1.一种活体检测方法，其特征在于，包括：

对采集到的图像进行特征提取，获得图像特征；

基于所述图像特征确定所述图像的模态分类结果，所述模态分类结果指示所述图像对应至少一个模态中的目标模态；

基于所述图像的模态分类结果，确定所述图像中的目标对象是否为活体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像特征确定所述图像的模态分类结果，包括：基于所述图像特征进行分类处理，获得所述图像属于至少一个模态中每个模态的分类概率；

基于所述至少一个模态中每个模态的分类概率，确定所述图像的模态分类结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像的模态分类结果，确定所述图像中的目标对象是否为活体，包括：基于所述图像的模态分类结果和所述图像特征，确定所述图像中的目标对象是否为活体。

4.一种活体检测方法，其特征在于，包括：

获取第一模态的图像；

通过活体检测网络对所述图像进行活体检测，确定所述图像中的目标对象是否为活体，其中，所述活体检测网络是基于样本图像集对初始活体检测网络进行训练得到的，所述样本图像集包括所述第一模态的样本图像和第二模态的样本图像。

5.一种活体检测装置，其特征在于，包括：

特征提取单元，用于对采集到的图像进行特征提取，获得图像特征；

模态分类单元，用于基于所述图像特征确定所述图像的模态分类结果，所述模态分类结果指示所述图像对应至少一个模态中的目标模态；

活体检测单元，用于基于所述图像的模态分类结果，确定所述图像中的目标对象是否为活体。

6.一种活体检测装置，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取第一模态的图像；

目标检测单元，用于通过活体检测网络对所述图像进行活体检测，确定所述图像中的目标对象是否为活体，其中，所述活体检测网络是基于样本图像集对初始活体检测网络进行训练得到的，所述样本图像集包括所述第一模态的样本图像和第二模态的样本图像。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器包括权利要求5所述的活体检测装置或权利要求6所述的活体检测装置。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储可执行指令；

以及处理器，用于与所述存储器通信以执行所述可执行指令从而完成权利要求1至3任意一项所述活体检测方法或权利要求4所述活体检测方法的操作。

9.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，其特征在于，所述指令被执行时执行权利要求1至3任意一项所述活体检测方法或权利要求4所述活体检测方法的操作。

10.一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，其特征在于，当所述计算机可读代码在设备上运行时，所述设备中的处理器执行用于实现权利要求1至3任意一项所述活体检测方法或权利要求4所述活体检测方法的指令。