[發(fā)明專利]基于活體識(shí)別的出勤率計(jì)算方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010718722.6
• 申請(qǐng)日: 2020-07-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111860357A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 熊軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06Q10/06;G06Q50/20;G07C1/10
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334
• 代理人: 劉麗華;何春蘭

1.一種基于活體識(shí)別的出勤率計(jì)算方法，其特征在于，所述基于活體識(shí)別的出勤率計(jì)算方法包括：

采集多個(gè)活體人臉視頻并抽取每個(gè)活體人臉視頻中的多張第一人臉圖像，及采集多個(gè)非活體人臉視頻并抽取每個(gè)非活體人臉視頻中的多張第二人臉圖像；

將每張第一人臉圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換到預(yù)設(shè)顏色空間得到目標(biāo)第一人臉圖像并計(jì)算每張目標(biāo)第一人臉圖像的第一LBP特征，及將每張第二人臉圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換到所述預(yù)設(shè)顏色空間得到目標(biāo)第二人臉圖像并計(jì)算每張目標(biāo)第二人臉圖像的第二LBP特征；

將同一個(gè)活體的多個(gè)第一LBP特征進(jìn)行拼接平均化得到第一人臉特征，并將同一個(gè)非活體的多個(gè)第二LBP特征進(jìn)行拼接平均化得到第二人臉特征；

基于每個(gè)所述第一人臉特征和預(yù)設(shè)的第一標(biāo)識(shí)構(gòu)建第一特征對(duì)，基于每個(gè)所述第二人臉特征和預(yù)設(shè)的第二標(biāo)識(shí)構(gòu)建第二特征對(duì)，并基于構(gòu)建的多個(gè)第一特征對(duì)和多個(gè)第二特征對(duì)訓(xùn)練支持向量機(jī)得到活體人臉識(shí)別模型；

通過(guò)所述活體人臉識(shí)別模型識(shí)別學(xué)生視頻流得到標(biāo)識(shí)結(jié)果，并根據(jù)所述標(biāo)識(shí)結(jié)果計(jì)算學(xué)生出勤率。

2.如權(quán)利要求1所述的基于活體識(shí)別的出勤率計(jì)算方法，其特征在于，所述通過(guò)所述活體人臉識(shí)別模型識(shí)別學(xué)生視頻流得到標(biāo)識(shí)結(jié)果，并根據(jù)所述標(biāo)識(shí)結(jié)果計(jì)算學(xué)生出勤率包括：

從采集的學(xué)生視頻流中抽取出多張第三人臉圖像，并將所述多張第三人臉圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換到所述預(yù)設(shè)顏色空間得到多張候選第三人臉圖像；

調(diào)用人臉檢測(cè)模型檢測(cè)每張候選第三人臉圖像中的每一個(gè)人臉區(qū)域并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果從所述多張候選第三人臉圖像中確定出至少一張目標(biāo)第三人臉圖像；

調(diào)用所述活體人臉識(shí)別模型對(duì)所述至少一張目標(biāo)第三人臉圖像中的每一個(gè)人臉區(qū)域進(jìn)行識(shí)別得到標(biāo)識(shí)結(jié)果，并根據(jù)所述標(biāo)識(shí)結(jié)果計(jì)算學(xué)生出勤率。

3.如權(quán)利要求2所述的基于活體識(shí)別的出勤率計(jì)算方法，其特征在于，所述目標(biāo)第三人臉圖像為一張，所述根據(jù)所述標(biāo)識(shí)結(jié)果計(jì)算學(xué)生出勤率包括：

計(jì)算所述標(biāo)識(shí)結(jié)果為所述第一標(biāo)識(shí)的數(shù)量；

獲取所述學(xué)生的應(yīng)出勤數(shù)量；

根據(jù)所計(jì)算的數(shù)量及所述應(yīng)出勤數(shù)量計(jì)算學(xué)生出勤率。

4.如權(quán)利要求2所述的基于活體識(shí)別的出勤率計(jì)算方法，其特征在于，所述目標(biāo)第三人臉圖像為兩張，所述根據(jù)所述標(biāo)識(shí)結(jié)果計(jì)算學(xué)生出勤率包括：

輸出第一目標(biāo)第三人臉圖像和第二目標(biāo)第三人臉圖像中每個(gè)人臉區(qū)域?qū)?yīng)的標(biāo)識(shí)結(jié)果及識(shí)別率；

確定序號(hào)相同且標(biāo)識(shí)結(jié)果均為第一標(biāo)識(shí)的人臉區(qū)域的第一個(gè)數(shù)；

確定序號(hào)相同但標(biāo)識(shí)結(jié)果均為第二標(biāo)識(shí)或者序號(hào)相同但標(biāo)識(shí)結(jié)果不同的目標(biāo)人臉區(qū)域；

比較所述第一目標(biāo)第三人臉圖像和所述第二目標(biāo)第三人臉圖像中每個(gè)序號(hào)相同的目標(biāo)人臉區(qū)域的識(shí)別率；

將目標(biāo)人臉區(qū)域的識(shí)別率較高的標(biāo)識(shí)結(jié)果確定為最終的標(biāo)識(shí)結(jié)果；

計(jì)算所述最終的標(biāo)識(shí)結(jié)果中的第一標(biāo)識(shí)的第二個(gè)數(shù)；

根據(jù)所述第一個(gè)數(shù)和所述第二個(gè)數(shù)之和計(jì)算出勤率。

5.如權(quán)利要求3或4所述的基于活體識(shí)別的出勤率計(jì)算方法，其特征在于，

所述計(jì)算每張目標(biāo)第一人臉圖像的第一LBP特征包括：分別提取每張目標(biāo)第一人臉圖像在每個(gè)顏色分量上的圖像并計(jì)算每個(gè)顏色分量上的圖像的LBP特征，連接所述每個(gè)顏色分量上的圖像的LBP特征得到每張目標(biāo)第一人臉圖像的第一LBP特征；

所述每張目標(biāo)第二人臉圖像的第二LBP特征包括：分別提取每張目標(biāo)第二人臉圖像在每個(gè)顏色分量上的圖像并計(jì)算每個(gè)顏色分量上的圖像的LBP特征，連接所述每個(gè)顏色分量上的圖像的LBP特征得到每張目標(biāo)第二人臉圖像的第二LBP特征。