[發(fā)明專利]基于高斯混合模型的面具檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810426435.0
• 申請日: 2018-05-07
• 公開（公告）號: CN108830151A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 章姝俊;姚一楊;戴波;王彥波;江櫻;邱蘭馨
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)浙江省電力有限公司;國網(wǎng)浙江省電力有限公司信息通信分公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 杭州華鼎知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 33217
• 代理人: 項軍

本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于高斯混合模型的面具檢測方法，包括以下步驟：根據(jù)人臉圖像樣本建立高斯混合模型；從視頻流中篩選含有人臉的關(guān)鍵幀，并從關(guān)鍵幀中提取人臉特征；將關(guān)鍵幀中提取的人臉特征送入高斯混合模型進行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果判斷關(guān)鍵幀中的人臉是否佩戴面具。通過使用本發(fā)明，可以實現(xiàn)以下效果：采用高斯混合模型將人臉圖庫進行分類，能有效地分辨真實人臉和面具；采用三次關(guān)鍵幀篩選，去除冗余幀，減少運算，提高檢測效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于高斯混合模型的面具檢測方法。

背景技術(shù)

隨著目前電子商務(wù)以及移動支付的快速發(fā)展，獲取用戶的人臉圖像是防止欺詐的一種有效手段。如果用戶在拍照期間佩戴了面具，那么很可能會帶來欺詐行為。然而，現(xiàn)有的人臉檢測技術(shù)不能很好地分辨真實人臉和面具，因此，目前缺乏一種有效的面具檢測技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問題，本發(fā)明提出一種基于高斯混合模型的面具檢測方法，用于檢測視頻流中的人臉是否佩戴面具。

一種基于高斯混合模型的面具檢測方法，包括以下步驟：根據(jù)人臉圖像樣本建立高斯混合模型；從視頻流中篩選含有人臉的關(guān)鍵幀，并從關(guān)鍵幀中提取人臉特征；將關(guān)鍵幀中提取的人臉特征送入高斯混合模型進行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果判斷關(guān)鍵幀中的人臉是否佩戴面具。

優(yōu)選的，所述從關(guān)鍵幀中提取人臉特征的方法為：將關(guān)鍵幀中的彩色圖像處理為灰度圖像；利用人臉檢測器對灰度圖像進行人臉檢測，在灰度圖像中找出人臉區(qū)域并利用矩形框進行標(biāo)記；根據(jù)標(biāo)記的矩形框，在矩形框中通過人臉特征點檢測算法提取人臉特征。

優(yōu)選的，所述高斯混合模型為：

其中，K代表了模型的數(shù)量；π_k代表了權(quán)重，滿足N(x；μ_k,∑_k)為混合模型的第k個分量。

優(yōu)選的，所屬從視頻流中篩選含有人臉的關(guān)鍵幀的方法為：從視頻流中抽取視頻幀；利用人臉檢測器濾除視頻幀中不含有人臉的冗余幀；從含有人臉的視頻幀中濾除重復(fù)的冗余幀，得到關(guān)鍵幀。

優(yōu)選的，所述從含有人臉的視頻幀中濾除重復(fù)的冗余幀，得到關(guān)鍵幀的方法為：獲取關(guān)鍵幀中每一幀的特征值，并將特征值代入以下公式求得相鄰的兩個幀中人臉特征的相似程度

其中，x_ij代表第i幀的第j維特征值，x_(i+1)j代表第i+1幀的第j維特征值；設(shè)置閾值T_f，當(dāng)時，則第i+1幀是冗余幀，刪除第i+1幀；否則，保留第i+1幀。

優(yōu)選的，所述判斷關(guān)鍵幀中的人臉是否佩戴面具的方法為：將關(guān)鍵幀中提取的人臉特征送入高斯混合模型進行匹配后得到若干個概率密度，求得若干概率密度中的最大值P_max；設(shè)定經(jīng)驗閾值T，若P_max＞T，則判斷為沒有佩戴面具；否則，則判斷為佩戴了面具。

通過使用本發(fā)明，可以實現(xiàn)以下效果：

1.本發(fā)明采用高斯混合模型將人臉圖庫進行分類，能有效地分辨真實人臉和面具；

2.采用三次關(guān)鍵幀篩選，去除冗余幀，減少運算，提高檢測效率。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細的說明。

圖1是本發(fā)明的流程示意圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步的描述，但本發(fā)明并不限于這些實施例。