[发明专利]一种基于背影特征的打卡方法、装置和系统

权利要求书

1.一种打卡方法，包括：

身份识别步骤：对第一时间段内拍摄的第一视频进行人脸识别，确定所述视频中所有用户的用户身份；

视频截取步骤：对于每一个用户，截取该用户在所述视频中出现的视频片段并保存所述视频片段；

服装款式估计步骤：基于服装模型，根据所述视频片段中拍摄的用户所穿服装的正面款式估计该服装的背面款式，将该背面款式和对应的用户身份保存在数据库中；和

打卡步骤：对第二时间段内拍摄的第二视频进行人物识别，利用所述基于服装模型得到视频中每个用户所穿服装的背面款式，将该背面款式与所述数据库中保存的背面款式进行匹配，得到匹配度最大并且所述匹配度大于或等于第一指定阈值的背面款式对应的用户身份，对该用户进行打卡操作；

对所述服装模型采用如下方式进行训练：

将多种款式的服装的各个角度的图片作为训练数据集合，将该服装的背面图片与其他角度的图片相关联，通过深度学习训练服装模型，使得所述服装模型能够根据服装的正面款式估计背面款式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身份识别步骤包括：

对第一时间段内拍摄的第一视频进行人物识别，截取视频图片进行人脸特征分析，得到每个用户的人脸特征，基于人脸识别模型计算所述人脸特征与预存的人脸特征之间的距离，将距离最小的人脸特征所对应的用户身份确定为该用户的用户身份。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述人脸识别模型采用如下方式进行训练：

对于每个用户，利用人脸识别模型对用户的照片进行人脸检测、关键点定位和特征信息提取，得到该用户的人脸特征，将该人脸特征和该用户的用户身份关联，以训练该人脸识别模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述视频截取步骤后，该方法还包括：

人体特征分析步骤：对所述视频片段进行人体特征分析，得到该用户的人体特征，所述人体特征包括以下特征中的一个或多个：身高、发型、体型，将该人体特征和对应的用户身份保存在数据库中；

相应地，所述打卡步骤还包括：

对第二时间段内拍摄的第二视频进行人物识别，对第二视频中出现的每个用户进行人体特征分析，并与所述数据库中保存的人体特征进行匹配，所得到人体特征对应的用户身份，在该用户身份与通过背面款式分析得到的用户身份一致的情况下，对该用户进行打卡操作。

5.一种打卡装置，包括：

身份识别模块，其配置成用于对第一时间段内拍摄的第一视频进行人脸识别，确定所述视频中所有用户的用户身份；

视频截取模块，其配置成用于对于每一个用户，截取该用户在所述视频中出现的视频片段并保存所述视频片段；

服装款式估计模块，其配置成用于基于服装模型，根据所述视频片段中拍摄的用户所穿服装的正面款式估计该服装的背面款式，将该背面款式和对应的用户身份保存在数据库中；和

打卡模块，其配置成用于对第二时间段内拍摄的第二视频进行人物识别，利用所述基于服装模型得到视频中每个用户所穿服装的背面款式，将该背面款式与所述数据库中保存的背面款式进行匹配，得到匹配度最大并且所述匹配度大于或等于第一指定阈值的背面款式对应的用户身份，对该用户进行打卡操作；

所述服装款式估计模块对所述服装模型采用如下方式进行训练：

将多种款式的服装的各个角度的图片作为训练数据集合，将该服装的背面图片与其他角度的图片相关联，通过深度学习训练服装模型，使得所述服装模型能够根据服装的正面款式估计背面款式。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，其特征在于，该装置还包括：

人体特征分析模块，其配置成用于对所述视频片段进行人体特征分析，得到该用户的人体特征，所述人体特征包括以下特征中的一个或多个：身高、发型、体型，将该人体特征和对应的用户身份保存在数据库中；

相应地，所述打卡模块还用于：

对第二时间段内拍摄的第二视频进行人物识别，对第二视频中出现的每个用户进行人体特征分析，并与所述数据库中保存的人体特征进行匹配，所得到人体特征对应的用户身份，在该用户身份与通过背面款式分析得到的用户身份一致的情况下，对该用户进行打卡操作。