[發明專利]一種人臉圖像檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010136566.2
• 申請日: 2020-03-02
• 公開（公告）號: CN111339972A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 婁康;史忠偉
• 申請（專利權）人: 五八有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種人臉圖像檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

結合正常樣本圖像和問題樣本圖像，創建人臉圖像分類模型，所述正常樣本圖像為通過活體檢測，且具有第一人臉特征的人臉圖像，所述問題樣本圖像為通過活體檢測，且具有第二人臉特征的人臉圖像，所述人臉圖像分類模型為具有確定人臉圖像類別的功能的模型；

獲取待檢測人臉圖像，所述待檢測人臉圖像為通過活體檢測的待檢人員在活體檢測過程中的人臉圖像；

利用所述人臉圖像分類模型計算所述待檢測人臉圖像的檢測分數；

將所述檢測分數與預設分數閾值進行對比以確定所述待檢測人臉圖像的圖像類別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述結合正常樣本圖像和問題樣本圖像，創建人臉圖像分類模型包括：

從人臉圖像數據庫中獲取過檢人臉圖像，所述過檢人臉圖像為通過活體檢測的人員在活體檢測過程中的人臉圖像；

確定每一過檢人臉圖像的面部特征圖像；

確定正常樣本圖像和問題樣本圖像，所述正常樣本圖像為所述面部特征圖像與第一人臉特征相匹配的所述過檢人臉圖像，所述問題樣本圖像為所述面部特征圖像與第二人臉特征相匹配的所述過檢人臉圖像；

利用卷積神經網絡訓練所述正常樣本圖像和所述問題樣本圖像，得到人臉圖像分類模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定正常樣本圖像和問題樣本圖像之后包括：

確定每一所述正常樣本圖像和每一所述問題樣本圖像中的面部區域圖像，所述面部區域圖像為所述正常樣本圖像和所述問題樣本圖像中與預設臉部輪廓圖像相匹配的區域；

裁剪每一所述正常樣本圖像，得到相應的第一面部區域圖像，裁剪每一所述問題樣本圖像，得到相應的第二面部區域圖像；

分別放大每一所述第一面部區域圖像和每一所述第二面部區域圖像，對應得到第一處理后正常樣本圖像和處理后問題樣本圖像，以供創建人臉圖像分類模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待檢測人臉圖像包括：

獲取通過活體檢測的待檢人員的活體檢測視頻；

從所述活體檢測視頻中抽取所述待檢測人臉圖像，所述待檢測人臉圖像為所述活體檢測視頻中與預設人臉正面輪廓圖像匹配度最高的一幀圖像。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述檢測分數與預設分數閾值進行對比以確定所述待檢測人臉圖像的圖像類別包括：

獲取所述待檢測分數中的正常類別分數，所述正常類別分數為所述待檢測人臉圖像與正常樣本圖像相匹配的分值；

對比所述正常類別分數與所述預設分數閾值；

如果所述正常類別分數大于所述預設分數閾值，則所述待檢測人臉圖像為正常圖像；如果所述正常類別分數小于或者等于預設分數閾值，則所述待檢測人臉圖像為問題圖像。

6.一種人臉圖像檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

模型創建模塊，用于結合正常樣本圖像和問題樣本圖像，創建人臉圖像分類模型，所述正常樣本圖像為通過活體檢測，且具有第一人臉特征的人臉圖像，所述問題樣本圖像為通過活體檢測，且具有第二人臉特征的人臉圖像，所述人臉圖像分類模型為具有確定人臉圖像類別的功能的模型；

待檢圖像獲取模塊，用于獲取待檢測人臉圖像，所述待檢測人臉圖像為通過活體檢測的待檢人員在活體檢測過程中的人臉圖像；

分值計算模塊，用于利用所述人臉圖像分類模型計算所述待檢測人臉圖像的檢測分數；

類別判斷模塊，用于將所述檢測分數與預設分數閾值進行對比以確定所述待檢測人臉圖像的圖像類別。