[发明专利]一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备

说明书

本发明涉及人脸识别技术领域，公开了一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备。在所述方法中，可以基于人脸图像，依次提取出现场人员的当前人脸远近程度指标值和当前人脸二维坐标数据，并将当前人脸远近程度指标值与根据人脸二维坐标数据与人脸远近程度指标范围的对应关系确定出的且与当前人脸二维坐标数据对应的当前人脸远近程度指标范围相比较，若当前人脸远近程度指标值处于当前人脸远近程度指标范围外，则表明现场人员如用于采集所述人脸二维坐标数据和所述人脸远近程度指标范围的测试人员一样，不在给定空间中活动，进而可用较少的计算机资源，来判别成像人员是否为虚像人员，同时无需配置额外的红外摄像头，可降低硬件成本。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，具体地涉及一种判别虚像人员的方法、装置及计算机设备。

背景技术

当前的人脸检测算法已经发展得相当成熟，例如有基于人脸关键点的检测算法和基于深度学习的识别算法等，可以对人脸标记框和人脸关键点进行高精准的标注，并基于此作一些更深度的应用，例如基于人脸检测算法来进行头部姿态估计，即通过一幅人脸图像来获得头部的姿态角(在三维空间中，表示物体旋转姿态可以由如下三个欧拉角来表示：围绕直角坐标系X轴旋转的俯仰角pitch，围绕直角坐标系Y轴旋转的偏航角yaw和围绕直角坐标系Z轴旋转的滚转角roll，因此针对头部而言，通俗讲就是抬头角、摇头角和转头角，如图1所示)，具体步骤可如下：(1)对人脸图像进行二维人脸关键点检测；(2)将检测到的二维人脸关键点与三维人脸模型中的对应人脸关键点进行匹配；(3)求解二维人脸关键点与对应三维人脸关键点的转换关系矩阵；(4)根据所述旋转关系矩阵求解头部相对于相机坐标系(该相机坐标系即为以拍摄所述人脸图像的相机的聚焦中心为原点且以光轴为Z轴建立的三维直角坐标系)的三个欧拉角。

但是在带有镜子的给定空间中(例如在电梯中常配置有镜子)，若做人脸检测，往往会把镜中的虚像人员作为真实的现场人员，进而造成后续的一些列误判，针对这种问题一般很难基于可见光视觉算法予以区别判断。目前的解决方案是通过基于红外摄像头的成像结果来解决，即由于人体热量通过镜子反射会衰减很多，因此可以通过热力图来判别是否有虚像人员存在，但是这种解决方案会额外增加设备成本，不利于实际推广和应用。

发明内容

为了解决在带有镜子的给定空间中做人脸检测所存在的虚像人员难以判别或判别硬件成本高的问题，本发明目的在于提供一种判别虚像人员的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，可以基于现场采集的人脸图像且用较少的计算机资源，来判别成像人员是否为虚像人员，进而无需配置额外的红外摄像头，可降低硬件成本。

第一方面，本发明提供了一种判别虚像人员的方法，包括：

获取人脸图像，其中，所述人脸图像包含有至少一个人员；

从所述人脸图像中，提取出所述人员的当前人脸二维坐标数据和当前人脸远近程度指标值，其中，所述当前人脸远近程度指标值用于表征所述人员的人脸至图像采集设备的当前远近程度，所述图像采集设备用于采集所述人脸图像；

根据人脸二维坐标数据与人脸远近程度指标范围的对应关系，确定出与所述当前人脸二维坐标数据对应的当前人脸远近程度指标范围，其中，所述人脸远近程度指标范围是指对应所述人脸二维坐标数据能够在给定空间中活动的人脸远近程度指标值区间；

当所述当前人脸远近程度指标值位于所述当前人脸远近程度指标范围外时，判定所述人员为虚像人员。