人脸遮挡检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸遮挡检测方法，该方法包括：获取摄像装置拍摄的实时图像，从该实时图像中提取一张实时脸部图像；将该实时脸部图像输入所述面部平均模型，从该实时脸部图像中识别出t个面部特征点；根据该t个面部特征点的位置信息确定眼部区域和唇部区域，将该眼部区域和该唇部区域输入预先训练好的人脸的眼部分类模型、人脸的唇部分类模型，判断所述眼部区域和唇部区域的真实性，并根据判断结果判断该实时图像中的人脸是否发生遮挡。本发明专利技术能快速判断脸部图像中的人脸是否发生遮挡。本发明专利技术还公开了一种电子装置及一种计算机可读存储介质。

Face occlusion detection method, device and storage medium

The invention discloses a face occlusion detection method, the method includes: obtaining the real-time image captured from the camera, real-time image extraction in a real-time facial image; the real-time facial image input to the facial average model, identify the T facial feature points from the real-time facial image according to the eye area; determine the location information of the lip area and t facial feature points, the classification model of lip face eye classification model, the eye region and the lip area enter the pre trained face, to judge the authenticity of the eye region and the lip region, and according to the judgment of the face in the real-time image is occluded the judgment result. The present invention can quickly judge whether the face in the face image is blocked. The invention also discloses an electronic device and a computer readable storage medium.

【技术实现步骤摘要】
人脸遮挡检测方法、装置及存储介质
本专利技术涉及计算机视觉处理
，尤其涉及一种人脸遮挡检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份认证的一种生物识别技术。通过采集含有人脸的图像或视频流，并在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行匹配与识别。目前，人脸识别的应用领域很广泛，在金融支付、门禁考勤、身份识别等众多领域起到非常重要的作用，给人们的生活带来很大便利。然而，保证人脸没有发生遮挡至关重要，故在进行人脸识别之前需检测图像中的人脸是否发生遮挡。业内一般产品判断人脸遮挡是通过深度学习训练的方式，判断人脸遮挡情况，但该判断方法对样本量要求高，并且如果采用深度学习的方式预测遮挡，计算量很大，速度比较慢。
技术实现思路
本专利技术提供一种人脸遮挡检测方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于快速检测实时脸部图像中的人脸遮挡情况。为实现上述目的，本专利技术提供一种电子装置，该装置包括：存储器、处理器及摄像装置，所述存储器中包括人脸遮挡检测程序，所述人脸遮挡检测程序被所述处理器执行时实现如下步骤：图像获取步骤：获取摄像装置拍摄的实时图像，利用人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电子装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器及摄像装置，所述存储器中包括人脸遮挡检测程序，所述人脸遮挡检测程序被所述处理器执行时实现如下步骤：图像获取步骤：获取摄像装置拍摄的实时图像，利用人脸识别算法从该实时图像中提取一张实时脸部图像；特征点识别步骤：将该实时脸部图像输入预先训练好的面部平均模型，利用该面部平均模型从该实时脸部图像中识别出t个面部特征点；及特征区域判断步骤：根据该t个面部特征点的位置信息确定眼部区域和唇部区域，将该眼部区域和该唇部区域输入预先训练好的人脸的眼部分类模型、人脸的唇部分类模型，判断所述眼部区域和唇部区域的真实性，并根据判断结果判断该实时图像中的人脸是否发生...

【技术特征摘要】
1.一种电子装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器及摄像装置，所述存储器中包括人脸遮挡检测程序，所述人脸遮挡检测程序被所述处理器执行时实现如下步骤：图像获取步骤：获取摄像装置拍摄的实时图像，利用人脸识别算法从该实时图像中提取一张实时脸部图像；特征点识别步骤：将该实时脸部图像输入预先训练好的面部平均模型，利用该面部平均模型从该实时脸部图像中识别出t个面部特征点；及特征区域判断步骤：根据该t个面部特征点的位置信息确定眼部区域和唇部区域，将该眼部区域和该唇部区域输入预先训练好的人脸的眼部分类模型、人脸的唇部分类模型，判断所述眼部区域和唇部区域的真实性，并根据判断结果判断该实时图像中的人脸是否发生遮挡。2.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述人脸遮挡检测程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：判断步骤：判断所述人脸的眼部分类模型、人脸的唇部分类模型对所述眼部区域及唇部区域的判断结果是否均为真实。3.根据权利要求1或2所述的电子装置，其特征在于，所述人脸遮挡检测程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：当所述人脸的眼部分类模型、人脸的唇部分类模型对所述眼部区域及唇部区域的判断结果均为真实时，判断该实时脸部图像中的人脸未发生遮挡；及当所述人脸的眼部分类模型、人脸的唇部分类模型对所述眼部区域及唇部区域的判断结果包含不真实时，提示该实时脸部图像中的人脸发生遮挡。4.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述面部平均模型的训练步骤包括：建立一个有n张人脸图像的第一样本库，在每张人脸图像中标记t个面部特征点，所述t个面部特征点包括:代表眼部位置的t1个眼眶特征点、t2个眼球特征点及代表唇部位置的t3个唇部特征点；及利用所述t个面部特征点对人脸特征识别模型进行训练得到面部平均模型。5.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述人脸的眼部分类模型及唇部分类模型的训练步骤包括：收集第一数量的人眼正样本图像和第二数量的人眼负样本图像，提取每张人眼正样本图像、人眼负样本图像的局部特征；利用人眼正样本图像、人眼睛负样本图像及其局部特征对支持向量分类器(SVM)进行训练，得到人脸的眼部分类模型；收集第三数量的唇部正样本图像和第四数量的唇部负样本图像，提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈林，张国辉，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44