[發明專利]一種圖像檢測方法、身份驗證方法、支付方法及裝置

有效

• 申請號: 201811519428.1
• 申請日: 2018-12-12
• 公開（公告）號: CN111310528B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 李威;趙立軍
• 申請（專利權）人: 馬上消費金融股份有限公司
• 主分類號: G06V40/40
• 分類號: G06V40/40;G06V40/16;G06Q20/40
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

1.一種圖像檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標圖像；

將所述目標圖像輸入到預先訓練的深度信息提取模型中，提取所述目標圖像中每個像素點的相對深度值，其中，所述相對深度值用于指示所述目標圖像中的像素點與所述目標圖像中的基準點的相對距離；

根據所述目標圖像中每個像素點的相對深度值，檢測所述目標圖像是否為三維對象的圖像；

所述根據所述目標圖像中每個像素點的相對深度值，檢測所述目標圖像是否為三維對象的圖像，包括：

根據所述目標圖像中每個像素點的相對深度值，計算平均相對深度值，并在所述平均相對深度值大于或等于第一預設閾值的情況下，確定所述目標圖像為三維對象的圖像；或者

在目標數量與所述目標圖像中總像素點數量的比值達到預設比值的情況下，確定所述目標圖像為三維對象的圖像，其中，所述目標數量為所述目標圖像中相對深度值大于第二預設閾值的像素點的數量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度信息提取模型為基于深度學習網絡和圖像樣本集訓練得到的模型，其中，所述圖像樣本集中的圖像樣本包括標注信息，所述標注信息包括所述圖像樣本中的N組像素點對的相對距離關系，N為正整數。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述圖像樣本集中圖像樣本中的像素點對包括第一類像素點對和第二類像素點對，其中，所述第一類像素點對為隨機標注的像素點對，所述第二類像素點對中的兩個像素點所在直線垂直于參考方向。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，用于所述深度信息提取模型訓練的損失函數如下：

其中，L表示損失函數值，i_k表示第k組像素點對中的一個像素點，j_k表示第k組像素點對中的另一個像素點，r_k表示第k組像素點對的相對距離關系，表示i_k的相對深度值，表示j_k的相對深度值。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述深度學習網絡為卷積神經網絡，所述卷積神經網絡包括結構不同的多個殘差卷積結構，所述多個殘差卷積結構中每個殘差卷積結構包括核大小不同的多個卷積網絡。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述將所述目標圖像輸入到預先訓練的深度信息提取模型中，提取所述目標圖像中每個像素點的相對深度值之后，所述方法還包括：

根據所述目標圖像中每個像素點的相對深度值和像素值，生成三維圖像；

顯示所述三維圖像。

7.一種身份驗證方法，其特征在于，包括：

通過攝像頭采集用戶圖像；

采用權利要求1至6中任一項所述的圖像檢測方法，檢測所述用戶圖像是否為三維對象的圖像；

若確定所述用戶圖像為三維對象的圖像，則根據所述用戶圖像進行身份驗證。

8.一種支付方法，其特征在于，包括：

通過攝像頭采集用戶圖像；

采用權利要求1至6中任一項所述的圖像檢測方法，檢測所述用戶圖像是否為三維對象的圖像；

若確定所述用戶圖像為三維對象的圖像，則根據所述用戶圖像進行支付操作。