[发明专利]一种额头皱纹动作检测方法和装置及活体识别方法和系统

权利要求书

1.一种额头皱纹动作检测方法，其特征在于，所述额头皱纹动作检测方法包括步骤：

从待测人脸视频中抽取若干视频帧；

获取从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧的额头区域；

计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的梯度值；

计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的像素点的梯度值的方差获取对应的所述视频帧的额头皱纹值；

基于每一抽取的所述视频帧的所述额头皱纹值判断所述待测人脸视频的额头皱纹动作的情况；

其中，所述基于每一抽取的所述视频帧的所述额头皱纹值 判断所述待测人脸视频的额头皱纹动作的情况包括：

判定所述额头皱纹值小于第一预设阈值的所述视频帧的待测人脸的额头区域无皱纹，判定所述额头皱纹值大于第二预设阈值的所述视频帧的待测人脸的额头区域有皱纹；

若抽取若干所述视频帧中同时包括所述待测人脸的额头区域无皱纹的视频帧和待测人脸的额头区域有皱纹的视频帧，则判定所述待测人脸的待测人脸有额头皱纹动作。

2.如权利要求1所述的一种额头皱纹动作检测方法，其特征在于，所述计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的梯度值包括：

通过sobel算子计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的sobel值；其中，所述sobel值表示所述梯度值。

3.如权利要求1所述的一种额头皱纹动作检测方法，其特征在于，所述获取从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧的额头区域包括：

对从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧用dlib库做人脸检测和人脸关键点位置检测，获取所述人脸区域位置和待测人脸的若干关键点位置；

从每一抽取的视频帧的若干人脸关键点中获取眉毛的若干关键点位置，基于所述眉毛的若干关键点位置和所述人脸区域位置获取所述额头区域。

4.一种额头皱纹动作检测装置，其特征在于，包括：

视频帧抽取单元，用于从待测人脸视频中抽取若干视频帧；

额头区域获取单元，用于获取从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧的额头区域；

梯度值获取单元，用于计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的梯度值；

额头皱纹值获取单元，用于计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的像素点的梯度值的方差获取对应的所述视频帧的额头皱纹值；

额头皱纹动作判断单元，用于基于每一抽取的所述视频帧的所述额头皱纹值判断所述待测人脸视频的额头皱纹动作的情况；

其中，所述额头皱纹动作判断单元具体包括：

皱纹状态判断模块，用于判定所述额头皱纹值小于第一预设阈值的所述视频帧的待测人脸的额头区域无皱纹，判定所述额头皱纹值大于第二预设阈值的所述视频帧的待测人脸的额头区域有皱纹；

皱纹动作判断模块，用于若抽取若干所述视频帧中同时包括所述待测人脸的额头区域无皱纹的视频帧和待测人脸的额头区域有皱纹的视频帧，则判定所述待测人脸的待测人脸有额头皱纹动作。

5.如权利要求4所述的一种额头皱纹动作检测装置，其特征在于，所述梯度值获取单元具体用于通过sobel算子计算抽取的每一所述视频帧的所述额头区域的每一像素点的sobel值；其中，所述sobel值表示所述梯度值。

6.如权利要求4所述的一种额头皱纹动作检测装置，其特征在于，所述额头区域获取单元包括：

人脸关键点检测模块，用于对从所述待测人脸视频中抽取的每一所述视频帧用dlib库做人脸检测和人脸关键点位置检测，获取所述人脸区域位置和待测人脸的若干关键点位置；

额头区域获取模块，用于从每一抽取的视频帧的若干人脸关键点中获取眉毛的若干关键点位置，基于所述眉毛的若干关键点位置和所述人脸区域位置获取所述额头区域。