[發明專利]翻拍圖像識別的方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202010064699.3
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111259915A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 喻晨曦
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 張美君

1.一種翻拍圖像識別的方法，其特征在于，包括：

接收驗證指令，獲取待識別圖像；

截取出所述待識別圖像的預設區域的裁切圖像；

將所述裁切圖像進行灰度處理，得到所述裁切圖像的灰度圖像，根據六角錐體顏色模型將所述裁切圖像轉換得到含有多個通道的色調飽和度圖像，并根據顏色空間模型將所述裁切圖像轉換得到含有多個通道的色彩視頻圖像；

通過局部相位量化法對所述灰度圖像進行變換，獲得所述灰度圖像的局部相位量化特征直方圖的所有歸一化值；通過相鄰局部二值模式法對所述色調飽和圖像的每個通道圖像進行變換，獲得與所述色調飽和度圖像的多個通道圖像對應的第一相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標準值；同時通過相鄰局部二值模式法對所述色彩視頻圖像的每個通道圖像進行變換，獲得與所述色彩視頻圖像的每個通道圖像對應的第二相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標準值；

將所述局部相位量化特征直方圖的所有歸一化值、所有所述第一相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標準值和所有所述第二相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標準值根據預設的排列規則進行排列，生成所述裁切圖像的矩陣圖；

將所述裁切圖像的矩陣圖輸入訓練完成的深度卷積神經網絡模型，通過所述深度卷積神經網絡模型對所述矩陣圖進行紋理信號頻率統計特征提取，并獲取所述深度卷積神經網絡模型根據所述紋理信號頻率統計特征輸出的識別結果，所述識別結果表征了所述待識別圖像是否為翻拍。

2.如權利要求1所述的翻拍圖像識別的方法，其特征在于，所述將所述裁切圖像進行灰度處理，得到所述裁切圖像的灰度圖像，根據六角錐體顏色模型將所述裁切圖像轉換得到含有多個通道的色調飽和度圖像，并根據顏色空間模型將所述裁切圖像轉換得到含有多個通道的色彩視頻圖像，包括：

將所述裁切圖像通過通道分離，分離出紅色通道的紅色通道圖像、綠色通道的綠色通道圖像和藍色通道的藍色通道圖像；

對所述紅色通道圖像、綠色通道圖像和藍色通道圖像進行灰度處理，得到與灰度通道對應的灰度圖像；

根據所述六角錐體顏色模型對所述紅色通道圖像、綠色通道圖像和藍色通道圖像進行轉換，得到色調通道的色調通道圖像、飽和度通道的飽和度通道圖像和明度通道的明度通道圖像；

根據顏色空間模型對所述紅色通道圖像、綠色通道圖像和藍色通道圖像進行轉換，得到灰度通道的灰度通道圖像、色度紅通道的色度紅通道圖像和色度藍通道的色度藍通道圖像。

3.如權利要求1所述的翻拍圖像識別的方法，其特征在于，所述通過局部相位量化法對所述灰度圖像進行變換，獲得所述灰度圖像的局部相位量化特征直方圖的所有歸一化值包括：

獲取所述灰度圖像的每個像素點；

通過所述局部相位量化法提取出與所述灰度圖像的每個像素點對應的局部相位量化特征值；

對所有所述像素點的局部相位量化特征值進行統計分析，生成所述灰度圖像的局部相位量化特征直方圖；

將所述局部相位量化特征直方圖的每個頻次值進行歸一化處理，得到與所述局部相位量化特征直方圖的每個頻次值對應的歸一化值。