活体检测眨眼、张嘴、点头、摇头动作一网打尽:人脸面部活体检测系统【含Python源码+PyqtUI界面+原理详解】

摘要：活体检测是用于判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击的一种技术手段。本文详细介绍了其实现的技术原理，同时给出完整的Python实现代码，并且通过PyQT实现了UI界面，更方便进行功能的展示。该人脸面部活体检测系统支持视频与摄像头两种检测模式，可以很好的进行人脸面部的眨眼、张嘴、点头、摇头这四种常用动作的面部检测，而且可以统计每个动作的执行次数。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

目前，人脸识别技术在我们日常生活应用十分广泛，几乎随处都能会接触到，比如手机的人脸识别解锁、人脸支付、门禁闸机的人脸识别出入等等。但随之而来也会遇到一定的问题，如：人脸识别只能检测目标人脸是否和预留人脸数据特征是否一致，却不能检测是否是真的活人。因此各种欺骗手段也开始露出水面，如何判断被检测对象是否是真的活人，而不是照片、视频甚至是人皮面具，是一个亟待解决的问题，此时，活体检测走上了时代的舞台。 活体检测的主要目的就是判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像 以及 面具 等）。

常见的活体检测主要有以下3种方式： 【1】配合式检测 活体检测认证过程中，系统要求用户配合完成指定的的工作，比如眨眼、抬头、张嘴等动作，检测目标是否为真实的活题。 【2】rgb检测 此类检测方式，适用于阻挡用图片或者视频截图来欺骗人脸识别的攻击行为，通过识别图片上的细微特征来识别是否是真实活体，此类检测方式可分为在线和离线两种版本。 【3】3D结构光检测 活体检测过程中，通过3D结构光的三维成像原理，构成人脸三维特征的比对，判别检测目标是否为真实的活体，以阻挡图片、视频截图、面具的欺骗。

其中配合式的活体检测方式在生活中也十分常见。本文主要就是采用检测人脸的张嘴、眨眼、点头及 摇头这四个动作来进行人脸活体检测。

博主基于dlib库通过人脸关键点的距离变化，开发了一款简易的人脸面部活体检测系统，可以通过视频、摄像头2种方式进行人脸面部活体检测，并且展示识别结果。可以识别眨眼、张嘴、点头、摇头这4种常见表情动作，感兴趣的小伙伴可以自己试试。

觉得不错的小伙伴，感谢点赞、关注加收藏！如果大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！

软件界面如下图：

软件主要功能包括以下几个部分：

1. 可对视频或者摄像头中的人脸进行眨眼、张嘴、点头、摇头动作检测； 2. 可以统计眨眼、张嘴、点头、摇头每个动作的次数； 3. 可单独进行眨眼、张嘴、点头、摇头的测试检测，如果检测成功，会显示测试通过字样； 4. 可以通过显示面部轮廓线复选框，来选择是否进行人脸轮廓显示，默认是显示的。

（1）视频检测演示 点击打开视频按钮，选择需要检测的视频即可，操作演示如下： （2）面部动作次数统计 该系统会自动统计眨眼、张嘴、点头、摇头每个动作的次数，点击充值按钮，会将统计次数重置为0。 演示如下： （3）单个动作测试功能 通过点击单选按钮眨眼测试、张嘴测试,摇头测试,点头测试来分别检测每个动作，如果检测到了相应动作，则会显示对应动作测试通过字样。操作演示如下：

本人脸面部活体检测系统主要是基于人脸关键点检测之后，关键点之间的距离变化来进行的。 首先使用dlib库的shape_predictor_68_face_landmarks模型，检测人脸的68个关键点，关键点如下所示： 人脸各个部位点分布如下：

脸颊线[1,17] 左眼眉毛[18,22] 右眼眉毛[23,27] 鼻梁[28,31] 鼻子[32,36] 左眼[37,42] 右眼[43,48] 上嘴唇外边缘[49,55] 上嘴唇内边缘[66,68] 下嘴唇外边缘[56,60] 下嘴唇内边缘[61,65]

基本原理：基于眼睛长宽比EAR( Eye Aspect Ratio)的变化来判断人眼是否有眨眼动作。当人眼睁开时，EAR在某个值上下波动，当人眼闭合时，EAR迅速下降，理论上会接近于零。所以我们可以认为当EAR低于某个阈值时，眼睛处于闭合状态。为检测眨眼次数，需要设置同一次眨眼的连续帧数。眨眼速度比较快，一般1~3帧就完成了眨眼动作。两个阈值都要根据实际情况设置。 **判断标准：**我们分别计算左右两只眼睛的纵横比并取平均值，作为眨眼的指标，经过多次测试后，选取0.3作为阈值。在连续检测到两真EAR小于阈值，即眼睛一睁一闭时，我们将记录为一次眨眼。

注:阈值可能由于摄像头远近或人脸形状等因素的影响，可能需要根据实际情况进行微调。

眼睛长宽比EAR距离计算代码如下：

眨眼判断核心代码如下：

基本原理： 类似眨眼检测类似，计算嘴巴的长宽比MAR（Mouth Aspect Ratio）,当MAR大于设定的阈值时，认为张开了嘴巴。 嘴巴长宽比MAR距离计算代码如下：

张嘴判断核心代码如下：

同理对于摇头与点头，我们只需计算左右两侧脸颊宽度变化，以及鼻子到下巴的距离，即可判断是点头与摇头动作。 摇头判断核心代码如下：

以上便是关于人脸面部活体检测的基本原理介绍与代码介绍。针对以上内容，博主基于python与Pyqt5开发了一个可视化的人脸面部活体检测系统软件，能够更加直观的看到人脸各个动作的检测情况。即第二部分软件演示部分，该系统能够很好的对视频或者摄像头中的人脸进行眨眼、张嘴、点头、摇头动作检测。

关于该人脸面部活体检测系统的涉及到的完整源码、UI界面代码等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。

关注下方名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，回复【活体检测】即可获取下载方式

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、UI文件等（见下图），获取方式见文末：

注意：该代码采用Pycharm+Python3.8开发，运行界面的主程序为MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序环境配置说明.txt配置软件运行所需环境。

关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】，回复【活体检测】即可获取下载方式

以上便是博主开发的关于人脸面部活体检测系统的全部内容，由于博主能力有限，难免有疏漏之处，希望小伙伴能批评指正 关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！

觉得不错的小伙伴，感谢点赞、关注加收藏哦！