[发明专利]一种视频中人脸风险检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种视频中人脸风险检测方法及系统，其中方法包括：监控装置提取背景特征，将提取得到的背景特征输入预设的背景协同模型，计算得到背景特征与预设的背景协同模型之间的匹配度；以及提取每个网格区域的人脸第一凹凸度和人脸第二凹凸度，计算得到每个网格区域人脸凹凸度匹配值，如果匹配度低于预设的背景阈值，或者依次判断每个网格区域人脸第一凹凸度匹配值是否符合预设的阈值范围，得到N1个匹配结果，从N1个匹配结果中获取M1个表征网格区域人脸第一凹凸度匹配值不符合预设的阈值范围的匹配结果，如果M1与N1的比值大于预设门限值，或者M2与N2的比值大于预设门限值，则生成第一比较结果，确定存在预设风险。

技术领域

本发明涉及视频监控领域，尤其涉及一种视频中人脸风险检测方法及系统。

背景技术

现有的自动柜员机(Automatic Teller Machine，简称ATM)一般设置在自助银行中，在ATM上插入银行卡后，可以在ATM上进行提款、存款、转账等银行柜台服务。由于自助银行和自动柜员机的公开性、方便性和环境特殊性。近年来针对自助银行和自动柜员机的犯罪活动不断增加。

然而，传统的ATM视频监控系统主要是将视频录制下来，事件发生以后，对录制的视频进行事后取证，从而能够排除纠纷以及破解案件，但是这样的机制只能提供事后取证的作用，不能做到实时或者提前预警。

发明内容

本发明旨在解决上述问题/之一。

本发明的主要目的在于提供一种视频中人脸风险检测方法及系统。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

本发明一方面提供了一种视频中人脸风险检测方法，包括：第一摄像头对待检测环境进行视频采集，获得第一视频数据，并将第一视频数据发送至监控装置；第二摄像头对待检测环境进行视频采集，获得第二视频数据，并将第二视频数据发送至监控装置，其中，第一摄像头与第二摄像头设置在待检测环境中的不同位置；监控装置接收第一视频数据和第二视频数据，识别出第一视频数据和第二视频数据中待分析用户对应的人脸，确定待分析用户，获取第一视频数据和第二视频数据中包含待分析用户位于必经点处的视频数据，并从包含待分析用户位于必经点处的视频数据中提取背景特征，将提取得到的背景特征输入预设的背景协同模型，计算得到背景特征与预设的背景协同模型之间的匹配度；以及监控装置将第一视频数据中待分析用户的人脸区域划分为N1个网格区域，提取每个网格区域的人脸第一凹凸度，将提取出的每个网格区域的人脸第一凹凸度与预设的人脸凹凸度匹配模型进行比较，计算得到每个网格区域人脸第一凹凸度匹配值，将第二视频数据中待分析用户的人脸区域划分为N2个网格区域，提取每个网格区域的人脸第二凹凸度，将提取出的每个网格区域的人脸第二凹凸度与预设的人脸凹凸度匹配模型进行比较，计算得到每个网格区域人脸第二凹凸度匹配值，其中N1≥1且为自然数，N2≥1且为自然数；监控装置将匹配度与预设的背景阈值进行比较，如果匹配度低于预设的背景阈值，或者依次判断每个网格区域人脸第一凹凸度匹配值是否符合预设的阈值范围，得到N1个匹配结果，从N1个匹配结果中获取M1个表征网格区域人脸第一凹凸度匹配值不符合预设的阈值范围的匹配结果，如果M1与N1的比值大于预设门限值，或者依次判断每个网格区域人脸第二凹凸度匹配值是否符合预设的阈值范围，得到N2个匹配结果，从N2个匹配结果中获取M2个表征网格区域人脸第二凹凸度匹配值不符合预设的阈值范围的匹配结果，如果M2与N2的比值大于预设门限值，则生成第一比较结果，确定存在预设风险，其中M1≤N1且为自然数，M2≤N2且为自然数。