[发明专利]美瞳检测方法

权利要求书

1.一种美瞳检测方法，其特征在于包括以下步骤：

a. 数据采集模块对已知美瞳和活体虹膜进行采集，并将采集到的已知美瞳作为人工美瞳和采集到的活体虹膜一起存储到数据库中；

b. 美瞳学习模块将数据库中的人工美瞳和活体虹膜作为训练样本，其中人工美瞳作为美瞳正样本，活体虹膜作为美瞳负样本，通过机器学习的方法得到美瞳分类模型，并将美瞳分类模型发布到第一检测模块的美瞳分类器中；

c. 第一检测模块的美瞳分类器调用美瞳分类模型对未知样本进行检测，其中，美瞳分类器判断未知样本是美瞳的次数达到第一预设阈值时，第一检测模块认定该未知样本的检测结果是美瞳，并将该未知样本作为机器美瞳存储到数据库中，从而对数据库进行更新；

d. 第一检测模块认定所述未知样本的检测结果是非美瞳，则第二检测模块将未知样本的编码与数据库中存储的人工美瞳编码、机器美瞳编码以及活体虹膜编码进行比对，以此对所述未知样本进行二次检测；

e. 美瞳学习模块根据更新的数据库，通过机器学习的方法优化美瞳分类模型，并将优化后的美瞳分类模型发布到第一检测模块的美瞳分类器中；

f. 第一检测模块的美瞳分类器调用优化后的美瞳分类模型对数据库中的机器美瞳再次进行判断，剔除机器美瞳中的非美瞳数据。

2.根据权利要求1所述的美瞳检测方法，其特征在于，步骤a进一步包括：

数据采集模块对已知美瞳和活体虹膜进行图像采集，并将采集到的已知美瞳图像和活体虹膜图像存储到数据库中；

虹膜分割模块对采集到的已知美瞳图像和活体虹膜图像进行分割；

虹膜编码模块对完成分割的已知美瞳图像和活体虹膜图像进行编码，形成人工美瞳编码和活体虹膜编码存储到数据库中。

3.根据权利要求1所述的美瞳检测方法，其特征在于，步骤b进一步包括：

数据库中存储有人工美瞳和活体虹膜的图像，所述美瞳学习模块将所述人工美瞳和活体虹膜的图像分别作为美瞳正样本和美瞳负样本，并通过机器学习的方式得到美瞳分类模型；

将所述美瞳分类模型发布到第一检测模块的美瞳分类器中。

4.根据权利要求1所述的美瞳检测方法，其特征在于，所述第一预设阈值为一次，则步骤c进一步包括：

数据采集模块对未知样本进行图像采集；

第一检测模块的美瞳分类器调用美瞳分类模型通过数据采集模块采集到的未知样本图像对未知样本进行分类判断，若美瞳分类器判断该未知样本是美瞳的次数达到一次，则第一检测模块认定该未知样本的检测结果是美瞳，并将该未知样本作为机器美瞳存储在数据库中。

5.根据权利要求1所述的美瞳检测方法，其特征在于，所述第一预设阈值大于一次，则步骤c进一步包括：

数据采集模块对未知样本进行图像采集；

第一检测模块的美瞳分类器调用美瞳分类模型通过数据采集模块采集到的未知样本图像对未知样本进行分类判断，若美瞳分类器判断该未知样本是美瞳，则认定成功一次；

认定成功后，重复上述步骤，并累加认定成功的次数；

认定成功的次数达到第一预设阈值，则第一检测模块认定该未知样本的检测结果是美瞳，并将该未知样本作为机器美瞳存储在数据库中。