违规用户处理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种违规用户处理方法、装置及电子设备，涉及人脸识别技术领域。该方法包括：获取直播图片流的第一图片；将所述第一图片进行预设处理，得到关于所述第一图片的第一人脸特征；计算所述第一人脸特征与违规用户的第一数据库中每一人脸特征的相似度，并将所述第一人脸特征保存至所述第一数据库中；根据所述第一人脸特征与所述第一数据库中每一人脸特征的相似度，确定所述第一人脸特征的处理策略。上述方案，不仅可以实时更新第一数据库，保证数据的准确性，还可以较精确的对直播惯常违规用户进行处理，提高效率。提高效率。提高效率。

【技术实现步骤摘要】
违规用户处理方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及人脸识别
，尤其涉及一种违规用户处理方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着互联网信息时代的发展，直播逐渐成为大众分享生活、展示创意的一种主流方式，可以丰富生活。但与此同时，直播与互联网一样也是一把双刃剑。部分直播违规用户为了扩大直播传播范围往往利用多个账号开播，成为惯常违规用户，影响较恶劣。对于直播惯常违规用户，平台需要耗费大量人力进行审核。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种违规用户处理方法、装置及电子设备，以便在一定程度上解决现有技术需要耗费大量人力审核直播惯常违规用户的问题。
[0004]在本专利技术实施的第一方面，提供了一种违规用户处理方法，所述方法包括：
[0005]获取直播图片流的第一图片；
[0006]将所述第一图片进行预设处理，得到关于所述第一图片的第一人脸特征；
[0007]计算所述第一人脸特征与违规用户的第一数据库中每一人脸特征的相似度；
[0008]根据所述第一人脸特征与所述第一数据库中每一人脸特征的相似度，确定所述第一人脸特征的处理策略。
[0009]在本专利技术实施的第二方面，提供了一种违规用户处理装置，所述装置包括：
[0010]第一获取模块，用于获取直播图片流的第一图片；
[0011]第一处理模块，用于将所述第一图片进行预设处理，得到关于所述第一图片的第一人脸特征；
[0012]第二处理模块，用于计算所述第一人脸特征与违规用户的第一数据库中每一人脸特征的相似度；
[0013]第一确定模块，用于根据所述第一人脸特征与所述第一数据库中每一人脸特征的相似度，确定所述第一人脸特征的处理策略。
[0014]在本专利技术实施的第三方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0015]存储器，用于存放计算机程序；
[0016]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如上所述的违规用户处理方法中的步骤。
[0017]在本专利技术实施的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的违规用户处理方法。
[0018]在本专利技术实施例的第五方面，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的违规用户处理方法。
[0019]针对在先技术，本专利技术具备如下优点：
[0020]本专利技术实施例中，通过获取直播图片流的第一图片，并将所述第一图片进行预设处理，得到关于所述第一图片的第一人脸特征，计算所述第一人脸特征与违规用户的第一数据库中每一人脸特征的相似度，根据所述第一人脸特征与所述第一数据库中每一人脸特征的相似度，确定对第一人脸特征的处理策略，从而可以较精确的对直播惯常违规用户进行处理，提高效率。
[0021]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0023]图1为本专利技术实施例提供的违规用户处理方法流程图；
[0024]图2为本专利技术实施例提供的违规用户处理方法具体流程图；
[0025]图3为本专利技术实施例提供的违规用户处理装置的结构框图；
[0026]图4为本专利技术实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028]本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0029]目前，人脸识别是计算机视觉及生物识别领域的主要研究课题之一，根据特征提取方式的不同，现有方法可以分为以下两大类：基于手工特征的人脸识别方法和基于深度特征的人脸识别方法。
[0030]其中，前者依赖于人工设计的特征(比如纹理等)与机器学习技术(比如主成分分析、线性判别分析或支持向量机等)的组合。但是，人脸图像变化较大，比如头部姿势、面部表情、年龄、遮挡、光照等不同，人工设计在无约束环境中对不同变化情况稳健的特征是很困难的，使得对每种变化类型的专用方法，比如应对不同年龄、不同姿势或者不同光照条件的方法，具有较大的局限性。
[0031]基于深度特征的人脸识别方法是以深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network，DCNN)为基础，结合反向梯度传播算法，利用大规模数据集训练DCNN，从而
