[发明专利]一种眨眼检测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910120645.1 申请日: 2019-02-18
公开(公告)号: CN109784313A 公开(公告)日: 2019-05-21
发明(设计)人: 白雪松 申请(专利权)人: 上海骏聿数码科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 李永宏
地址: 200082 上海市杨浦*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 眨眼 检测 特征检测 人脸特征点 判断结果 人脸识别 人脸图像 预设 人工智能模型 人脸识别技术 安全隐患 活体检测 输出 监测
【说明书】:

发明提供一种眨眼检测方法及装置,其中,该眨眼检测方法包括:获取被检测用户的人脸图像;根据预设的特征检测模型对人脸图像进行特征检测,得到人脸特征点;其中,特征检测模型为人工智能模型;根据人脸特征点和预设的眨眼判断公式对被检测用户进行眨眼判断,得到眨眼判断结果;输出眨眼判断结果。本发明所描述的眨眼检测方法能够通过眨眼监测来进行人脸识别的活体检测,从而提高人脸识别的安全性,进而避免传统人脸识别技术中存在的安全隐患。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域,具体而言,涉及一种眨眼检测方法及装置。

背景技术

随着人脸识别技术的不断发展,人脸识别技术开始应用与小区、车站以及各种商业环境中,这就使得人们开始可以刷脸随处游玩,可见人脸识别技术给人们带来的巨大的便利性。然而,在实践中发现,人脸识别仍存在许多规避方式,其中使用模具进行假识别等方法仍使得人脸识别技术存在较大的安全隐患,从而降低了人脸识别的安全性。

发明内容

鉴于上述问题,本发明提供了一种眨眼检测方法及装置,能够通过眨眼监测来进行人脸识别的活体检测,从而提高人脸识别的安全性,进而避免传统人脸识别技术中存在的安全隐患。

为了实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:

第一方面,本发明提供了一种眨眼检测方法,包括:

获取被检测用户的人脸图像;

根据预设的特征检测模型对所述人脸图像进行特征检测,得到人脸特征点;其中,所述特征检测模型为人工智能模型;

根据所述人脸特征点和预设的眨眼判断公式对所述被检测用户进行眨眼判断,得到眨眼判断结果;

输出所述眨眼判断结果。

作为一种可选的实施方式,所述根据预设的特征检测模型对所述人脸图像进行特征检测,得到人脸特征点的步骤包括:

根据预设的特征检测模型对所述人脸图像进行特征检测,得到待定特征点;

根据所述待定特征点和所述人脸图像进行特征回归预测,确定出人脸特征点。

作为一种可选的实施方式,所述根据所述人脸特征点和预设的眨眼判断公式对所述被检测用户进行眨眼判断,得到眨眼判断结果的步骤包括:

在所述人脸特征点中提取多个眼部特征点;

根据所述多个眼部特征点之间的距离和预设的眨眼判断公式计算得到眨眼判断数值;

根据所述眨眼判断数值与预设数值之间的比较结果确定出眨眼判断结果。

作为一种可选的实施方式,在所述根据预设的特征检测模型对所述人脸图像进行特征检测,得到人脸特征点的步骤之后,所述方法还包括:

根据所述人脸特征点和眼睛纵横比公式对所述被检测用户进行眨眼判断,得到初步判断结果;

当所述初步判断结果为存在眨眼现象时,触发执行所述的根据所述人脸特征点和预设的眨眼判断公式对所述被检测用户进行眨眼判断,得到眨眼判断结果的步骤。

作为一种可选的实施方式,所述特征检测模型包括卷积层、瓶颈层以及内积层,并且所述卷积层、所述瓶颈层以及所述内积层三者构成11层的神经网络;所述特征检测模型使用的激活函数为参数化修正线性单元。

第二方面,本发明提供了一种眨眼检测装置,包括:

获取模块,用于获取被检测用户的人脸图像;

检测模块,用于根据预设的特征检测模型对所述人脸图像进行特征检测,得到人脸特征点;其中,所述特征检测模型为人工智能模型;

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