[发明专利]一种基于多模型的人脸防伪方法、存储介质及检测设备

权利要求书

1.一种基于多模型的人脸防伪方法，其特征在于，所述人脸防伪方法包括：分别构建人脸检测模型、边框模型和二分类防伪模型；

通过人脸检测模型完成待检测图像中人脸位置识别，并将检测通过的包含人脸信息的图像发送至边框模型；

经由所述边框监测模型完成图像是否存在边框的检测，并当图像不存在边框时，被发送至二分类防伪模型；当图像内存在边框，且人脸位于边框范围内时，通过对边框种类完成识别，从而将识别通过的图像发送至二分类防伪模型，将未通过识别的图像筛除；

所述二分类防伪模型，基于获得的图像中的人脸反光度和/或纹理特征完成人脸真伪判断。

2.如权利要求1所述的人脸防伪方法，其特征在于，所述人力前检测模型被配置为在画面中检测出人脸的矩形框位置。

3.如权利要求1所述的人脸防伪方法，其特征在于，所述边框监测模型基于边框的运动状态完成边框是否为背景物体识别，当待识别边框被识别为背景物体种类时，图像则通过边框模型验证。

4.如权利要求3所述的人脸防伪方法，其特征在于，所述边框的运动状态为通过采集若干帧连续运动图像完成各图像类边框位置对比，若边框处于相对静止状态，则判定是背景物体。

5.如权利要求1至4任一项所述的人脸防伪方法，其特征在于，所述边框种类包括背景物体和非背景物体。

6.如权利要求5所述的人脸防伪方法，其特征在于，所述背景物体至少包括门窗框体、墙壁框体和广告牌框体。

7.如权利要求1所述的人脸防伪方法，其特征在于，在所述二分类防伪模型中，当图像中人脸反光度和/或纹理特征超过预设值时，被判定为假的人脸图像。

8.如权利要求1所述的人脸防伪方法，其特征在于，在所述二分类防伪模型中，当图像中人脸反光度和/或纹理特征超过大数据采集的真人样本特征区间时，被判定为假的人脸图像。

9.一种外接存储介质的检测设备，其特征在于，所述设备包括：

图像采集单元，用于实现待识别图像的数据采集；

处理器，用于执行计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的人脸防伪方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的人脸防伪方法的步骤。