[发明专利]一种基于背影特征的打卡方法、装置和系统

说明书

本申请公开了一种基于背影特征的打卡方法、装置和系统。其中方法包括：对第一时间段内拍摄的第一视频进行人脸识别，确定用户身份；截取该用户出现的视频片段并保存；基于服装模型估计用户服装的背面款式，将该背面款式和对应的用户身份保存在数据库中；对第二时间段内拍摄的第二视频进行人物识别，利用基于服装模型得到视频中用户服装的背面款式，将该背面款式与数据库中的背面款式进行匹配，确定用户身份，进行打卡操作。本申请通过拍摄视频员工正面的视频，对视频进行人物特征的分析，得到背影特征，从而在下班时间段，员工不用必须进行打卡操作才能对打卡时间进行记录，直接下班就能实现打卡，节省了员工的时间，提升了用户体验。

技术领域

本申请涉及图像分析技术领域，特别是涉及一种打卡方法、装置和系统，更具体地，涉及一种基于背影特征的打卡方法、装置和系统。

背景技术

目前，基于指纹、人脸等特征的打卡系统越来越普及。该系统虽然替代了效率低下的纸质、刷卡等考勤产品，但仍然存在诸多弊端。比如，人脸打卡需要正面或规定角度内的人脸图像，意味着人必须主动找到摄像头进行识别。通常，打卡系统的摄像头设置在公司门外的墙壁上，便于员工上班打卡。由于摄像头部署的局限性，员工在下班时还需要在摄像头前进行指纹、人脸等特征的采集才能实现下班打卡。该方法这增加了员工的负担，降低了打卡效率。同时，员工在下班时容易忘记打卡，造成考勤统计数据与员工实际出勤数据不一致。

发明内容

本申请的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓减解决上述问题。

根据本申请的第一个方面，提供了一种打卡方法，包括：

身份识别步骤：对第一时间段内拍摄的第一视频进行人脸识别，确定所述视频中所有用户的用户身份；

视频截取步骤：对于每一个用户，截取该用户在所述视频中出现的视频片段并保存所述视频片段；

服装款式估计步骤：基于服装模型，根据所述视频片段中拍摄的用户所穿服装的正面款式估计该服装的背面款式，将该背面款式和对应的用户身份保存在数据库中；

打卡步骤：对第二时间段内拍摄的第二视频进行人物识别，利用所述基于服装模型得到视频中每个用户所穿服装的背面款式，将该背面款式与所述数据库中保存的背面款式进行匹配，得到匹配度最大并且所述匹配度大于或等于第一指定阈值的背面款式对应的用户身份，对该用户进行打卡操作。

可选地，所述身份识别步骤包括：

对第一时间段内拍摄的第一视频进行人物识别，截取视频图片进行人脸特征分析，得到每个用户的人脸特征，基于人脸识别模型计算所述人脸特征与预存的人脸特征之间的距离，将距离最小的人脸特征所对应的用户身份确定为该用户的用户身份。

可选地，对所述人脸识别模型采用如下方式进行训练：

对于每个用户，利用人脸识别模型对用户的照片进行人脸检测、关键点定位和特征信息提取，得到该用户的人脸特征，将该人脸特征和该用户的用户身份关联，以训练该人脸识别模型。

可选地，对所述服装模型采用如下方式进行训练：

将多种款式的服装的各个角度的图片作为训练数据集合，将该服装的背面图片与其他角度的图片相关联，通过深度学习训练服装模型，使得所述服装模型能够根据服装的正面款式估计背面款式。

可选地，在所述视频截取步骤后，该方法还包括：

人体特征分析步骤：对所述视频片段进行人体特征分析，得到该用户的人体特征，所述人体特征包括以下特征中的一个或多个：身高、发型、体型，将该人体特征和对应的用户身份保存在数据库中；

相应地，所述打卡步骤还包括：