[發(fā)明專利]一種眨眼檢測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910120645.1
• 申請(qǐng)日: 2019-02-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109784313A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-05-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白雪松
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海駿聿數(shù)碼科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 李永宏

本發(fā)明提供一種眨眼檢測(cè)方法及裝置，其中，該眨眼檢測(cè)方法包括：獲取被檢測(cè)用戶的人臉圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)的特征檢測(cè)模型對(duì)人臉圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，得到人臉特征點(diǎn)；其中，特征檢測(cè)模型為人工智能模型；根據(jù)人臉特征點(diǎn)和預(yù)設(shè)的眨眼判斷公式對(duì)被檢測(cè)用戶進(jìn)行眨眼判斷，得到眨眼判斷結(jié)果；輸出眨眼判斷結(jié)果。本發(fā)明所描述的眨眼檢測(cè)方法能夠通過(guò)眨眼監(jiān)測(cè)來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別的活體檢測(cè)，從而提高人臉識(shí)別的安全性，進(jìn)而避免傳統(tǒng)人臉識(shí)別技術(shù)中存在的安全隱患。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉識(shí)別領(lǐng)域，具體而言，涉及一種眨眼檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)開(kāi)始應(yīng)用與小區(qū)、車站以及各種商業(yè)環(huán)境中，這就使得人們開(kāi)始可以刷臉隨處游玩，可見(jiàn)人臉識(shí)別技術(shù)給人們帶來(lái)的巨大的便利性。然而，在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，人臉識(shí)別仍存在許多規(guī)避方式，其中使用模具進(jìn)行假識(shí)別等方法仍使得人臉識(shí)別技術(shù)存在較大的安全隱患，從而降低了人臉識(shí)別的安全性。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種眨眼檢測(cè)方法及裝置，能夠通過(guò)眨眼監(jiān)測(cè)來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別的活體檢測(cè)，從而提高人臉識(shí)別的安全性，進(jìn)而避免傳統(tǒng)人臉識(shí)別技術(shù)中存在的安全隱患。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：

第一方面，本發(fā)明提供了一種眨眼檢測(cè)方法，包括：

獲取被檢測(cè)用戶的人臉圖像；

根據(jù)預(yù)設(shè)的特征檢測(cè)模型對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，得到人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征檢測(cè)模型為人工智能模型；

根據(jù)所述人臉特征點(diǎn)和預(yù)設(shè)的眨眼判斷公式對(duì)所述被檢測(cè)用戶進(jìn)行眨眼判斷，得到眨眼判斷結(jié)果；

輸出所述眨眼判斷結(jié)果。

作為一種可選的實(shí)施方式，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的特征檢測(cè)模型對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，得到人臉特征點(diǎn)的步驟包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的特征檢測(cè)模型對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，得到待定特征點(diǎn)；

根據(jù)所述待定特征點(diǎn)和所述人臉圖像進(jìn)行特征回歸預(yù)測(cè)，確定出人臉特征點(diǎn)。

作為一種可選的實(shí)施方式，所述根據(jù)所述人臉特征點(diǎn)和預(yù)設(shè)的眨眼判斷公式對(duì)所述被檢測(cè)用戶進(jìn)行眨眼判斷，得到眨眼判斷結(jié)果的步驟包括：

在所述人臉特征點(diǎn)中提取多個(gè)眼部特征點(diǎn)；

根據(jù)所述多個(gè)眼部特征點(diǎn)之間的距離和預(yù)設(shè)的眨眼判斷公式計(jì)算得到眨眼判斷數(shù)值；

根據(jù)所述眨眼判斷數(shù)值與預(yù)設(shè)數(shù)值之間的比較結(jié)果確定出眨眼判斷結(jié)果。

作為一種可選的實(shí)施方式，在所述根據(jù)預(yù)設(shè)的特征檢測(cè)模型對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，得到人臉特征點(diǎn)的步驟之后，所述方法還包括：

根據(jù)所述人臉特征點(diǎn)和眼睛縱橫比公式對(duì)所述被檢測(cè)用戶進(jìn)行眨眼判斷，得到初步判斷結(jié)果；

當(dāng)所述初步判斷結(jié)果為存在眨眼現(xiàn)象時(shí)，觸發(fā)執(zhí)行所述的根據(jù)所述人臉特征點(diǎn)和預(yù)設(shè)的眨眼判斷公式對(duì)所述被檢測(cè)用戶進(jìn)行眨眼判斷，得到眨眼判斷結(jié)果的步驟。

作為一種可選的實(shí)施方式，所述特征檢測(cè)模型包括卷積層、瓶頸層以及內(nèi)積層，并且所述卷積層、所述瓶頸層以及所述內(nèi)積層三者構(gòu)成11層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述特征檢測(cè)模型使用的激活函數(shù)為參數(shù)化修正線性單元。

第二方面，本發(fā)明提供了一種眨眼檢測(cè)裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取被檢測(cè)用戶的人臉圖像；

檢測(cè)模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的特征檢測(cè)模型對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，得到人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征檢測(cè)模型為人工智能模型；