【技术实现步骤摘要】
静默人像识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及图像识别
,具体而言,涉及一种静默人像识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在借贷的远程审核中,按照合规需求,需要确认镜头内没有其他人存在,通常会存在一些壁挂照片、海报、固定人像、甚至挂着的衣服等造成干扰,此类人像也称为静默人像。为了优化用户体验,需要通过算法模型将这些干扰排除在外。
[0003]现有视觉技术中,主流的深度学习目标检测算法,并不会区分视频中到底是动态的真人还是静态的干扰人像,因此目前并没有成熟的方案识别这种干扰;另外,手持拍摄视频时,摄像头不可避免本身有移动,导致静默人像的相对位置也会跟着发生变化,不利于检测。
技术实现思路
[0004]有鉴于此,本申请实施例的目的在于提供一种静默人像识别方法、装置、设备及存储介质,通过基于孪生网络构建能够表征连续两帧静态人像与连续两帧动态人像的差别的静默人像识别模型,根据模型对待识别人像视频进行多次推理,并将推理结果与预设阈值进行比对,进而判断出待识别人像视频中的静 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种静默人像识别方法,其特征在于,所述方法包括:基于孪生网络构建静默人像识别模型;其中,所述静默人像识别模型由截取固定间隔连续两帧的真实人体视频图像和截取固定间隔连续两帧的静默人体视频图像训练获得;根据所述静默人像识别模型对待识别人像视频进行多次推理,获得推理结果;将所述推理结果与预设阈值进行比对,确定所述待识别人像视频中是否存在静默人像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于孪生网络构建静默人像识别模型,包括:获取人体视频图像;其中,所述人体视频图像包括真实人体视频图像和静默人体视频图像;基于目标检测跟踪算法检测并跟踪所述人体视频图像中的人体部分;将从所述人体部分中截取固定间隔的连续两帧视频图像确定为训练样本;采用孪生网络对所述训练样本进行训练,获得静默人像识别模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述人体部分包括真实人体部分和静默人体部分,所述训练样本包括训练正样本和训练负样本;所述将从所述人体部分中截取固定间隔的连续两帧视频图像确定为训练样本,包括:将从真实人体部分中截取固定间隔的连续两帧视频图像确定为训练正样本;将从静默人体部分中截取固定间隔的连续两帧视频图像确定为训练负样本;以及采用孪生网络对所述训练正样本和所述训练负样本进行训练,获得静默人像识别模型。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述静默人像识别模型对待识别人像视频进行多次推理,获得推理结果,包括:基于目标检测跟踪算法检测并跟踪待识别人像视频中的人体部分;将从所述人体部分中截取固定间隔的连续两帧视频图像输入至所述静默人像识别模型进行多次推理,获得推理...
【专利技术属性】
技术研发人员:王晟宇,
申请(专利权)人:平安科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
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