[發(fā)明專利]人臉遮擋檢測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010146004.6
• 申請(qǐng)日: 2020-03-05
• 公開（公告）號(hào): CN111428581A
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 戴棟根;陸進(jìn);陳斌;宋晨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京英特普羅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11015
• 代理人: 鄧應(yīng)山

本發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉遮擋檢測(cè)方法，包括：獲取待檢測(cè)圖像；從所述待檢測(cè)圖像獲取人臉區(qū)域圖像；通過人臉遮擋檢測(cè)分支模型對(duì)所述人臉區(qū)域圖像識(shí)別，并進(jìn)行像素處理后，以生成第一遮擋結(jié)果；當(dāng)所述第一遮擋結(jié)果表示所述人臉區(qū)域圖像被遮擋時(shí)，通過人臉遮擋分類分支模型及預(yù)設(shè)的遮擋標(biāo)簽對(duì)人臉區(qū)域圖像分類，以生成分類結(jié)果；根據(jù)所述第一遮擋結(jié)果和所述分類結(jié)果生成最終遮擋結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例還提供人臉遮擋檢測(cè)系統(tǒng)。本發(fā)明實(shí)施例提高了人臉遮擋檢測(cè)的識(shí)別精度，并且識(shí)別出遮擋物的分類類型，便于人臉遮擋檢測(cè)的智能化應(yīng)用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉遮擋檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

人臉識(shí)別作為模式識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題受到了廣泛的關(guān)注，人臉識(shí)別技術(shù)在眾多領(lǐng)域的身份驗(yàn)證中有著廣闊的應(yīng)用前景。在實(shí)際人臉圖像處理過程中，人臉圖像的遮擋會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)，如頭發(fā)、口罩、圍巾、帽子、墨鏡等，而遮擋對(duì)人臉注冊(cè)和人臉識(shí)別有很大的影響。

現(xiàn)有的人臉遮擋檢測(cè)方法通常是對(duì)人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，以識(shí)別出人臉的各區(qū)域是否被遮擋，識(shí)別精度較低，不利于人臉遮擋檢測(cè)方法智能化的應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉遮擋檢測(cè)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于解決人臉遮擋檢測(cè)方法識(shí)別精度較低、智能化程度低的問題。

本發(fā)明實(shí)施例是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題：

一種人臉遮擋檢測(cè)方法，包括：

獲取待檢測(cè)圖像；

從所述待檢測(cè)圖像獲取人臉區(qū)域圖像；

通過人臉遮擋檢測(cè)分支模型對(duì)所述人臉區(qū)域圖像識(shí)別，并進(jìn)行像素處理后，以生成第一遮擋結(jié)果；

當(dāng)所述第一遮擋結(jié)果表示所述人臉區(qū)域圖像被遮擋時(shí)，通過人臉遮擋分類分支模型及預(yù)設(shè)的遮擋標(biāo)簽對(duì)人臉區(qū)域圖像分類，以生成分類結(jié)果；

根據(jù)所述第一遮擋結(jié)果和所述分類結(jié)果生成最終遮擋結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述從所述待檢測(cè)圖像獲取人臉區(qū)域圖像包括：

獲取所述待檢測(cè)圖像中多個(gè)面部特征點(diǎn)的坐標(biāo)位置；

根據(jù)獲取到的多個(gè)面部特征點(diǎn)的坐標(biāo)位置從待檢測(cè)圖像中提取人臉區(qū)域圖像，所述人臉區(qū)域圖像包括多個(gè)五官區(qū)域。

進(jìn)一步地，所述待檢測(cè)圖像包括背景區(qū)域；所述通過人臉遮擋檢測(cè)分支模型對(duì)所述人臉區(qū)域圖像識(shí)別，并進(jìn)行像素處理后，以生成第一遮擋結(jié)果包括：

通過人臉遮擋檢測(cè)分支模型對(duì)所述人臉區(qū)域圖像執(zhí)行卷積，以輸出多個(gè)卷積特征圖，所述多個(gè)卷積特征圖包括多個(gè)第一卷積特征圖；

將多個(gè)第一卷積特征圖組合放大，根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則調(diào)整各個(gè)五官區(qū)域與背景區(qū)域的像素值，以得到預(yù)測(cè)人臉圖像，所述預(yù)測(cè)人臉圖像包括遮擋區(qū)域；

計(jì)算所述遮擋區(qū)域和所述遮擋區(qū)域所在的五官區(qū)域的遮擋比例；

將所述遮擋比例與所述五官區(qū)域?qū)?yīng)的預(yù)設(shè)遮擋閾值進(jìn)行比對(duì)，以生成第一遮擋結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述將所述遮擋比例與所述五官區(qū)域?qū)?yīng)的預(yù)設(shè)遮擋閾值進(jìn)行比對(duì)，以生成第一遮擋結(jié)果包括：

當(dāng)所述遮擋比例大于所述遮擋閾值時(shí)，所述第一遮擋結(jié)果表示所述五官區(qū)域被遮擋；

當(dāng)所述遮擋比例小于所述遮擋閾值時(shí)，所述第一遮擋結(jié)果表示所述五官區(qū)域未遮擋。

進(jìn)一步地，所述多個(gè)卷積特征圖包括多個(gè)第二卷積特征圖，所述通過人臉遮擋分類分支模型及預(yù)設(shè)的遮擋標(biāo)簽對(duì)人臉區(qū)域圖像分類，以生成分類結(jié)果包括：