[发明专利]一种翻拍图像的识别方法、系统及终端设备

权利要求书

1.一种翻拍图像的识别方法，其特征在于，包括：

根据多个训练样本构建翻拍图像分类器，所述训练样本包括训练图像以及对应的分类结果，所述分类结果为真实图像或翻拍图像；

提取待分类图像的特征值，所述特征值包括所述待分类图像的Y通道亮度转换率及所述待分类图像的表面梯度特征值；

通过所述翻拍图像分类器对所述待分类图像的特征值进行分类判别，基于分类结果识别所述待分类图像是否为翻拍图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个训练样本构建翻拍图像分类器，包括：

获取训练图像，将所述训练图像分为真实图像组和翻拍图像组；

分别提取所述真实图像组的特征值和所述翻拍图像组的特征值；

将所述真实图像组的特征值作为输入参数对翻拍图像分类器进行训练，以使所述翻拍图像分类器输出的分类结果为所述图像为真实图像；

将所述翻拍图像组的特征值作为输入参数对翻拍图像分类器进行训练，以使所述翻拍图像分类器输出的结果为所述图像为翻拍图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待分类图像的特征值，所述特征值包括所述待分类图像的Y通道亮度转换率及所述待分类图像的表面梯度特征值，包括：

对所述待分类图像进行初始化处理，获得所述待分类图像的Y通道去除镜面反射部分的通道亮度值；

提取所述待分类图像的Y通道的镜面反射部分的通道亮度值，根据所述Y通道去除镜面反射部分的通道亮度值及所述待分类图像的Y通道的镜面反射部分的通道亮度值计算Y通道亮度转换率；

计算所述待分类图像的G通道的表面梯度值，并根据所述表面梯度值绘制直方图，获取所述直方图的特征值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述待分类图像进行初始化处理，获得所述待分类图像的Y通道去除镜面反射部分的通道亮度值，包括：

对所述待分类图像进行色彩空间转换，提取所述待分类图像的Y通道的亮度直方图；

对所述待分类图像的Y通道的亮度直方图进行归一化处理，得到所述待分类图像的Y通道的原始直方图；

对所述原始直方图进行均衡化处理，获取所述待分类图像的Y通道的亮度均衡直方图；

通过多项式转换函数对通道Y的亮度均衡直方图进行映射，获得所述待分类图像的Y通道去除镜面反射部分的通道亮度值；

所述多项式转换函数为：

f(x)＝p₀x⁴+p₁x³+p₂x²+p₃x+P₄；

其中，P为系数矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待分类图像的特征值，所述特征值包括所述待分类图像的Y通道亮度转换率及所述待分类图像的表面梯度特征值，包括：

获取大量训练图像和所述训练图像的Y通道亮度转换率及表面梯度特征值；

将所述训练图像作为VGG19神经网络模型的输入，将Y通道亮度转换率和表面梯度特征值作为VGG19神经网络模型的输出，对VGG19神经网络进行训练，以使VGG19神经网络的收敛函数收敛；

将所述待分类图像输入到所述VGG19神经网络中，得到所述待分类图像的Y通道亮度转换率及所述待分类图像的表面梯度特征值。

6.一种翻拍图像的识别系统，其特征在于，包括：

分类器构建模块，用于根据多个训练样本构建翻拍图像分类器，训练样本包括训练图像以及对应的分类结果，所述分类结果为真实图像或翻拍图像；

特征提取模块，用于提取待分类图像的特征值，所述特征值包括所述待分类图像的Y通道亮度转换率及所述待分类图像的表面梯度特征值；

识别模块，用于通过所述翻拍图像分类器对所述待分类图像的特征值进行分类判别，基于分类结果判断所述待分类图像是否为翻拍图像。