一种眨眼检测方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109784313A(43)申请公布日2019.05.21(21)申请号201910120645.1(22)申请日2019.02.18(71)申请人上海骏聿数码科技有限公司地址200082上海市杨浦区国定路335号2号楼1408-4室(72)发明人白雪松(74)专利代理机构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(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种眨眼检测方法及装置(57)摘要本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。CN109784313ACN109784313A权利要求书1/2页1.一种眨眼检测方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的眨眼检测方法，其特征在于，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。3.根据权利要求1所述的眨眼检测方法，其特征在于，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。4.根据权利要求1所述的眨眼检测方法，其特征在于，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。5.根据权利要求1所述的眨眼检测方法，其特征在于，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。6.一种眨眼检测装置，其特征在于，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；判断模块，用于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；输出模块，用于输出所述眨眼判断结果。7.根据权利要求6所述的眨眼检测装置，其特征在于，所述判断模块包括：提取子模块，用于在所述人脸特征点中提取多个眼部特征点；计算子模块，用于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；确定子模块，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。8.根据权利要求6所述的眨眼检测装置，其特征在于，所述特征检测模型包括卷积层、2CN109784313A权利要求书2/2页瓶颈层以及内积层，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。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机设备执行根据权利要求1至5中任一项所述的一种眨眼检测方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有权利要求9所述的计算机设备中所使用的计算机程序。3CN109784313A说明书1/8页一种眨眼检测方法及装置技术领域[0001]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[0002]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