[发明专利]一种认证方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种认证方法，其特征在于，包括：

采集包含目标人员面部特征的目标图片；

从所述目标图片中框选出人脸区域；

按照预设扩框方向和尺寸，以所述目标图片中的人脸区域为基准，从所述目标图片中框选出检测区域，其中，所述检测区域包含所述人脸区域；

利用预设的安全帽检测模型，分析所述检测区域中的特征点，以获取所述目标人员的安全帽佩戴状态，其中，所述安全帽佩戴状态包括佩戴安全帽和未佩戴安全帽；

验证所述目标人员的身份信息；

若所述目标人员的身份信息通过验证，且所述目标人员的安全帽佩戴状态为佩戴安全帽，则认证成功；

若所述目标人员的身份信息未通过验证，或者，所述目标人员的安全帽佩戴状态为未佩戴安全帽，则认证失败。

2.根据权利要求1所述的认证方法，其特征在于，所述按照预设扩框方向和尺寸，以所述目标图片中的人脸区域为基准，从所述目标图片中框选出检测区域的步骤，包括：

以所述目标图片中的人脸区域为基准，沿第一方向框选出所述人脸区域的第一邻接区域，以及，沿第二方向框选出所述人脸区域的第二邻接区域；

将包含所述人脸区域、所述第一邻接区域和所述第二邻接区域的组合区域确定为所述检测区域。

3.根据权利要求2所述的认证方法，其特征在于，所述第一方向与所述人脸区域的中线垂直，所述第二方向与所述人脸区域的中线重合；

所述第一邻接区域沿所述第一方向的长度取值范围为0～0.6米，所述第二邻接区域沿所述第二方向的长度取值范围为0～1米。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的认证方法，其特征在于，所述利用预设的安全帽检测模型，分析所述检测区域中的特征点，以获取所述目标人员的安全帽佩戴状态的步骤，包括：

获取测试人员佩戴安全帽状态的正样本数据，以及，获取测试人员未佩戴安全帽状态的负样本数据；

利用所述正样本数据和负样本数据训练多任务级联卷积神经网络，得到能够检测所述测试人员安全帽佩戴状态的所述安全帽检测模型。

5.根据权利要求4所述的认证方法，其特征在于，所述获取测试人员佩戴安全帽状态的正样本数据的步骤，包括：

爬取预设数量的包含测试安全帽特征的第一图片；

获取包含测试人员面部特征的第二图片，其中，所述第二图片中的测试人员的头部未佩戴安全帽和/或类安全帽；

将所述第一图片和所述第二图片合成得到第三图片，其中，所述第三图片中的所述测试人员处于佩戴所述测试安全帽的状态。

6.根据权利要求5所述的认证方法，其特征在于，所述获取测试人员未佩戴安全帽状态的负样本数据的步骤，包括：

爬取预设数量的包含类安全帽特征信息的第四图片；

获取包含测试人员面部特征的第五图片，其中，所述第五图片中的测试人员的头部未佩戴安全帽和/或类安全帽；

将所述第四图片和所述第五图片合成得到第六图片，其中，所述第六图片中的所述测试人员处于佩戴类安全帽的状态。

7.根据权利要求4所述的认证方法，其特征在于，所述正样本数据和负样本数据均为具有不同模拟参数类型的样本数据，其中，所述模拟参数类型包括高斯局部亮度变化参数、安全帽区域色彩变化参数以及背景颜色扩充参数中的至少一种。

8.根据权利要求1所述的认证方法，其特征在于，所述验证目标人员的身份信息的步骤，包括：

获取目标人员的身份识别信息；

根据预先存储的人员信息集合，验证所述目标人员的身份识别信息。

9.根据权利要求8所述的认证方法，其特征在于，所述目标人员的身份识别信息为包含目标人员面部特征的目标图片；

所述根据预先存储的人员信息集合，验证所述目标人员的身份识别信息的步骤，包括：

利用所述目标图片，根据预先存储的人员面部特征集合，验证所述目标人员的身份信息。