上的一般描述和後文的細節描述僅是示例性和解釋性的，並不能限制本公開。
附圖說明
此處的附圖被併入說明書中並構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，並與說明書一起用於解釋本公開的原理。
圖1是根據一示例性實施例示出的一種活體識別方法的流程圖。
圖2是根據一示例性實施例示出的在不同光照下採集到的眼部圖像的示意圖。
圖3是根據另一示例性實施例示出的一種活體識別方法的流程圖。
圖4是根據一示例性實施例示出的眼睛的寬度和瞳孔的寬度的示意圖。
圖5是根據一示例性實施例示出的眼睛的特徵點和瞳孔的特徵點的示意圖。
圖6是根據一示例性實施例示出的一種活體識別裝置的框圖。
圖7是根據另一示例性實施例示出的一種活體識別裝置的框圖。
圖8是根據另一示例性實施例示出的一種活體識別裝置的框圖。
圖9是根據一示例性實施例示出的一種活體識別裝置800的框圖。
通過上述附圖，已示出本公開明確的實施例，後文中將有更詳細的描述。這些附圖和文字描述並不是為了通過任何方式限制本公開構思的範圍，而是通過參考特定實施例為本領域技術人員說明本公開的概念。
具體實施方式
這裡將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式並不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本公開一些方面相一致的裝置和方法的例子。
圖1是根據一示例性實施例示出的一種活體識別方法的流程圖，如圖1所示，活體識別方法用於終端中，包括以下步驟。
在步驟s11中，採集待檢測目標在第一光照下的n張第一眼部圖像。
在步驟s12中，採集待檢測目標在第二光照下的n張第二眼部圖像。
本實施例中可以對待檢測目標進行活體檢測，以識別該待檢測目標為活體還是非活體。該待檢測目標可以為人，也可以為動物，本實施對此不做限定。本實施例在該待檢測目標處於兩種不同亮度的光照下，分別採集該待檢測目標的眼部圖像，該眼部圖像為包含眼睛在內的圖像，本實施例對眼部圖像的圖像範圍不做限定。在第一光照照射待檢測目標時，採集n張眼部圖像，該眼部圖像此處稱為第一眼部圖像；該第一眼部圖像表示在第一光照下採集到的眼部圖像。在第二光照照射待檢測目標時，採集n張眼部圖像，該眼部圖像稱為第二眼部圖像，該第二眼部圖像表示在第二光照下採集到的眼部圖像。本實施例中的第一光照的亮度不同於第二光照的亮度。其中，圖2示出了不同光照下的採集到的眼部圖像的示意圖。
需要說明的是，第一光照和第二光照可以是終端的屏幕發出的光照，或者，也可以是終端的閃光燈發出的光照。或者，第一光照和第二光照可以是獨立於終端之外的光源發出的光照，本實施例對此不做限定。
可選地，本實施例可以按照預設時間間隔採集上述n張第一眼部圖像，也就是相鄰兩張第一眼部圖像的採集時間間隔為該預設時間間隔。相應地，本實施例也按照預設時間間隔採集上述n張第二眼部圖像。
在步驟s13中，根據所述n張第一眼部圖像，獲取瞳孔的第一特徵信息；所述第一特徵信息為所述瞳孔在所述第一光照下的特徵信息。
本實施例中，在採集到n張第一眼部圖像後，從該n張第一眼部圖像中可以提取出眼睛中瞳孔的特徵信息，該特徵信息稱為第一特徵信息，該第一特徵信息為待檢測目標的瞳孔在第一光照下的特徵信息。
在步驟s14中，根據所述n張第二眼部圖像，獲取瞳孔的第二特徵信息；所述第二特徵信息為所述瞳孔在所述第二光照下的特徵信息。
本實施例中，在採集到n張第二眼部圖像後，從該n張第二眼部圖像中可以提取出眼睛中瞳孔的特徵信息，該特徵信息稱為第二特徵信息，該第二特徵信息為待檢測目標的瞳孔在第二光照下的特徵信息。
需要說明的是，步驟s13與步驟s12和步驟s14的執行順序，本實施例不做限定。
在步驟s15中，根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，對所述待檢測目標進行活體識別。
本實施例中，在獲取待檢測目標的瞳孔在第一光照下的第一特徵信息，以及待檢測目標的瞳孔在第二光照下的第二特徵信息後，由於活體的待檢測目標的瞳孔受到不同光照下的刺激會產生變化，相應地，瞳孔在不同光照下的特徵信息也會不相同，因此，本實施例根據第一光照下的第一特徵信息和第二光照下的第二特徵信息，對待檢測目標進行活體識別。
綜上所述，本實施例提供的活體識別方法，通過採集待檢測目標在不同光照下的眼部圖像，然後根據不同光照下的眼部圖像，獲取不同光照下的瞳孔的特徵信息，進而根據不同光照下的瞳孔的特徵信息，對待檢測目標進行活體識別。因此，本實施例通過採集不同光照下的眼部圖像即可進行活體識別，需要改變的是光照，無需待檢測目標進行動作配合，提高了活體識別的準確度和效率，也簡化了待檢測目標的操作。
