申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

申请日：2020-07-23

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN111860357B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V20/40;G06V40/40;G06Q10/063;G06Q50/20;G07C1/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.14#授权;2021.10.08#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术，提供一种基于活体识别的出勤率计算方法、装置、终端及存储介质，包括：抽取活体人脸视频中的人脸图像并转换颜色空间后计算第一LBP特征，抽取非活体人脸视频中的人脸图像并转换颜色空间后计算第二LBP特征；计算同一活体的多个第一LBP特征得到第一人脸特征及同一非活体的多个第二LBP特征得到第二人脸特征；基于第一人脸特征构建的第一特征对和基于第二人脸特征构建的第二特征对训练活体人脸识别模型；通过活体人脸识别模型识别学生视频流得到标识结果，根据标识结果计算学生出勤率。本发明可应用于智慧教育，能够在教室墙上贴附有名人图像时准确的计算出勤率。此外，本发明还涉及区块链技术，活体人脸识别模型存储于区块链中。

主权项：1.一种基于活体识别的出勤率计算方法，其特征在于，所述基于活体识别的出勤率计算方法包括：采集多个活体人脸视频并抽取每个活体人脸视频中的多张第一人脸图像，及采集多个非活体人脸视频并抽取每个非活体人脸视频中的多张第二人脸图像；将每张第一人脸图像的颜色空间转换到预设颜色空间得到目标第一人脸图像并计算每张目标第一人脸图像的第一LBP特征，及将每张第二人脸图像的颜色空间转换到所述预设颜色空间得到目标第二人脸图像并计算每张目标第二人脸图像的第二LBP特征；将同一个活体的多个第一LBP特征进行拼接平均化得到第一人脸特征，并将同一个非活体的多个第二LBP特征进行拼接平均化得到第二人脸特征；基于每个所述第一人脸特征和预设的第一标识构建第一特征对，基于每个所述第二人脸特征和预设的第二标识构建第二特征对，并基于构建的多个第一特征对和多个第二特征对训练支持向量机得到活体人脸识别模型；通过所述活体人脸识别模型识别学生视频流得到标识结果，并根据所述标识结果计算学生出勤率，包括：从采集的学生视频流中抽取出多张第三人脸图像，并将所述多张第三人脸图像的颜色空间转换到所述预设颜色空间得到多张候选第三人脸图像；调用人脸检测模型检测每张候选第三人脸图像中的每一个人脸区域并根据检测结果从所述多张候选第三人脸图像中确定出至少一张目标第三人脸图像；调用所述活体人脸识别模型对所述至少一张目标第三人脸图像中的每一个人脸区域进行识别得到标识结果，并根据所述标识结果计算学生出勤率；其中，所述目标第三人脸图像为两张，所述根据所述标识结果计算学生出勤率包括：输出第一目标第三人脸图像和第二目标第三人脸图像中每个人脸区域对应的标识结果及识别率；确定序号相同且标识结果均为第一标识的人脸区域的第一个数；确定序号相同但标识结果均为第二标识或者序号相同但标识结果不同的目标人脸区域；比较所述第一目标第三人脸图像和所述第二目标第三人脸图像中每个序号相同的目标人脸区域的识别率；将目标人脸区域的识别率较高的标识结果确定为最终的标识结果；计算所述最终的标识结果中的第一标识的第二个数；根据所述第一个数和所述第二个数之和计算出勤率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 基于活体识别的出勤率计算方法、装置、终端及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD