[發(fā)明專利]一種基于張嘴動(dòng)作的人臉活檢方法和裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202210744870.4 | 申請(qǐng)日: | 2022-06-27 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN115082993A | 公開(kāi)(公告)日: | 2022-09-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 梁俊杰 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 平安銀行股份有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06V40/16 | 分類號(hào): | G06V40/16;G06V40/20;G06V40/40;G06F21/32 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 張文娥 |
| 地址: | 518000 廣東*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 張嘴 動(dòng)作 活檢 方法 裝置 | ||
本發(fā)明提供了一種基于張嘴動(dòng)作的人臉活檢方法和裝置,涉及人臉檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待檢測(cè)對(duì)象的在張嘴時(shí)的面部圖像;確定出RGB圖像中的人臉區(qū)域的位置信息和嘴部區(qū)域的位置信息;將基于人臉區(qū)域?qū)?yīng)的位置信息,得到目標(biāo)位置信息,并將RGB圖像中目標(biāo)位置信息對(duì)應(yīng)的區(qū)域確定為目標(biāo)RGB圖像,以及將嘴部區(qū)域的位置信息映射至D深度圖,確定出嘴部區(qū)域的D深度圖;將目標(biāo)RGB圖像輸入第一注意力模型,得到第一概率值,以及將嘴部區(qū)域的D深度圖輸入第二注意力模型,得到第二概率值;基于第一概率值和第二概率值,確定出待檢測(cè)對(duì)象的活檢結(jié)果,解決了現(xiàn)有的人臉活檢方法的準(zhǔn)確性較低的技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及人臉檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于張嘴動(dòng)作的人臉活檢方法和裝置。
背景技術(shù)
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越廣泛,但同時(shí)網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)利用假人臉完成線上人臉識(shí)別造成客戶損失的例子司空見(jiàn)慣。因此在各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下人臉識(shí)別的過(guò)程中對(duì)客戶真實(shí)性、安全性和可信度的成了至關(guān)重要的問(wèn)題。在市場(chǎng)中存在較多的活體識(shí)別產(chǎn)品:動(dòng)作活檢、靜默活體檢測(cè)、臉部炫光活體檢測(cè)等,但目前這些產(chǎn)品都存在著較明顯的不足,只是利用了人臉二維的信息,丟失了人臉的第三維重要信息,導(dǎo)致現(xiàn)有的人臉活檢方法的準(zhǔn)確性較低。
針對(duì)上述問(wèn)題,還未提出有效的解決方案。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提供一種基于張嘴動(dòng)作的人臉活檢方法和裝置,以緩解了現(xiàn)有的人臉活檢方法的準(zhǔn)確性較低的技術(shù)問(wèn)題。
第一方面,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于張嘴動(dòng)作的人臉活檢方法,包括:獲取待檢測(cè)對(duì)象的在張嘴時(shí)的面部圖像,其中,所述面部圖像包括:D深度圖和RGB圖像;確定出所述RGB圖像中的人臉區(qū)域的位置信息和嘴部區(qū)域的位置信息;將所述人臉采集框的位置信息將所述人臉采集框擴(kuò)大預(yù)設(shè)倍數(shù),得到目標(biāo)位置信息,并將所述RGB圖像中所述目標(biāo)位置信息對(duì)應(yīng)的區(qū)域確定為目標(biāo)RGB圖像,以及將所述嘴部區(qū)域的位置信息映射至所述D深度圖,確定出所述嘴部區(qū)域的D深度圖;將所述目標(biāo)RGB圖像輸入第一注意力模型,得到第一概率值,以及將所述嘴部區(qū)域的D深度圖輸入第二注意力模型,得到第二概率值,其中,所述第一注意力模型和所述第二注意力模型均為基于se-block模塊和resnet模塊構(gòu)建的注意力模型;基于所述第一概率值和第二概率值,確定出所述待檢測(cè)對(duì)象的活檢結(jié)果。
結(jié)合第一方面,本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第一種可能的實(shí)施方式,其中,所述resnet模塊包括8個(gè)子模塊,分別為2個(gè)2個(gè)2個(gè)和2個(gè)所述se-block模塊設(shè)置在各個(gè)子模塊中的兩個(gè)殘差層之間。
結(jié)合第一方面的第一種可能的實(shí)施方式,本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第二種可能的實(shí)施方式,其中,確定出所述RGB圖像中的人臉區(qū)域的位置信息和嘴部區(qū)域的位置信息,包括:利用mediapipe,確定出所述RGB圖像中的人臉區(qū)域,并將所述RGB圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的人臉采集框的位置信息確定出所述人臉區(qū)域的位置信息;利用mediapipe,確定出所述RGB圖像中的嘴部區(qū)域,并確定出所述嘴部區(qū)域的位置信息。
結(jié)合第一方面,本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第三種可能的實(shí)施方式,其中,基于所述人臉采集框的位置信息將所述人臉采集框擴(kuò)大預(yù)設(shè)倍數(shù),得到目標(biāo)位置信息,包括:
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