[发明专利]一种基于人脸识别的智能车载智能开锁方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于人脸识别的智能车辆解锁方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过车载红外相机采集图像；

检测采集的图像中是否包含人脸，若包含人脸，则进行活体检测；

对采集到人脸的图像进行关键点检测，获取人脸关键点，给出指令指示用户做出指定动作，采集图像，通过计算关键点轨迹，判断用户是否按设定的条件完成动作，若用户按设定的条件完成动作，则认为用户为活体；若用户未按设定的条件完成动作，通过图像的直方图判断用户是否为活体；

对于判断为活体的用户，通过人脸识别模型进行人脸识别，若识别通过，则通知车辆解锁。

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能车辆解锁方法，其特征在于：所述的检测采集的图像中是否包含人脸，包括：通过预训练的SSD目标检测模型进行人脸检测。

3.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能车辆解锁方法，其特征在于：所述的对采集到人脸的图像进行关键点检测，获取人脸关键点，包括：基于Landmark模型构建关键点检测模型，通过训练好的关键点检测模型检测人脸图像中的人脸关键点，关键点检测模型检测的人脸关键点包括眼睛关键点、鼻子关键点、嘴巴关键点。

4.根据权利要求3所述的一种基于人脸识别的智能车辆解锁方法，其特征在于：所述的给出指令指示用户做出指定动作，采集图像，通过计算关键点轨迹，判断用户是否按设定的条件完成动作包括：

播放语音提示进行眨眼，通过计算关键点轨迹，判断用户是否完成眨眼动作；

如果有眨眼动作，则播放语音提示进行摇头，通过关键点计算轨迹，判断用户是否完成摇头动作，若有摇头动作，则认为用户为活体。

5.根据权利要求4所述的一种基于人脸识别的智能车辆解锁方法，其特征在于：眼睛关键点包括眼睛的内眼角、外眼角、上眼皮与虹膜交界线的最高点、下眼皮与虹膜交界线的最低点，鼻子关键点包括鼻梁位置点和鼻尖位置点，鼻根外左、右边缘点，鼻根正对两个鼻孔中心的位置点，鼻根正对人中中心的位置点，嘴巴关键点包括左、右嘴角位置点、上、下嘴唇贴近嘴唇边缘的中心点。

6.根据权利要求3所述的一种基于人脸识别的智能车辆解锁方法，其特征在于：关键点检测模型通过如下步骤训练：

构建用于训练所述关键点检测模型的训练集：包括设定的角度范围内的俯仰角和导航角度，俯仰角和导航角每隔设定的角度分成一个角度区间，在每个角度区间内采集图像，获得多个姿态下的人脸图像，对于采集得到的多个姿态下的人脸图像，通过一个关键点模型计算每张图像的关键点，并用pnp算法计算人脸的姿态，统计每个姿态的数量num_pi，找到数量最多的姿态p_max，计算得到其它姿态p_i的数量与姿态p_max数量的差值num_diff_i，在每个姿态p_i的图像中随机选取num_diff_i个图像进行复制，把姿态p_i的图像个数提升到num_pmax,num_pmax为姿态p_max的数量，然后把所有姿态的图像作为样本，人脸关键点作为标签，构建训练集；

通过训练集训练所述关键点检测模型，优化损失函数，表示为：

其中，w和ε是常数，c＝w-w*ln(1+|x|/ε)，ln()是对数，|x|为模型检测到的关键点位置和实际关键点位置的差值的绝对值。

7.根据权利要求5所述的一种基于人脸识别的智能车辆解锁方法，其特征在于：判断用户是否完成眨眼动作，包括：

计算两只眼睛的上眼皮与虹膜交界线的最高点和下眼皮与虹膜交界线的最低点两个点的垂直距离，若两个点的垂直距离越来越近，最终在一个水平线上，然后两个点的垂直距离越来越远，直到大于设定的阈值，则认为用户完成眨眼动作，否则眨眼动作不通过。