基于深度学习的智能门锁活体视觉检测方法及系统

本发明公开了基于深度学习的智能门锁活体视觉检测方法及系统，涉及智能门锁技术领域，包括：通过光学测距模块实时获取目标人脸与摄像头的间距参数，并基于所述间距参数判定是否启动人脸识别流程；当启动识别时，对目标人脸执行活体检测验证，并在验证通过后同步采集其二维可见光图像及三维深度图数据；生成包含纹理特征向量和深度分布矩阵的生物特征模板；将所述生物特征模板与预存数据库中的注册模板进行多维度相似性匹配，若匹配结果满足预设认证条件则判定为合法用户，否则拒绝执行开门动作。本发明的优点在于：通过深度‑纹理多模态特征融合技术，显著提升了智能门锁的防伪能力，可有效抵御高仿真攻击手段，大幅降低误识风险。