[发明专利]一种直播中主播身份的实名验证方法

说明书

本发明公开了一种直播中主播身份的实名验证方法。它具体包括如下步骤：(1)构建主播的人脸模型和眉毛形状模型：通过对视频数据中的人脸进行分离，构成机器学习的人脸模型数据，将视频数据进行学习和进一步提取，制作眉毛形状模型数据；(2)当第三方实名验证系统进行验证时，验证成功，则结束验证；验证失败后，利用视频数据对眉毛以上部分进行加大权重推理验证，验证成功，则结束验证；验证失败后，进行眉毛形状进行验证，验证成功，则结束验证；验证失败后，进入下一步；(3)通过人工确认，建立主播的人脸数据库，并对机器学习的模型进行修正。本发明的有益效果是：大大提高识别率，减轻人工实名核对的成本，提高了主播开播效率。

技术领域

本发明涉及视频处理相关技术领域，尤其是指一种直播中主播身份的实名验证方法。

背景技术

人脸识别，基于人脸特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通过对视频图像采集、确认是否存在人脸，在对人脸进行定位、采集、识别及身份确认的方法。由于该技术是基于人的脸部特征，视频图像存在人脸基础上，找出人脸的位置、大小和各个主要面部器官的几何信息，并形成这些信息集合，并从中提取所相应的数据特征，与人脸数据库进行对比，从而识别人脸的身份。

现代直播中的推流数据，主播的图像都经过美颜处理，它可实现瘦脸、小脸、大眼、腮红、美白功能，加上大多数主播开播，为了形象好都会带美瞳、假捷毛进行扩眼等妆扮，这些技术和画妆的广泛应用，使直播采集形成的人脸数据与现有人脸数据库进特行特征点比对时会发生偏差，造成主播实名认证开播失败。

故，针对目前现有技术是对没有美颜和其他画妆技术采集成的人脸数据库无法实名比对的缺陷，加上实名验证大多是第三方程序，有必要对人脸为主的实名验证技术进行研究，以提供一种方案，弥补解决现有技术中存在的缺陷，避免造成主播无法开播的情况发生。

发明内容

本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种提高主播开播效率的直播中主播身份的实名验证方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种直播中主播身份的实名验证方法，具体包括如下步骤：

(1)构建主播的人脸模型和眉毛形状模型：通过对视频数据中的人脸进行分离，构成机器学习的人脸模型数据，将视频数据进行学习和进一步提取，制作眉毛形状模型数据；

(2)当第三方实名验证系统进行验证时，验证成功，则结束验证；验证失败后，利用视频数据对眉毛以上部分进行加大权重推理验证，验证成功，则结束验证；验证失败后，进行眉毛形状进行验证，验证成功，则结束验证；验证失败后，进入下一步；

(3)通过人工确认，建立主播的人脸数据库，并对机器学习的模型进行修正。

本发明对直播中的主播所采用的视频技术进行研究，利用机器学习技术，对已经过实名认证的主播在直播美颜和妆扮情况人脸数据重新进行机器学习；下次开播，如第三方认证不通过时，直接用这个数据进行验证以提高通过率。同时因主播采用不同的美化方法对脸部数据干扰不同，在大量的数据分析后，发现人脸面部的某些局部器管如眉毛相对其他部份受干扰较少。对这部分通过神经网络CNN卷积进行学习，形成模型，具有很高的实用价值。同时，在对主播的人脸数据进行卷积运算时，将包括眉毛以上部份的权重加大，其他部份的权重减小，可大大提高识别率。与现有技术采用的识别技术相比，本发明的有益效果如下：主播依靠第三方认证系统进行识别很难一次成功，本方法减轻人工实名核对的成本，提高了主播开播效率和依靠人眼人工识别的精度。

作为优选，在步骤(1)中，具体操作流程如下：

(11)对已经过实名认证的主播在直播时进行图像采集；

(12)如果不存在人脸数据，则返回到上一步；如果存在人脸数据，则进入到下一步中；