[发明专利]测谎数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种测谎模型生成方法、装置、测谎方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取多张具有瞳孔特征的训练图像，构建初始测谎模型，将训练图像和对应的标签输入初始测谎模型中，通过初始测谎模型提取各张训练图像的瞳孔特征，根据瞳孔特征确定分类结果，根据瞳孔特征、分类结果和对应的标签确定初始测谎模型是否满足预设收敛条件，当未满足预设收敛条件时更新初始测谎模型的参数，直至满足预设收敛条件，得到目标测谎模型，将待识别图像输测谎模型中，得到对应的识别结果。通过采集的图像数据进行瞳孔识别，训练测谎模型对瞳孔特征的识别能力，通过训练好的测谎模型能够准确的提取瞳孔特征，提高测谎的准确度。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种测谎模型生成方法、装置、测谎方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

测谎技术，目前被广泛用于反贪部门的刑事侦查，传统测谎方式利用心率测量、呼吸测量或者汗液测量等需要被测者佩戴大量设备，给被测者过大心理负担，另一种采用动作、表情识别，虽然对被测者心理负担影响较小，但无法避免伪装表情的干扰，导致测试结果不准确。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种测谎模型生成方法、装置、测谎方法、装置和计算机设备和存储介质。

一种测谎模型生成方法，包括：

获取包含多个用户标识的多张具有瞳孔特征的训练图像，训练图像携带标签；

构建初始测谎模型，将各张训练图像和对应的标签输入初始测谎模型中；

通过初始测谎模型提取各张训练图像的瞳孔特征，根据所述瞳孔特征确定各张训练图像对应的用户标识的分类结果；

根据各张训练图像的瞳孔特征、分类结果和对应的标签确定初始测谎模型是否满足预设收敛条件；

当未满足预设收敛条件时，更新初始测谎模型的模型参数，直至满足预设收敛条件，得到目标测谎模型。

一种测谎模型生成装置，包括：

训练数据获取模块，用于获取包含多个用户标识的多张具有瞳孔特征的训练图像，训练图像携带标签；

数据输入模块，用于构建初始测谎模型，将各张训练图像和对应的标签输入初始测谎模型中；

分类识别模块，用于通过初始测谎模型提取各张训练图像的瞳孔特征，根据瞳孔特征确定各张训练图像对应的用户标识的分类结果；

判断模块，用于根据各张训练图像的瞳孔特征、分类结果和对应的标签确定初始测谎模型是否满足预设收敛条件；

模型确定模块，用于当未满足预设收敛条件时，更新初始测谎模型的模型参数，直至满足预设收敛条件，得到目标测谎模型。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取包含多个用户标识的多张具有瞳孔特征的训练图像，训练图像携带标签；

构建初始测谎模型，将各张训练图像和对应的标签输入初始测谎模型中；

通过初始测谎模型提取各张训练图像的瞳孔特征，根据所述瞳孔特征确定各张训练图像对应的用户标识的分类结果；

根据各张训练图像的瞳孔特征、分类结果和对应的标签确定初始测谎模型是否满足预设收敛条件；

当未满足预设收敛条件时，更新初始测谎模型的模型参数，直至满足预设收敛条件，得到目标测谎模型。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：