其中，上述s15的一種可能的實現方式為：根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，確定所述瞳孔的大小是否發生變化；當所述瞳孔的大小發生變化時，識別所述待檢測目標為活體；當所述瞳孔的大小不發生變化時，識別所述待檢測目標為非活體。本實施例中，由於不同光照下的刺激，活體的待檢測目標的瞳孔的大小會發生變化，這是生理現象，而非活體的待檢目標的瞳孔的大小則不會發生變化，因此，本實施例根據不同光照下獲取到的瞳孔的特徵信息來判斷瞳孔的大小是否發生變化，若確定瞳孔的大小發生變化，則識別該待檢測目標為活體，若確定瞳孔的大小未發生變化，則識別該待檢測目標為非活體。
其中，s15的一種可能的實現方式為：將第一特徵信息和第二特徵信息輸入至訓練好的分類器中，由訓練好的分類器根據第一特徵信息和第二特徵信息進行活體識別，本實施例再獲取訓練好的分類器的識別結果。在對分類器進行訓練階段中，採集一定數量的活體在光照變化前後的眼部圖像，並提取各眼部圖像中瞳孔的特徵信息，輸入待訓練的分類器(如adaboost)。另外，還採集一定數量的非活體在光照變化前後的眼部圖像，並提取各眼部圖像中瞳孔的特徵信息，也輸入待訓練的分類器(如adaboost)，進行分類器的學習訓練。在活體的瞳孔的特徵信息和非活體的瞳孔的特徵信息均學習完畢後，待訓練的分類器成為訓練好的分類器。
圖3是根據另一示例性實施例示出的一種活體識別方法的流程圖，如圖3所示，活體識別方法用於終端中，包括以下步驟。
在步驟s21中，採集待檢測目標在第一光照下的n張第一眼部圖像。
在步驟s22中，採集待檢測目標在第二光照下的n張第二眼部圖像。
本實施例中，s21和s22的具體實現過程可以參見圖1所示實施例中的相關描述，此處不再贅述。
在步驟s23中，獲取n張第一眼部圖像中每張第一眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度。
在步驟s24中，根據n張第一眼部圖像中的所述眼睛的寬度和所述瞳孔的寬度，獲取瞳孔的第一特徵信息。
本實施例中，以n等於2為例進行舉例說明，獲取第一張第一眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度，獲取第二張第一眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度。其中，眼睛的寬度和瞳孔的寬度如圖4所示。然後根據第一張第一眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度，以及第二張第一眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度，獲取瞳孔的第一特徵信息。
可選地，上述s23的一種可能的實現方式可以包括步驟s231-步驟s233：
在步驟s231，從每張第一眼部圖像中獲取眼睛的特徵點和瞳孔的特徵點。
在步驟s232，根據所述眼睛的特徵點，確定所述眼睛的寬度。
在步驟s233，根據所述眼睛的特徵點，確定所述瞳孔的寬度。
本實施例中，可以使用定位算法(例如esr算法)從每張第一眼部圖像中來定位眼睛的特徵點和瞳孔的特徵點。定位算法分為訓練和應用兩個階段。在訓練階段，根據活體判別的需要手工標註眼睛和瞳孔的特徵點。其中，本實施例中特徵點的位置可以參見圖5所示。而且訓練階段的樣本需要標定足夠數量、不同人在不同光照下的眼部圖像。然後用標註好的樣本來訓練特徵點定位算法。在應用階段，採集到眼部圖像後，就可以使用訓練好的定位算法，定位眼睛的特徵點和瞳孔的特徵點。然後根據眼睛的特徵點可以定位到眼睛在第一眼部圖像中的位置，從而確定出第一眼部圖像中的眼睛的寬度，以及根據瞳孔的特徵點可以定位到瞳孔在第一眼部圖像中的位置，從而確定出第一眼部圖像中的瞳孔的寬度。
可選地，步驟s24的一種可能的實現方式為：獲取n張第一眼部圖像中每張第一眼部圖像中的瞳孔的寬度和眼睛的寬度的比值，根據所有第一眼部圖像中的瞳孔的寬度和眼睛的寬度的比值，獲得瞳孔的第一特徵信息。例如：所有第一眼部圖像中的瞳孔的寬度和眼睛的寬度的比值分別為：r11、r12、…、r1n，則一種方式為：將所有第一眼部圖像中的瞳孔的寬度和眼睛的寬度的比值組合在一起形成瞳孔的第一特徵信息，瞳孔的第一特徵信息例如為(r11、r12、…、r1n)。或者，另一種方式為：對所有第一眼部圖像中的瞳孔的寬度和眼睛的寬度的比值進行加權平均處理，獲得瞳孔的第一特徵信息，以每個加權係數為1為例，則瞳孔的第一特徵信息為(r11+r12+…+r1n)/n。
