[发明专利]司机身份的验证方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种司机身份的验证方法，其特征在于，包括：

获取司机图像；

根据人脸检测神经网络确定所述司机图像中的人脸的边界框、五官关键点；

根据所述边界框、所述五官关键点提取所述司机图像中包括的局部二值特征，并使用支持向量机对所述局部二值特征进行活体检测；

若所述活体检测通过，则根据所述司机图像进行身份验证。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸检测神经网络为三阶段的级联神经网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述级联神经网络中的输出网络中，包括深度可分离卷积层。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述司机图像进行身份验证，包括：

根据所述边界框获取所述司机图像中的人脸图像；

根据所述五官关键点、预设模板对所述人脸图像进行对齐处理，并将对齐后的人脸图像输入人脸识别网络，以使所述人脸识别网络输出特征向量；

比对所述特征向量以及司机的预设特征向量得到比对结果，根据所述比对结果确定所述司机的身份是否验证通过。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述人脸识别网络是使用损失函数centerloss算法以及softmax loss算法训练得到的。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述活体检测通过，则根据所述司机图像进行行为监控。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据行为监控结果确定连续获取的多张所述司机图像中，是否包括至少预设数量的所述司机图像中存在预设危险行为和/或分神驾驶行为，若是，则根据预设规则进行报警。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述司机图像进行行为监控，包括：

根据预设规则在所述司机图像中，对所述边界框进行放大，并获取放大后的所述边界框内部的行为图像；

将所述行为图像输入行为检测网络，以使所述行为检测网络输出预设危险行为的概率值；

根据所述概率值确定所述司机是否存在危险行为。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述司机图像进行行为监控，包括：

根据预设的全局线性回归算法对所述局部二值特征进行处理，得到人脸关键点；

根据所述人脸关键点、预设人脸模型确定人脸的旋转角度；

根据所述旋转角度确定所述司机是否存在分神驾驶行为。

10.一种司机身份的验证装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取司机图像；

人脸检测模块，用于根据人脸检测神经网络确定所述司机图像中的人脸的边界框、五官关键点；

活体检测模块，用于根据所述边界框、所述五官关键点提取所述司机图像中包括的局部二值特征，并使用支持向量机对所述局部二值特征进行活体检测；

验证模块，用于若所述活体检测通过，则根据所述司机图像进行身份验证。

11.一种司机身份的验证设备，其特征在于，包括：

存储器；

处理器；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-9任一种所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，

所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-9任一种所述的方法。