[發(fā)明專利]圖像檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011337405.6
• 申請(qǐng)日: 2020-11-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112308035A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐江河;吳雙;劉世策;姚太平;李博;丁守鴻;李季檁
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 毛丹

1.一種圖像檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測(cè)圖像，所述待檢測(cè)圖像包括至少兩種不同類型圖像；

將所述待檢測(cè)圖像輸入到圖像檢測(cè)模型中，所述圖像檢測(cè)模型通過(guò)特征提取網(wǎng)絡(luò)提取所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征，將所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的活體檢測(cè)結(jié)果，并基于所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征使用對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像一致性驗(yàn)證，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果；

基于所述活體檢測(cè)結(jié)果和所述圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的圖像檢測(cè)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的活體檢測(cè)結(jié)果，并基于所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征使用對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像一致性驗(yàn)證，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果，包括：

將所述至少兩種不同類型圖像中第一類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述第一類型圖像對(duì)應(yīng)的第一活體檢測(cè)結(jié)果；

將所述至少兩種不同類型圖像中第二類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的第二檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述第二類型圖像對(duì)應(yīng)的第二活體檢測(cè)結(jié)果；

將所述第一類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征和所述第二類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入第一驗(yàn)證分支網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行圖像一致性驗(yàn)證，得到所述第一類型圖像和第二類型圖像對(duì)應(yīng)的第一圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果；

所述基于所述活體檢測(cè)結(jié)果和所述圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的圖像檢測(cè)結(jié)果，包括：

基于所述第一活體檢測(cè)結(jié)果、第二活體檢測(cè)結(jié)果和第一圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的圖像檢測(cè)結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述將所述至少兩種不同類型圖像中第二類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的第二檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述第二類型圖像對(duì)應(yīng)的第二活體檢測(cè)結(jié)果之后，還包括：

將所述至少兩種不同類型圖像中第三類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的第三檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述第三類型圖像對(duì)應(yīng)的第三活體檢測(cè)結(jié)果；

所述方法還包括：

將所述第一類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征和所述第三類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入第二驗(yàn)證分支網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行圖像一致性驗(yàn)證，得到所述第一類型圖像和第三類型圖像對(duì)應(yīng)的第二圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果；

基于所述第一活體檢測(cè)結(jié)果、第二活體檢測(cè)結(jié)果、第三活體檢測(cè)結(jié)果、第一圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果和所述第二圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的圖像檢測(cè)結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待檢測(cè)圖像，包括：

獲取初始視頻，對(duì)所述初始視頻中各個(gè)初始圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量檢測(cè)，得到所述各個(gè)初始圖像質(zhì)量信息；

基于所述各個(gè)初始圖像質(zhì)量信息從所述各個(gè)初始圖像質(zhì)量進(jìn)行圖像篩選，得到待檢測(cè)圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像檢測(cè)模型包括至少兩種特征提取網(wǎng)絡(luò)；

所述通過(guò)特征提取網(wǎng)絡(luò)提取所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征，包括：

將所述至少兩種不同類型圖像分別輸入對(duì)應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取，得到所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像特征；其中，所述至少兩種特征提取網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)參數(shù)之間的損失值小于預(yù)設(shè)閾值；

所述將所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的活體檢測(cè)結(jié)果，并基于所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的圖像特征使用對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像一致性驗(yàn)證，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果，包括：

將所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像特征輸入對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行活體檢測(cè)，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)活體檢測(cè)結(jié)果；

將所述至少兩種不同類型圖像分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像特征使用對(duì)應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像一致性驗(yàn)證，得到所述至少兩種不同類型圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像一致性驗(yàn)證結(jié)果。