其中，採集的第一眼部圖像中包括左眼和右眼，因此，上述的眼睛的寬度可以只指左眼的寬度，上述的瞳孔的寬度可以只指左眼的瞳孔的寬度。或者，上述的眼睛的寬度可以只指右眼的寬度，上述的瞳孔的寬度可以只指右眼的瞳孔的寬度。或者，上述的眼睛的寬度可以指左眼的寬度與右眼的寬度的平均值，上述的瞳孔的寬度可以指左眼的瞳孔的寬度和右眼的瞳孔的寬度的平均值。
或者，上述的眼睛的寬度包括左眼的寬度和右眼的寬度。上述的瞳孔的寬度包括左眼的瞳孔的寬度和右眼的瞳孔的寬度。相應地，上述獲取每張第一眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度，包括：獲取每張第一眼部圖像中的左眼的寬度、左眼中瞳孔的寬度、右眼的寬度和右眼中瞳孔的寬度。所述獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值，包括：獲取每張眼部圖像中所述左眼中瞳孔的寬度與所述左眼的寬度的第一比值，以及獲取每張眼部圖像中所述右眼中瞳孔的寬度與所述右眼的寬度的第二比值；根據所述第一比值和所述第二比值，獲得每張第一眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值。
可選地，根據所述第一比值和所述第二比值，獲得每張第一眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值的一種可能的實現方式為：對第一比值和第二比值進行加權平均處理，獲得的值作為第一眼部圖像中的瞳孔的寬度與眼睛的寬度的比值。
可選地，根據所述第一比值和所述第二比值，獲得每張第一眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值的另一種可能的實現方式為：將第一比值(r左)，以及第二比值(r右)合併在一起，獲得瞳孔的寬度與眼睛的寬度的比值，例如：r11＝(r1左，r1右)。
在步驟s25中，獲取n張第二眼部圖像中每張第二眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度。
在步驟s26中，根據n張第二眼部圖像中的所述眼睛的寬度和所述瞳孔的寬度，獲取瞳孔的第二特徵信息。
本實施例中，步驟s25和步驟s26的具體實現過程可以參見步驟s23和s24的具體實現過程，此處不再贅述。
在步驟s27中，根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，對所述待檢測目標進行活體識別。
本實施例中，s27的具體實現過程可以參見圖1所示實施例中的相關描述，此處不再贅述。
綜上所述，本實施例提供的活體識別方法，通過採集待檢測目標在不同光照下的眼部圖像，然後根據不同光照下的眼部圖像，獲取不同光照下的瞳孔的特徵信息，進而根據不同光照下的瞳孔的特徵信息，對待檢測目標進行活體識別。因此，本實施例通過採集不同光照下的眼部圖像即可進行活體識別，需要改變的是光照，無需待檢測目標進行動作配合，提高了活體識別的準確度和效率，也簡化了待檢測目標的操作。
下述為本公開裝置實施例，可以用於執行本公開方法實施例。對於本公開裝置實施例中未披露的細節，請參照本公開方法實施例。
圖6是根據一示例性實施例示出的一種活體識別裝置的框圖。該活體識別裝置可以通過軟體、硬體或者兩者的結合實現成為電子設備的部分或者全部。參照圖6，該裝置包括採集模塊100，獲取模塊200和識別模塊300。
採集模塊100，被配置為採集待檢測目標在第一光照下的n張第一眼部圖像，以及在第二光照下的n張第二眼部圖像；所述n為大於或等於1的整數；所述第一光照的亮度不同於所述第二光照的亮度。
獲取模塊200，被配置為根據採集模塊100採集的所述n張第一眼部圖像，獲取瞳孔的第一特徵信息；所述第一特徵信息為所述瞳孔在所述第一光照下的特徵信息；以及根據採集模塊100採集的所述n張第二眼部圖像，獲取瞳孔的第二特徵信息；所述第二特徵信息為所述瞳孔在所述第二光照下的特徵信息；
識別模塊300，被配置為根據獲取模塊200獲取的所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，對所述待檢測目標進行活體識別。
關於上述實施例中的裝置，其中各個模塊執行操作的具體方式已經在有關該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。
圖7是根據另一示例性實施例示出的一種活體識別裝置的框圖。該活體識別裝置可以通過軟體、硬體或者兩者的結合實現成為電子設備的部分或者全部。參照圖7，本實施例的裝置在圖6所示實施例的基礎上，所述獲取模塊200，包括：第一獲取子模塊210和第二獲取子模塊220。
