[發(fā)明專(zhuān)利]圖像識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711297684.6
• 申請(qǐng)日: 2017-12-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107992833A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李冉
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京小米移動(dòng)軟件有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京英創(chuàng)嘉友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11447
• 代理人: 魏嘉熹,南毅寧

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及圖像識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

圖像識(shí)別解鎖正成為目前移動(dòng)終端設(shè)備解鎖的一種趨勢(shì)，用戶僅需拿起移動(dòng)終端設(shè)備對(duì)著自己，即可解鎖終端屏幕，不用輸入密碼或者指紋，操作較為簡(jiǎn)捷方便。但是目前圖像解鎖存在一些欺詐的問(wèn)題，例如針對(duì)人臉解鎖來(lái)說(shuō)，如攻擊者使用機(jī)主的照片、視頻或者仿制三維模型進(jìn)行解鎖，從而竊取機(jī)主信息。活體檢測(cè)可用于區(qū)分真實(shí)人臉和欺詐人臉。目前活體檢測(cè)分為基于動(dòng)態(tài)特征和靜態(tài)圖像特征兩種主流檢測(cè)方式。動(dòng)態(tài)活體檢測(cè)要求用戶做出指定動(dòng)作，如睜眼閉眼，點(diǎn)頭搖頭，讀出一段文字等；靜態(tài)活體檢測(cè)則是從圖像特征來(lái)區(qū)分，依據(jù)是欺詐人臉(如照片)經(jīng)過(guò)二次采樣，會(huì)損失部分高頻信息，而且由于反光特性和真實(shí)人臉不同，會(huì)在圖像細(xì)節(jié)上有所體現(xiàn)。從檢測(cè)精確度來(lái)說(shuō)，動(dòng)態(tài)活體檢測(cè)更好，但人臉解鎖的場(chǎng)景不適合使用動(dòng)態(tài)活體檢測(cè)方法，因?yàn)樾枰脩糁鲃?dòng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)配合，這樣則喪失了人臉識(shí)別解鎖本身所具備的便利性，使得用戶在對(duì)移動(dòng)終端設(shè)備進(jìn)行解鎖的操作變得復(fù)雜，影響了用戶了使用體驗(yàn)。

發(fā)明內(nèi)容

為克服相關(guān)技術(shù)中存在的利用動(dòng)態(tài)活體檢測(cè)方式進(jìn)行圖像識(shí)別操作較為復(fù)雜的問(wèn)題，本公開(kāi)提供一種圖像識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

根據(jù)本申請(qǐng)的第一個(gè)方面，提供了一種圖像識(shí)別方法，包括：獲取預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中相同位置的目標(biāo)圖像；將所述目標(biāo)圖像輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到圖像識(shí)別結(jié)果，其中，所述圖像識(shí)別結(jié)果包括：當(dāng)前檢測(cè)的對(duì)象為活體或非活體。

可選地，所述獲取預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中相同位置的目標(biāo)圖像的步驟，包括：將所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中位于中間位置的第一圖像幀進(jìn)行紋理特征識(shí)別，得到第一目標(biāo)圖像；在與所述第一圖像幀相鄰的第二圖像幀以及第三圖像幀中截取與所述第一目標(biāo)圖像位置相同的第二目標(biāo)圖像以及第三目標(biāo)圖像，其中，所述目標(biāo)圖像至少包括所述第一目標(biāo)圖像、所述第二目標(biāo)圖像以及所述第三目標(biāo)圖像。

可選地，所述將所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中位于中間位置的第一圖像幀進(jìn)行紋理特征識(shí)別的步驟包括：對(duì)所述第一圖像幀進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象區(qū)域分割；將分割得到的目標(biāo)對(duì)象區(qū)域按照預(yù)設(shè)系數(shù)擴(kuò)大，得到所述第一目標(biāo)圖像。

可選地，所述將所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中位于中間位置的第一圖像幀進(jìn)行紋理特征識(shí)別的步驟包括：基于所述第一圖像幀建立圖像金字塔；對(duì)所述圖像金字塔中的各層進(jìn)行滑動(dòng)窗口式搜索，提取每個(gè)搜索窗口的Haar特征；將提取到的Haar特征輸入預(yù)先訓(xùn)練得到的分類(lèi)器，獲得分類(lèi)結(jié)果；在所述分類(lèi)結(jié)果大于所述分類(lèi)器的最優(yōu)閾值時(shí)，確定當(dāng)前搜索窗口識(shí)別到目標(biāo)對(duì)象區(qū)域；將識(shí)別到的所述目標(biāo)對(duì)象區(qū)域按照預(yù)設(shè)系數(shù)擴(kuò)大，得到所述第一目標(biāo)圖像。

可選地，所述方法還包括：在獲取預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中相同位置的目標(biāo)圖像之前，將所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀樣本中位于中間位置的第一圖像幀樣本進(jìn)行紋理特征識(shí)別，得到第一目標(biāo)圖像樣本；在與所述第一圖像幀樣本相鄰的第二圖像幀樣本以及第三圖像幀樣本中截取與所述第一目標(biāo)圖像樣本位置相同的第二目標(biāo)圖像樣本以及第三目標(biāo)圖像樣本；對(duì)所述第一目標(biāo)圖像樣本、所述第二目標(biāo)圖像樣本以及所述第三圖像樣本進(jìn)行標(biāo)識(shí)，所述標(biāo)識(shí)包括活體標(biāo)識(shí)或非活體標(biāo)識(shí)；將標(biāo)識(shí)后的所述第一目標(biāo)圖像樣本、所述第二目標(biāo)圖像樣本以及所述第三目標(biāo)圖像樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

可選地，所述方法還包括：在獲取預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中相同位置的目標(biāo)圖像的步驟之前，從視頻數(shù)據(jù)中每隔第一預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)的圖像幀抽取第二預(yù)設(shè)數(shù)目的連續(xù)圖像幀。

根據(jù)本公開(kāi)的第二個(gè)方面，提供了一種圖像識(shí)別裝置，包括：獲取模塊，被配置為獲取預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中相同位置的目標(biāo)圖像；第一識(shí)別模塊，被配置為將所述目標(biāo)圖像輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到圖像識(shí)別結(jié)果，其中，所述圖像識(shí)別結(jié)果包括：當(dāng)前檢測(cè)的對(duì)象為活體或非活體。

可選地，所述獲取模塊，包括：識(shí)別單元，被配置為將所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的連續(xù)圖像幀中位于中間位置的第一圖像幀進(jìn)行紋理特征識(shí)別，得到第一目標(biāo)圖像；截取單元，被配置為在與所述第一圖像幀相鄰的第二圖像幀以及第三圖像幀中截取與所述第一目標(biāo)圖像位置相同的第二目標(biāo)圖像以及第三目標(biāo)圖像，其中，所述目標(biāo)圖像至少包括所述第一目標(biāo)圖像、所述第二目標(biāo)圖像以及所述第三目標(biāo)圖像。

可選地，所述識(shí)別單元包括：分割子單元，被配置為對(duì)所述第一圖像幀進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象區(qū)域分割；第一擴(kuò)大子單元，被配置為將分割得到的目標(biāo)對(duì)象區(qū)域按照預(yù)設(shè)系數(shù)擴(kuò)大，得到所述第一目標(biāo)圖像。