[发明专利]异常人脸检测方法、异常识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种异常人脸检测方法、异常识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取用户的视频信息，将视频信息切分为N个子视频信息；将N个子视频信息分别分解为待检测图像，得到N个待检测图像序列；对N个待检测图像序列采用特征子脸技术进行人脸检测，提取出人脸图像；对每一分割节点对应的人脸图像进行特征值提取，得到每一人脸图像的人脸特征；对每一分割节点对应的每一人脸特征进行相似度匹配，判断待检测图像序列中是否存在不同人脸图像；若待检测图像序列中存在不同人脸图像，则对用户的视频信息进行风险提示操作。应用该方法，可以提高异常人脸检测的准确率，同时，提高异常人脸检测的效率。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，尤其涉及一种异常人脸检测方法、异常识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着计算机技术的快速发展，越来越多的场景或者任务实现了从线下到线上的转化，为很多场景或者任务的进行提供了较大的便利，不需要用户到固定的场所中完成繁琐信息的录入。然而，为了保证信息录入的真实性，需要对该线上的操作过程进行检测，特别是对异常人脸(非用户本人)的检测，从而保证操作过程的安全性。异常人脸检测，是计算机视觉领域中最活跃的研究课题之一，目前在超市、银行、运输中心以及医院的安保和预警的智能化方面有着广泛的应用前景。然而，目前的异常人脸检测方法存在着效率和准确率低下的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种异常人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质以解决异常人脸检测效率较低的问题。

此外，本发明实施例提供异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质以解决异常识别精度较低的问题。

一种异常人脸检测方法，包括：

获取用户的视频信息，所述视频信息设置有N个分割节点，N为正整数；

基于N个所述分割节点，将所述视频信息切分为N个子视频信息；

将N个所述子视频信息分别分解为待检测图像，得到N个待检测图像序列；

对N个所述待检测图像序列采用特征子脸技术进行人脸检测，提取出人脸图像；

对每一所述分割节点对应的所述人脸图像进行特征值提取，得到每一所述人脸图像的人脸特征；

对每一所述分割节点对应的每一所述人脸特征进行相似度匹配，判断所述待检测图像序列中是否存在不同人脸图像；

若所述待检测图像序列中存在不同人脸图像，则对所述用户的视频信息进行风险提示操作。

一种异常人脸检测装置，包括：

视频信息获取模块，用于获取用户的视频信息，所述视频信息设置有N个分割节点，N为正整数；

视频分割模块，用于基于N个所述分割节点，将所述视频信息切分为N个子视频信息；

图像序列分解模块，用于将N个所述子视频信息分别分解为待检测图像，得到N个待检测图像序列；

人脸图像获取模块，用于对N个所述待检测图像序列采用特征子脸技术进行人脸检测，提取出人脸图像；

人脸特征获取模块，用于对每一所述分割节点对应的所述人脸图像进行特征值提取，得到每一所述人脸图像的人脸特征；

人脸图像确定模块，用于对每一所述分割节点对应的每一所述人脸特征进行相似度匹配，判断所述待检测图像序列中是否存在不同人脸图像；

风险提示模块，用于若所述待检测图像序列中存在不同人脸图像，则对所述用户的视频信息进行风险提示操作。

一种异常识别方法，包括：