所述第一獲取子模塊210，被配置為獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的眼睛的寬度和瞳孔的寬度。
所述第二獲取子模塊220，被配置為根據n張眼部圖像中的所述眼睛的寬度和所述瞳孔的寬度，獲取瞳孔的特徵信息。
其中，當所述眼部圖像為第一眼部圖像時，所述特徵信息為第一特徵信息；
當所述眼部圖像為第二眼部圖像時，所述特徵信息為第二特徵信息。
可選地，所述第二獲取子模塊220，被配置為獲取n張眼部圖像中每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值；以及根據所述n張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值，獲取瞳孔的特徵信息。
可選地，所述第一獲取子模塊210，被配置為分別獲取每張眼部圖像中的左眼的寬度、左眼中瞳孔的寬度、右眼的寬度和右眼中瞳孔的寬度。
所述第二獲取子模塊220，被配置為獲取每張眼部圖像中所述左眼中瞳孔的寬度與所述左眼的寬度的第一比值，以及獲取每張眼部圖像中所述右眼中瞳孔的寬度與所述右眼的寬度的第二比值；根據所述第一比值和所述第二比值，獲得每張眼部圖像中的所述瞳孔的寬度與所述眼睛的寬度的比值。
可選地，所述第一獲取子模塊210，被配置為從每張眼部圖像中獲取眼睛的特徵點和瞳孔的特徵點；根據所述眼睛的特徵點，確定所述眼睛的寬度；以及根據所述眼睛的特徵點，確定所述瞳孔的寬度。
關於上述實施例中的裝置，其中各個模塊執行操作的具體方式已經在有關該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。
圖8是根據另一示例性實施例示出的一種活體識別裝置的框圖。該活體識別裝置可以通過軟體、硬體或者兩者的結合實現成為電子設備的部分或者全部。參照圖8，本實施例的裝置在圖6或圖7所示實施例的基礎上，本實施例中的所述識別模塊300包括：確定子模塊310和識別子模塊320。
所述確定子模塊310，被配置為根據所述第一特徵信息和所述第二特徵信息，確定所述瞳孔的大小是否發生變化；
所述識別子模塊320，被配置為當確定子模塊310確定所述瞳孔的大小發生變化時，識別所述待檢測目標為活體；當確定子模塊310確定所述瞳孔的大小不發生變化時，識別所述待檢測目標為非活體。
關於上述實施例中的裝置，其中各個模塊執行操作的具體方式已經在有關該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。
圖9是根據一示例性實施例示出的一種活體識別裝置800的框圖。例如，裝置800可以是行動電話，計算機，數字廣播終端，消息收發設備，遊戲控制臺，平板設備，醫療設備，健身設備，個人數字助理等。
參照圖9，裝置800可以包括以下一個或多個組件：處理組件802，存儲器804，電力組件806，多媒體組件808，音頻組件810，輸入/輸出(i/o)的接口812，傳感器組件814，以及通信組件816。
處理組件802通常控制裝置800的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數據通信，相機操作和記錄操作相關聯的操作。處理組件802可以包括一個或多個處理器820來執行指令，以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件802可以包括一個或多個模塊，便於處理組件802和其他組件之間的交互。例如，處理組件802可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件808和處理組件802之間的交互。
存儲器804被配置為存儲各種類型的數據以支持在裝置800的操作。這些數據的示例包括用於在裝置800上操作的任何應用程式或方法的指令，聯繫人數據，電話簿數據，消息，圖片，視頻等。存儲器804可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設備或者它們的組合實現，如靜態隨機存取存儲器(sram)，電可擦除可編程只讀存儲器(eeprom)，可擦除可編程只讀存儲器(eprom)，可編程只讀存儲器(prom)，只讀存儲器(rom)，磁存儲器，快閃記憶體，磁碟或光碟。
電力組件806為裝置800的各種組件提供電力。電力組件806可以包括電源管理系統，一個或多個電源，及其他為裝置800生成、管理和分配電力相關聯的組件。