学习到表征这些数据的最佳特征。这些大规模数据集包含了各种变化情况，因此使用其训练出的DCNN能够学到人脸图像中更稳健的特征。但是，针对直播违规用户的行为，没有自动化区分惯常违规用户并进行封禁的方法。
[0032]因此，本专利技术实施例提供了一种违规用户处理方法、装置及电子设备，提取并比对违规用户的第二人脸特征，自动挖掘直播惯常违规用户；并且，将挖掘到的惯常违规用户的第二人脸特征添加至第一数据库中，对于直播图片流，提取第一人脸特征与第一数据库进行比对，从而达到打击直播惯常违规用户的目的。
[0033]具体的，如图1和图2所示，本专利技术实施例提供了一种违规用户处理方法，所述方法具体包括：
[0034]步骤101，获取直播图片流的第一图片。
[0035]具体的，在用户进行直播的过程中，获取用户在直播过程中的直播图片流，所述第一图片为直播图片流中的其中一张图片。
[0036]步骤102，将所述第一图片进行预设处理，得到关于所述第一图片的第一人脸特征。
[0037]具体的，将直播图片流中的第一图片进行预设处理，即可以提取到预设处理之后的关于所述第一图片的第一人脸特征。其中，所述预设处理为对第一图片进行图片处理、人像处理、人脸特征处理等处理方式的组合。通过对所述第一图片进行预设处理，可以使得获取的第一人脸特征为高质量的人脸特征，提高人脸识别的精确度。
[0038]步骤103，计算所述第一人脸特征与违规用户的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种违规用户处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取直播图片流的第一图片；将所述第一图片进行预设处理，得到关于所述第一图片的第一人脸特征；计算所述第一人脸特征与违规用户的第一数据库中每一人脸特征的相似度；根据所述第一人脸特征与所述第一数据库中每一人脸特征的相似度，确定所述第一人脸特征的处理策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述计算所述第一人脸特征与违规用户的第一数据库中每一人脸特征的相似度之前，所述方法还包括：获取违规用户图片；将所述违规用户图片进行预设处理，得到关于所述违规用户图片的第二人脸特征；计算所述第二人脸特征与违规用户的第二数据库中每一人脸特征的相似度，并将所述第二人脸特征保存至所述第二数据库中；根据所述第二人脸特征与所述第二数据库中每一人脸特征的相似度，判断所述第二人脸特征是否为第一目标人脸特征；若所述第二人脸特征为第一目标人脸特征，则将所述第二目标人脸特征保存至所述第一数据库中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二人脸特征与所述第二数据库中每一人脸特征的相似度，判断所述第二人脸特征是否为第一目标人脸特征，包括：根据所述第二人脸特征与所述第二数据库中每一人脸特征的相似度，获取所述第二数据库中与所述第二人脸特征的相似度中大于第一相似度阈值的第二目标人脸特征；若所述第二目标人脸特征的第一数量大于第一数值，则判定所述第二人脸特征为第一目标人脸特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设处理包括：将目标图片进行旋转处理，得到旋转后的目标图片；判断所述旋转后的目标图片中的人脸是否满足第一预设条件；若所述旋转后的目标图片中的人脸满足所述第一预设条件，则对所述旋转后的目标图片进行人脸对齐处理，获取具有正向人脸图像的目标图片；提取所述正向人脸图像的人脸特征，得到关于所述目标图片的第三目标人脸特征；其中，所述目标图片为所述第一图片或者所述违规用户图片；在所述目标图片为所述第一图片的情况下，所述第三目标人脸特征为所述第一人脸特征；在所述目标图片为所述违规用户图片的情况下，所述第三目标人脸特征为所述第二人脸特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将目标图片进行旋转处理，得到旋转后的目标图片，包括：将所述目标图片进行人脸检测，获取所述目标图片的人脸框置信度；若所述人脸框置信度小于或等于置信度阈值，则将所述目标图片进行旋转处理，得到旋转后的目标图片，所述旋转后的目标图片的人脸框置信度大于所述置信度阈值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件包括：所述旋转后的目标图片中的鼻子的横坐标大于或等于左眼的横坐标、且鼻子的横坐标
小于或等于右眼的横坐标；以及所述旋转后的目标图片中的人脸关键点的横坐标的最小值大于或等于零、且关键点的横坐标的最大值小于或者等于所述旋转后的目标图片的宽度值、且关键点的纵坐标的最小值大于或等于零、且关键点的纵坐标的最大值小于或者等于所述旋转后的目标图片的高度值。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述旋转后的目标图片进行人脸对齐处理，获取具有正向人脸图像的目标图片，包括：将所述旋转后的目标图片中的人脸关键点坐标与预设关键点坐标进行仿射...

【专利技术属性】
技术研发人员：程瑾，刘振强，
申请(专利权)人：百果园技术新加坡有限公司，
类型：发明
国别省市：