[發(fā)明專利]圖像信息驗(yàn)證方法、裝置、計(jì)算裝置和介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010616687.7
• 申請(qǐng)日: 2020-06-30
• 公開（公告）號(hào): CN111738199A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李桂鋒;陳永錄;張飛燕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)工商銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06Q20/40;G06Q40/02
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 劉麗麗

1.一種圖像信息驗(yàn)證方法，包括：

獲取目標(biāo)用戶在輸入待核實(shí)信息時(shí)的目標(biāo)視頻序列，所述目標(biāo)視頻序列包括多個(gè)包含人臉的幀圖像；

分別從所述多個(gè)幀圖像中的每個(gè)幀圖像中分割人臉圖像，得到多個(gè)人臉圖像；

根據(jù)局部二值模式算法，從所述多個(gè)人臉圖像中提取所述目標(biāo)視頻序列的目標(biāo)特征；以及

利用經(jīng)訓(xùn)練的分類模型處理所述目標(biāo)特征，以便驗(yàn)證所述待核實(shí)信息的真實(shí)度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括：

訓(xùn)練所述分類模型，其中，所述訓(xùn)練所述分類模型包括：

獲取多個(gè)樣本視頻序列和與所述多個(gè)樣本視頻序列對(duì)應(yīng)的真?zhèn)螛?biāo)簽，其中，所述多個(gè)樣本視頻序列中的每個(gè)樣本視頻序列包括多個(gè)樣本圖像；

針對(duì)每一個(gè)樣本視頻序列，根據(jù)局部二值模式算法，從所述樣本視頻序列的樣本圖像中提取樣本特征；

根據(jù)所述樣本特征輸入所述分類模型，得到分類結(jié)果；以及

根據(jù)所述分類結(jié)果和所述真?zhèn)螛?biāo)簽，調(diào)整局部二值模式算法的參數(shù)和所述分類模型的參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括，在所述分別從所述多個(gè)幀圖像中的每個(gè)幀圖像中分割人臉圖像之前：

根據(jù)所述每個(gè)幀圖像，確定關(guān)鍵點(diǎn)集；以及

根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集，對(duì)所述每個(gè)幀圖像進(jìn)行歸一化處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集，對(duì)所述每個(gè)幀圖像進(jìn)行歸一化處理，包括：

獲取模板幀圖像，并從所述模板圖像中確定多個(gè)第一人臉關(guān)鍵點(diǎn)；

針對(duì)所述多個(gè)幀圖像中的每個(gè)幀圖像，從所述幀圖像中確定多個(gè)第二人臉關(guān)鍵點(diǎn)；

根據(jù)所述多個(gè)第一人臉關(guān)鍵點(diǎn)和所述多個(gè)第二人臉關(guān)鍵點(diǎn)，確定所述幀圖像的權(quán)重；以及

利用所述權(quán)重對(duì)所述幀圖像的每個(gè)像素值進(jìn)行加權(quán)，以得到歸一化處理后的所述幀圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括，在所述分別從所述多個(gè)幀圖像中的每個(gè)幀圖像中分割人臉圖像之后：

根據(jù)時(shí)間插值算法，對(duì)多個(gè)所述人臉圖像進(jìn)行插值操作，以歸一化圖像序列幀數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述分別從所述多個(gè)幀圖像中的每個(gè)幀圖像中分割人臉圖像，包括：

獲取所述模板幀圖像中的兩個(gè)瞳孔坐標(biāo)；

根據(jù)所述兩個(gè)瞳孔坐標(biāo)，確定感興趣區(qū)域；以及

根據(jù)所述感興趣區(qū)域，從所述每個(gè)幀圖像中分割所述人臉圖像。

7.一種圖像信息驗(yàn)證裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取目標(biāo)用戶在輸入待核實(shí)信息時(shí)的目標(biāo)視頻序列，所述目標(biāo)視頻序列包括多個(gè)包含人臉的幀圖像；

分割模塊，用于分別從所述多個(gè)幀圖像中的每個(gè)幀圖像中分割人臉圖像，得到多個(gè)人臉圖像；

特征提取模塊，用于根據(jù)局部二值模式算法，從所述多個(gè)人臉圖像中提取所述目標(biāo)視頻序列的目標(biāo)特征；以及

分類模塊，用于利用經(jīng)訓(xùn)練的分類模型處理所述目標(biāo)特征，以便驗(yàn)證所述待核實(shí)信息的真實(shí)度。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，還包括：

訓(xùn)練模塊，用于訓(xùn)練所述分類模型，其中，所述訓(xùn)練模塊包括：

樣本獲取子模塊，用于獲取多個(gè)樣本視頻序列和與所述多個(gè)樣本視頻序列對(duì)應(yīng)的真?zhèn)螛?biāo)簽，其中，所述多個(gè)樣本視頻序列中的每個(gè)樣本視頻序列包括多個(gè)樣本圖像；

提取子模塊，用于針對(duì)每一個(gè)樣本視頻序列，根據(jù)局部二值模式算法，從所述樣本視頻序列的樣本圖像中提取樣本特征；

輸入子模塊，用于根據(jù)所述樣本特征輸入所述分類模型，得到分類結(jié)果；以及

調(diào)整子模塊，用于根據(jù)所述分類結(jié)果和所述真?zhèn)螛?biāo)簽，調(diào)整局部二值模式算法的參數(shù)和所述分類模型的參數(shù)。

9.一種計(jì)算設(shè)備，包括：

一個(gè)或多個(gè)處理器；

存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序，

其中，當(dāng)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序被一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時(shí)使處理器實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)的方法。