Patent ES-2878374-T3 (ES)
Title: Método y aparato de detección de vivacidad facial y dispositivo electrónico
Inventor: MA CHENGUANG
IPC: G06V10/44
Filed: 2018-06-07
Granted: 2021-11-18
Abstract: Un método para determinar si una imagen que incluye un rostro es una imagen en vivo o una imagen no en vivo, el método que comprende: entrenar (S301) un primer modelo de aprendizaje profundo mediante entrenamiento supervisado en una pluralidad de imágenes faciales generales, las imágenes faciales generales que comprenden imágenes faciales en vivo recopiladas mediante la toma de un rostro en vivo y etiquetadas como muestras positivas, e imágenes faciales no en vivo recopiladas mediante la toma de un rostro no vivo que es una imagen facial o un modelo facial y etiquetado como muestras negativas; entrenar (S302) una pluralidad de segundos modelos de aprendizaje profundo mediante entrenamiento supervisado en una pluralidad de imágenes faciales extraídas recortadas de las imágenes faciales generales, los segundos modelos de aprendizaje profundo comprenden un modelo de aprendizaje profundo de la región facial completa, un modelo de aprendizaje profundo del ojo y un modelo de aprendizaje profundo de la nariz, los dos últimos corresponden a un tipo de región facial de ojo y nariz respectivamente, las imágenes faciales extraídas comprenden imágenes faciales en vivo etiquetadas como muestras positivas e imágenes faciales no en vivo y etiquetadas como muestras negativas, en donde el primer modelo de aprendizaje profundo y cada uno de los segundos modelos de aprendizaje profundo son modelos de clasificación y en donde, después del entrenamiento, los modelos clasifican las imágenes faciales en una categoría de imagen facial en vivo o una categoría de imagen facial no en vivo; realizar (S303) la detección de vivacidad facial en una primera imagen facial general utilizando el primer modelo de aprendizaje profundo entrenado para obtener una primera puntuación de predicción y la pluralidad de segundos modelos de aprendizaje profundo entrenados para obtener una segunda puntuación de predicción, comprende: obtener la primera imagen facial general recopilada para la detección de vivacidad facial; Ingresar la primera imagen facial general en el primer modelo de aprendizaje profundo entrenado para procesar y obtener la primera puntuación de predicción; obtener una pluralidad de imágenes faciales extraídas recortadas de la primera imagen facial general, las imágenes faciales extraídas que comprenden una región de la imagen facial completa, una imagen de región de imagen del ojo y una imagen de región de imagen de la nariz, e ingresar las imágenes faciales extraídas en los respectivos segundos modelos de aprendizaje profundo entrenados para el procesamiento, los segundos modelos de aprendizaje profundo que comprenden todo el modelo de aprendizaje profundo de imagen facial, el modelo de aprendizaje profundo del ojo y el modelo de aprendizaje profundo de la nariz, para obtener las segundas puntuaciones de predicción; generar un resultado de puntuación de predicción en base a la primera puntuación de predicción y la segunda puntuación de predicción; y comparar el resultado de la puntuación de predicción con un umbral para determinar si la primera imagen facial general es una imagen en vivo o una imagen no en vivo.