一种人脸图像处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人脸图像处理方法及装置。获取视频中相邻的前一帧视频图像和后一帧视频图像，前一帧视频图像和后一帧视频图像中均包括目标人脸图像；预测前一帧视频图像中的目标人脸图像在后一帧视频图像中的预测位置；获取后一帧视频图像中的目标人脸图像的在后一帧视频图像中的真实位置；判断真实位置与预测位置之间的距离是否大于预设距离阈值；如果大于预设距离阈值，确定目标人脸图像为非真实的人脸图像。通过本发明专利技术，可以确定目标人脸图像是否为真实的人脸图像，并在目标人脸图像为非真实的人脸图像时，拒绝使用目标人脸图像进行支付，防止不法分子使用包含人脸图像的照片或者视频进行不法支付活动，从而避免给用户带来经济损失。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸图像处理方法及装置
本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种人脸图像处理方法及装置。
技术介绍
当前，用户在超市购买商品时，需要在结算台支付购买的商品。随着技术的飞速发展，在结算台支付购买的商品时，越来越多的用户使用人脸图像进行支付。当用户需要使用用户的人脸图像支付时，结算台的图像采集设备可以采集用户的人脸图像，并根据用户的人脸图像获取用户的人脸特征，以及根据人脸特征确定用户的支付账户，进而使用用户的支付账户支付用户购买的商品。但是，有时候不法分子可能会使用包含有用户的人脸图像的照片支付不法分子购买的商品，或者，使用包括用户的人脸图像的视频支付不法分子购买的商品，从而给用户带来经济损失。
技术实现思路
为了避免给用户带来经济损失，本专利技术实施例示出了一种人脸图像处理方法及装置。第一方面，本专利技术实施例示出了一种人脸图像处理方法，所述方法包括：获取视频中相邻的前一帧视频图像和后一帧视频图像，所述前一帧视频图像和所述后一帧视频图像中均包括目标人脸图像；预测所述前一帧视频图像中的所述目标人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置；获取所述后一帧视频图像中的所述人脸图像在所述后一帧视频图像中的真实位置；判断所述真实位置与所述预测位置之间的距离是否大于预设距离阈值；如果所述距离大于所述预设距离阈值，确定所述目标人脸图像为非真实的人脸图像。在一个可选的实现方式中，所述方法还包括：如果所述距离小于或等于所述预设距离阈值，将所述后一帧视频图像与所述前一帧视频图像相减，得到差分图像，差分图像中至少包括由所述目标人脸图像得到的前景图像；对所述差分图像进行二值化处理，得到运动信息图像；获取所述运动信息图像的特征信息，特征信息至少包括所述前景图像的离散度、面积和位置；根据所述特征信息确定所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像。在一个可选的实现方式中，如果所述差分图像中包括多个前景图像，则所述特征信息还包括各个前景图像之间的距离。在一个可选的实现方式中，所述根据所述特征信息确定所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像，包括：将所述特征信息输入预先设置的人脸图像分类器，得到分类器输出的所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像的判定结果。在一个可选的实现方式中，所述预测所述前一帧视频图像中的所述目标人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置，包括：使用人脸跟踪算法预测所述前一帧视频图像中的所述人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置；其中，所述人脸跟踪算法至少包括：粒子滤波PF、跟踪学习检测TLD以及多域网络MdNet。第二方面，本专利技术实施例示出了一种人脸图像处理装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取视频中相邻的前一帧视频图像和后一帧视频图像，所述前一帧视频图像和所述后一帧视频图像中均包括目标人脸图像；预测模块，用于预测所述前一帧视频图像中的所述目标人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置；第二获取模块，用于获取所述后一帧视频图像中的所述人脸图像的在所述后一帧视频图像中的真实位置；判断模块，用于判断所述真实位置与所述预测位置之间的距离是否大于预设距离阈值；第一确定模块，用于如果所述距离大于所述预设距离阈值，确定所述目标人脸图像为非真实的人脸图像。在一个可选的实现方式中，所述装置还包括：相减模块，用于如果所述距离小于或等于所述预设距离阈值，将所述后一帧视频图像与所述前一帧视频图像相减，得到差分图像，差分图像中至少包括由所述目标人脸图像得到的前景图像；二值化模块，用于对所述差分图像进行二值化处理，得到运动信息图像；第三获取模块，用于获取所述运动信息图像的特征信息，特征信息至少包括所述前景图像的离散度、面积和位置；第二确定模块，用于根据所述特征信息确定所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像。在一个可选的实现方式中，如果所述差分图像中包括多个前景图像，则所述特征信息还包括各个前景图像之间的距离。在一个可选的实现方式中，所述第二确定模块具体用于：将所述特征信息输入预先设置的人脸图像分类器，得到分类器输出的所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像的判定结果。在一个可选的实现方式中，所述预测模块具体用于：使用人脸跟踪算法预测所述前一帧视频图像中的所述人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置；其中，所述人脸跟踪算法至少包括：粒子滤波PF、跟踪学习检测TLD以及多域网络MdNet。