[发明专利]美瞳检测方法

摘要

本发明公开了一种美瞳检测方法，其包括以下步骤：a.数据采集模块对已知美瞳和活体虹膜进行采集，并将采集到的已知美瞳作为人工美瞳存储到数据库中；b.美瞳学习模块将数据库中的人工美瞳和活体虹膜作为训练样本，通过机器学习的方法得到美瞳分类模型，并将美瞳分类模型发布到第一检测模块的美瞳分类器中；c.第一检测模块对未知样本进行美瞳检测；d.第一检测模块认定未知样本的检测结果是非美瞳后，第二检测模块对所述未知样本进行二次检测；e.美瞳学习模块根据更新的数据库，通过机器学习的方法优化美瞳分类模型，并重新发布到第一检测模块的美瞳分类器中；f.优化后的美瞳分类模型对数据库中的机器美瞳再次进行判断，剔除机器美瞳中的非美瞳数据。

主权项

1.一种美瞳检测方法，其特征在于包括以下步骤：a. 数据采集模块对已知美瞳和活体虹膜进行采集，并将采集到的已知美瞳作为人工美瞳和采集到的活体虹膜一起存储到数据库中；b. 美瞳学习模块将数据库中的人工美瞳和活体虹膜作为训练样本，其中人工美瞳作为美瞳正样本，活体虹膜作为美瞳负样本，通过机器学习的方法得到美瞳分类模型，并将美瞳分类模型发布到第一检测模块的美瞳分类器中；c. 第一检测模块的美瞳分类器调用美瞳分类模型对未知样本进行检测，其中，美瞳分类器判断未知样本是美瞳的次数达到第一预设阈值时，第一检测模块认定该未知样本的检测结果是美瞳，并将该未知样本作为机器美瞳存储到数据库中，从而对数据库进行更新；d. 第一检测模块认定所述未知样本的检测结果是非美瞳，则第二检测模块将未知样本的编码与数据库中存储的人工美瞳编码、机器美瞳编码以及活体虹膜编码进行比对，以此对所述未知样本进行二次检测；e. 美瞳学习模块根据更新的数据库，通过机器学习的方法优化美瞳分类模型，并将优化后的美瞳分类模型发布到第一检测模块的美瞳分类器中；f. 第一检测模块的美瞳分类器调用优化后的美瞳分类模型对数据库中的机器美瞳再次进行判断，剔除机器美瞳中的非美瞳数据。