多媒體組件808包括在所述裝置800和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括液晶顯示器(lcd)和觸摸面板(tp)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現為觸控螢幕，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關的持續時間和壓力。在一些實施例中，多媒體組件808包括一個前置攝像頭和/或後置攝像頭。當裝置800處於操作模式，如拍攝模式或視頻模式時，前置攝像頭和/或後置攝像頭可以接收外部的多媒體數據。每個前置攝像頭和後置攝像頭可以是一個固定的光學透鏡系統或具有焦距和光學變焦能力。
音頻組件810被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件810包括一個麥克風(mic)，當裝置800處於操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時，麥克風被配置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器804或經由通信組件816發送。在一些實施例中，音頻組件810還包括一個揚聲器，用於輸出音頻信號。
i/o接口812為處理組件802和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可以是鍵盤，點擊輪，按鈕等。這些按鈕可包括但不限於：主頁按鈕、音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。
傳感器組件814包括一個或多個傳感器，用於為裝置800提供各個方面的狀態評估。例如，傳感器組件814可以檢測到裝置800的打開/關閉狀態，組件的相對定位，例如所述組件為裝置800的顯示器和小鍵盤，傳感器組件814還可以檢測裝置800或裝置800一個組件的位置改變，用戶與裝置800接觸的存在或不存在，裝置800方位或加速/減速和裝置800的溫度變化。傳感器組件814可以包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在。傳感器組件814還可以包括光傳感器，如cmos或ccd圖像傳感器，用於在成像應用中使用。在一些實施例中，該傳感器組件814還可以包括加速度傳感器，陀螺儀傳感器，磁傳感器，壓力傳感器或溫度傳感器。
通信組件816被配置為便於裝置800和其他設備之間有線或無線方式的通信。裝置800可以接入基於通信標準的無線網絡，如wifi，2g或3g，或它們的組合。在一個示例性實施例中，通信組件816經由廣播信道接收來自外部廣播管理系統的廣播信號或廣播相關信息。在一個示例性實施例中，所述通信組件816還包括近場通信(nfc)模塊，以促進短程通信。例如，在nfc模塊可基於射頻識別(rfid)技術，紅外數據協會(irda)技術，超寬帶(uwb)技術，藍牙(bt)技術和其他技術來實現。
在示例性實施例中，裝置800可以被一個或多個應用專用集成電路(asic)、數位訊號處理器(dsp)、數位訊號處理設備(dspd)、可編程邏輯器件(pld)、現場可編程門陣列(fpga)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現，用於執行上述方法。
在示例性實施例中，還提供了一種包括指令的非臨時性計算機可讀存儲介質，例如包括指令的存儲器804，上述指令可由裝置800的處理器820執行以完成上述方法。例如，所述非臨時性計算機可讀存儲介質可以是rom、隨機存取存儲器(ram)、cd-rom、磁帶、軟盤和光數據存儲設備等。
一種非臨時性計算機可讀存儲介質，當所述存儲介質中的指令由裝置800的處理器執行時，使得裝置800能夠執行上述活體識別方法。
本領域技術人員在考慮說明書及實踐這裡公開的發明後，將容易想到本公開的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本公開的任何變型、用途或者適應性變化，這些變型、用途或者適應性變化遵循本公開的一般性原理並包括本公開未公開的本技術領域中的公知常識或慣用技術手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本公開的真正範圍和精神由下面的權利要求書指出。
應當理解的是，本公開並不局限於上面已經描述並在附圖中示出的精確結構，並且可以在不脫離其範圍進行各種修改和改變。本公開的範圍僅由所附的權利要求書來限制。