一种身份判断方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种身份判断方法，包括：从同一张人脸图像中截取眼部区域图像，所述眼部区域图像包括左眼区域图像和右眼区域图像；融合所述左眼区域图像和所述右眼区域图像，得到融合图像；将所述融合图像输入至预先训练好的身份判别模型中，通过所述身份判别模型对所述融合图像进行分类，得到身份分类结果，以完成身份判断。本发明专利技术对含有人脸的输入图像进行检测，得到人眼左眼区域图像和右眼区域图像，然后按照一定规则融合成为关键点图像

【技术实现步骤摘要】
一种身份判断方法、装置、介质及设备


[0001]本专利技术涉及安全
，具体涉及一种身份判断方法、装置、介质及设备。

技术介绍

[0002]现如今，人脸识别技术在生活中的应用越来越广泛，已经成为个人身份鉴别的重要手段。但伴随着其便捷性与友好性，用户身份被冒充的风险也大大提升。例如一些不法分子利用包含面部信息的面具，外周剪裁成人脸形状紧紧贴合在攻击者的脸上，扣洞露出人脸的眼睛，这样就能做出眨眼动作，进而达到伪造他人身份的目的，实现对人脸识别系统的攻击。如何判别这种更加具有变化性、欺骗性的伪造他人身份的攻击手法，成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种身份判断方法、装置、介质及设备，用于解决现有技术中的至少一个缺陷。
[0004]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种身份判断方法，包括：
[0005]从同一张人脸图像中截取眼部区域图像，所述眼部区域图像包括左眼区域图像和右眼区域图像；
[0006]融合所述左眼区域图像和所述右眼区域图像，得到融合图像；
[0007]将所述融合图像输入至预先训练好的身份判别模型中，通过所述身份判别模型对所述融合图像进行分类，得到身份分类结果，以完成身份判断。
[0008]可选地，所述从同一张人脸图像中截取眼部区域图像，包括：
[0009]对待处理图像进行人脸检测，得到人脸检测框，所述人脸检测框包含人脸图像；
[0010]对所述人脸图像进行关键点检测，得到人眼关键点，所述人眼关键点包括左眼关键点和右眼关键点；
[0011]分别以左眼关键点和右眼关键点为中心外扩，得到左眼关键点外扩框和右眼关键点外扩框；
[0012]以所述左眼关键点外扩框所包含的图像作为左眼区域图像，以所述右眼关键点外扩框所包含的图像作为右眼区域图像。
[0013]可选地，所述人眼关键点为人眼中心点。
[0014]可选地，所述融合所述左眼区域图像和所述右眼区域图像，包括：
[0015]将所述左眼区域图像和所述右眼区域图像按照对应通道对应位置做像素粒度的相加。
[0016]可选地，所述将所述融合图像输入至预先训练好的身份判别模型中，通过所述身份判别模型对所述融合图像进行分类，包括：
[0017]将所述融合图像输入至基于MobileNetV2的特征提取单元，由所述特征提取单元输出融合图像特征图；
[0018]将所述融合图像特征图输入至分类单元中，由所述分类单元对所述融合图像特征图进行分类。
[0019]可选地，所述特征提取单元，包括第一卷积子单元、残差子单元和第二卷积子单元；
[0020]所述第一卷积子单元，包括卷积层、批归一化层和激活层，卷积层、批归一化层、激活层依次连接；
[0021]所述残差子单元，包括多个Inverted Residual block，多个Inverted Residual block依次连接；
[0022]所述第二卷积子单元，包括卷积层、批归一化层和激活层，卷积层、批归一化层、激活层依次连接。
[0023]可选地，所述分类单元，包括全局池化层、全连接层、Softmax函数层，全局池化层、全连接层、Softmax函数层依次连接。
[0024]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种身份判断装置，包括：
[0025]图像截取模块，用于从同一张人脸图像中截取眼部区域图像，所述眼部区域图像包括左眼区域图像和右眼区域图像；
[0026]图像融合模块，用于融合所述左眼区域图像和所述右眼区域图像，得到融合图像；
[0027]分类模块，用于通过预先训练好的身份判别模型对所述融合图像进行分类，得到身份分类结果，以完成身份判断。
[0028]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种身份判断设备，包括：
[0029]一个或多个处理器；和
