[發(fā)明專利]人臉采集源檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011628160.2 | 申請日： | 2020-12-30 |
| 公開（公告）號： | CN112800847B | 公開（公告）日： | 2023-03-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 馬琳;章烈剽;柯文輝 | 申請（專利權(quán)）人： | 廣州廣電卓識智能科技有限公司;廣州廣電運通信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/16 | 分類號： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 華進聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224 | 代理人： | 陳金普 |
| 地址： | 510000 廣東省廣州市廣州高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 采集 檢測 方法 裝置 設(shè)備 介質(zhì) | ||
本申請?zhí)峁┝艘环N人臉采集源檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：通過獲取待檢測人臉的圖像，通過第一檢測模型獲取圖像的圖像類型，若所述圖像為已佩戴口罩類型，將該圖像進行分割，將分割得到的未被口罩遮擋的人臉圖像區(qū)域輸入到第二檢測模型，得到待檢測人臉的采集源檢測結(jié)果，通過第一檢測模型確定佩戴口罩狀態(tài)，在確定已佩戴口罩的情況下，通過第二檢測模型確定采集源檢測結(jié)果，提高了識別待檢測人臉的采集源檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種人臉采集源檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
隨著人臉檢測識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，人臉活體檢測成為保障人臉識別技術(shù)安全性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，具有重要的應(yīng)用價值。在進行人臉活體檢測時，通常通過動作檢測、紋理檢測等方式判斷是否為活體。
目前技術(shù)中，當(dāng)被檢測者面部有遮擋時，無法對面部的進行正常的檢測識別，影響識別檢測的準(zhǔn)確性。
發(fā)明內(nèi)容
基于此，有必要針對目前技術(shù)中存在的面部有遮擋時影響檢測準(zhǔn)確性的技術(shù)問題，提供一種人臉采集源檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。
一種人臉采集源檢測方法，所述方法包括：
獲取待檢測人臉的圖像；
將所述圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練的第一檢測模型，獲取所述圖像的圖像類型；所述第一檢測模型用于根據(jù)所述圖像的各個像素點中屬于口罩分類的概率，輸出所述圖像的圖像類型；所述圖像類型為已佩戴口罩類型或者未佩戴口罩類型；
若所述圖像為已佩戴口罩類型，將所述圖像進行分割，將分割得到的未被口罩遮擋的人臉圖像區(qū)域輸入到預(yù)先訓(xùn)練的第二檢測模型中，得到所述待檢測人臉的采集源檢測結(jié)果；所述第二檢測模型用于根據(jù)局部人臉區(qū)域的圖像特征，確定所述待檢測人臉是否采集于目標(biāo)采集源并輸出檢測結(jié)果。
在其中一個實施例中，所述方法還包括：
若所述圖像為未佩戴口罩類型，將所述圖像輸入到第三檢測模型進行檢測，得到所述待檢測人臉的采集源檢測結(jié)果；所述第三檢測模型用于根據(jù)完整人臉區(qū)域的圖像特征，得到所述待檢測人臉的采集源檢測結(jié)果。
在其中一個實施例中，所述方法還包括：
若所述待檢測人臉的采集源為真人采集，向預(yù)警終端發(fā)出第一預(yù)警信息；所述第一預(yù)警信息用于提示佩戴口罩。
在其中一個實施例中，所述第一檢測模型對所述圖像的處理過程，包括：
通過RetinaFace算法對所述圖像進行編碼處理，將編碼后的圖像輸入到VGGNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行處理，得到所述編碼后的圖像的概率矩陣；所述概率矩陣中包含所述圖像中每個像素點歸屬于預(yù)設(shè)特征分類的概率；所述預(yù)設(shè)特征分類至少包括五官分類、口罩分類；
將各個像素點對應(yīng)的預(yù)設(shè)特征分類中概率最大的特征分類，作為所述像素點的特征分類；
根據(jù)各個像素點的特征分類的統(tǒng)計值，獲取所述圖像的圖像類型。
在其中一個實施例中，所述方法還包括：
若各個像素點中，歸屬于口罩分類的像素點的數(shù)量在總的像素點數(shù)量中占比大于或等于預(yù)設(shè)閾值，判斷所述圖像為已佩戴口罩類型。
在其中一個實施例中，所述第二檢測模型為Facebagnet模型；所述將所述圖像進行分割，將分割得到的未被口罩遮擋的人臉圖像區(qū)域輸入到預(yù)先訓(xùn)練的第二檢測模型中，得到所述待檢測人臉的采集源檢測結(jié)果，包括：
將所述圖像進行分割，得到第一分割圖像；所述第一分割圖像包含被口罩遮擋的人臉圖像區(qū)域和未被口罩遮擋的人臉圖像區(qū)域；
將第一分割圖像中的所述被口罩遮擋的人臉圖像區(qū)域調(diào)整為固定尺寸，得到第二分割圖像；
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