与现有技术相比，本专利技术实施例包括以下优点：在本专利技术实施例中，获取视频中相邻的前一帧视频图像和后一帧视频图像，前一帧视频图像和后一帧视频图像中均包括目标人脸图像；预测前一帧视频图像中的目标人脸图像在后一帧视频图像中的预测位置；获取后一帧视频图像中的目标人脸图像的在后一帧视频图像中的真实位置；判断真实位置与预测位置之间的距离是否大于预设距离阈值；如果该距离大于预设距离阈值，确定目标人脸图像为非真实的人脸图像。通过本专利技术实施例的方法，可以确定出目标人脸图像是否为真实的人脸图像，并在目标人脸图像为非真实的人脸图像时，拒绝使用目标人脸图像进行支付，从而防止不法分子使用包含人脸图像的照片或者视频进行不法支付活动，从而避免给用户带来经济损失。附图说明图1是本专利技术的一种人脸图像处理方法实施例的步骤流程图；图2是本专利技术的一种人脸图像处理方法实施例的步骤流程图；图3是本专利技术的一种人脸图像处理装置实施例的结构框图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。参照图1，示出了本专利技术的一种人脸图像处理方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：在步骤S101中，获取视频中相邻的前一帧视频图像和后一帧视频图像，前一帧视频图像和后一帧视频图像中均包括目标人脸图像；本专利技术实施例的视频为图像采集设备采集到的包括人脸图像的视频，例如，用户需要使用用户的人脸图像支付，图像采集设备可以采集用户的人脸图像，并根据用户的人脸图像获取用户的人脸特征，根据用户的人脸特征确定用户的支付账户，然后使用用户的支付账户进行支付。但是，有时候不法分子可能会使用包含有用户的人脸图像的照片支付不法分子购买的商品，或者使用包括用户的人脸图像的视频支付不法分子购买的商品，从而给用户带来经济损失。为了避免给用户带来经济损失，在用户使用用户的人脸图像进行支付之前，图像采集设备需要采集包含用户的人脸图像的视频，并根据用户的人脸图像的视频来判断用户的人脸图像为真实的人脸图像还是为非真实的人脸图像，当为真实的人脸图像时，则可以使用用户的人脸图像进行支付，当为非真实的人脸图像时，则拒绝使用用户的人脸图像进行支付，从而避免给用户带来经济损失。在本专利技术实施例中，视频中包括多帧视频图像，且视频中的多帧视频图像之间基于时间先后顺序排列，每一帧视频图像中都包括用户的人脸图像，即目标人脸图像。在检测视频图像中的目标人脸图像是真实的人脸图像或者是非真实的人脸图像时，可以将视频中的每相邻的两个视频图像组成视频图像组。在本专利技术实施例中，当用户站在图像采集设备前方时，图像采集设备采集到的视频图像中的包含的人脸图像为用户的真实的人脸图像。当将包含用户的人脸图像的照片放置在图像采集设备前方时，则图像采集设备采集到的视频图像中包括该照片，该照片包括用户的人脸图像，此时采集到的人脸图像为非真实的人脸图像。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频中相邻的前一帧视频图像和后一帧视频图像，所述前一帧视频图像和所述后一帧视频图像中均包括目标人脸图像；预测所述前一帧视频图像中的所述目标人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置；获取所述后一帧视频图像中的所述人脸图像在所述后一帧视频图像中的真实位置；判断所述真实位置与所述预测位置之间的距离是否大于预设距离阈值；如果所述距离大于所述预设距离阈值，确定所述目标人脸图像为非真实的人脸图像。

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频中相邻的前一帧视频图像和后一帧视频图像，所述前一帧视频图像和所述后一帧视频图像中均包括目标人脸图像；预测所述前一帧视频图像中的所述目标人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置；获取所述后一帧视频图像中的所述人脸图像在所述后一帧视频图像中的真实位置；判断所述真实位置与所述预测位置之间的距离是否大于预设距离阈值；如果所述距离大于所述预设距离阈值，确定所述目标人脸图像为非真实的人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果所述距离小于或等于所述预设距离阈值，将所述后一帧视频图像与所述前一帧视频图像相减，得到差分图像，差分图像中至少包括由所述目标人脸图像得到的前景图像；对所述差分图像进行二值化处理，得到运动信息图像；获取所述运动信息图像的特征信息，特征信息至少包括所述前景图像的离散度、面积和位置；根据所述特征信息确定所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述差分图像中包括多个前景图像，则所述特征信息还包括各个前景图像之间的距离。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息确定所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像，包括：将所述特征信息输入预先设置的人脸图像分类器，得到分类器输出的所述目标人脸图像是否为真实的人脸图像的判定结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测所述前一帧视频图像中的所述目标人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置，包括：使用人脸跟踪算法预测所述前一帧视频图像中的所述人脸图像在所述后一帧视频图像中的预测位置；其中，所述人脸跟踪算法至少包括：粒子滤波PF、跟踪学习检测TLD以及多域网络MdNet。6.一种人脸图像处理装...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘永霞，李波，朱国刚，
申请(专利权)人：大唐软件技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11