[0030]其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行一个或多个所述的身份判断方法。
[0031]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行一个或多个所述的身份判断方法。
[0032]如上所述，本专利技术的一种身份判断方法、装置、介质及设备，具有以下有益效果：
[0033]本专利技术的一种身份判断方法，包括：从同一张人脸图像中截取眼部区域图像，所述眼部区域图像包括左眼区域图像和右眼区域图像；融合所述左眼区域图像和所述右眼区域图像，得到融合图像；将所述融合图像输入至预先训练好的身份判别模型中，通过所述身份判别模型对所述融合图像进行分类，得到身份分类结果，以完成身份判断。本专利技术对含有人脸的输入图像进行检测，得到人眼左眼区域图像和右眼区域图像，然后按照一定规则融合成为关键点图像
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即融合图像，最后将该关键点图像输入神经网络进行判别。通过上述步骤处理后，对扣洞人脸面具有较高的识别率。人脸面具即使完全契合攻击者脸部，只要攻击者扣洞露出眼睛时，就能被准确识别出来。
[0034]图附说明
[0035]图1为本专利技术一实施例一种身份判断方法的流程图；
[0036]图2为本专利技术一实施例从人脸图像中截取眼部区域图像的流程图；
[0037]图3为本专利技术一实施例人脸检测框示意图；
[0038]图4为本专利技术一实施例人眼关键点位置示意图；
[0039]图5为本专利技术一实施例外扩得到的人眼关键点外扩框示意图；
[0040]图6为本专利技术一实施例MobileNetV2网络结构图；
[0041]图7为本专利技术一实施例Inverted Residual block的网络结构图；
[0042]图8为本专利技术一实施例一种身份判断装置的硬件结构示意图；
[0043]图9为本专利技术一实施例图像截取模块的硬件结构示意图；
[0044]图10为本专利技术一实施例中终端设备的硬件结构示意图；
[0045]图11为本专利技术一实施例中终端设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0046]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0047]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0048]如图1所示，本申请实施例提供一种身份判断方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种身份判断方法，其特征在于，包括：从同一张人脸图像中截取眼部区域图像，所述眼部区域图像包括左眼区域图像和右眼区域图像；融合所述左眼区域图像和所述右眼区域图像，得到融合图像；将所述融合图像输入至预先训练好的身份判别模型中，通过所述身份判别模型对所述融合图像进行分类，得到身份分类结果，以完成身份判断。2.根据权利要求1所述的身份判断方法，其特征在于，所述从同一张人脸图像中截取眼部区域图像，包括：对待处理图像进行人脸检测，得到人脸检测框，所述人脸检测框包含人脸图像；对所述人脸图像进行关键点检测，得到人眼关键点，所述人眼关键点包括左眼关键点和右眼关键点；分别以左眼关键点和右眼关键点为中心外扩，得到左眼关键点外扩框和右眼关键点外扩框；以所述左眼关键点外扩框所包含的图像作为左眼区域图像，以所述右眼关键点外扩框所包含的图像作为右眼区域图像。3.根据权利要求2所述的身份判断方法，其特征在于，所述人眼关键点为人眼中心点。4.根据权利要求1所述的身份判断方法，其特征在于，所述融合所述左眼区域图像和所述右眼区域图像，包括：将所述左眼区域图像和所述右眼区域图像按照对应通道对应位置做像素粒度的相加。5.根据权利要求1所述的身份判断方法，其特征在于，所述将所述融合图像输入至预先训练好的身份判别模型中，通过所述身份判别模型对所述融合图像进行分类，包括：将所述融合图像输入至基于MobileNetV2的特征提取单元，由所述特征提取单元输出融合图像特征图；将所述融合图像特征图输入至分类单元中，由所述分类单元对所述融合图像特征图进行分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾湘，
申请(专利权)人：重庆中科云从科技有限公司，
类型：发明
国别省市：