[发明专利]动作检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种动作检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法，包括：获取待检测的目标视频；依次获取待检测的目标视频中各目标视频帧的目标检测部位的部位特征；基于重新排序后的部位特征确定所述目标视频的特征向量，其中所述重新排序是基于所述部位特征的范数值实现的；基于所述特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型；其中，所述动作检测模型为根据已标记动作类型的样本视频训练得到。解决了现有的动作检测方法适应性以及稳定性不高的技术问题。取得了提高动作检测的适应性、稳定性的有益效果。

技术领域

本发明涉及检测技术领域，具体涉及一种动作检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

目前，人脸识别系统越来越多地应用于安防、金融等领域中需要身份验证的场景，诸如银行远程开户、门禁系统、远程交易操作验证等。在这些高安全级别的应用领域中，除了确保被验证者的人脸相似度符合数据库中存储的底库数据外，首先需要被验证者是一个合法的生物活体。也就是说，人脸识别系统需要能够防范攻击者使用照片、3D人脸模型或者面具等方式进行攻击。

解决上述问题的方法通常称为活体检测，其目的是判断获取到的生物特征是否来自一个有生命、在现场的、真实的人。在现有解决方案中，基于“摇头动作”检测的活体检测技术通常需要高精度的人体头部姿态计算。因此，在姿态预测模型的设计上通常需要使用相对复杂的模型对人体头部进行3D(Dimension，维度)建模，根据捕获到的深度图来估计人脸鼻尖处的法向量(如图1所示)偏离世界坐标系Z轴的幅度，从而判断是否完成摇头、点头等头部动作。

以头部动作检测为例，现有的典型头部动作检测方法通常需要预训练一个人体头部姿态估计模型，其在训练过程中通常需要预先通过特殊的硬件设备获取一个通用的3D人脸模型，以及和其人头法向量的映射关系。然后通过对3D人脸模型对应的2D人脸图的面部关键点进行定位，从而可以推导出2D图的人脸关键点和人头法向量映射关系。而且该映射关系通常是通过几何映射的方式进行计算，计算量相对较大，在计算性能较弱的旧款移动终端上通常无法满足实时要求，适应性不高，并且几何映射还会要求2D图的人脸关键点定位有较高的精度，否则预测结果会有较大影响，导致头部动作检测稳定性不高。

发明内容

本发明提供一种动作检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，以部分或全部解决现有技术中动作检测过程相关的上述问题。

依据本发明第一方面，提供了一种动作检测方法，包括：

依次获取待检测的目标视频中各目标视频帧的目标检测部位的部位特征；

基于重新排序后的部位特征确定所述目标视频的特征向量，其中所述重新排序是基于所述部位特征的范数值实现的；

基于所述特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型。

根据本发明的第二方面，提供了一种动作检测装置，包括：

部位特征获取模块，用于依次获取待检测的目标视频中各目标视频帧的目标检测部位的部位特征；

特征向量获取模块，用于基于重新排序后的部位特征确定所述目标视频的特征向量，其中所述重新排序是基于所述部位特征的范数值实现的；

动作检测模块，用于基于所述特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现前述的动作检测方法。

根据本发明的第四方面，提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述的动作检测方法。