【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像識別，尤其涉及一種圖像背景識別方法、裝置、服務器及存儲介質。
技術介紹
1、人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，其具有數據準確、安全系數高、使用方便等諸多特點。隨著人臉識別的廣泛應用和計算機視覺技術的發展，人臉識別技術結合遠程實時視頻與智能審核，被廣泛地應用于金融領域的身份核驗及審批工作。
2、現有技術應用了多種人臉識別技術以提高人臉識別的識別準確度，如對用戶進行面部識別核驗身份、識別關鍵部位動作及外人入鏡等。但一些異常用戶會使用虛假的審核背景以提高信貸審核通過率，同時，部分異常用戶存在相似審查背景。目前針對異常用戶采用虛假背景的識別技術方法及方案較為匱乏，無法識別人臉圖像中潛在的、未知的虛假背景。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種圖像背景識別方法、裝置、服務器及存儲介質，其主要目的在于提供一種在人臉識別時判斷人臉圖像的背景是否為異常背景的方法。
2、為實現上述目的，本專利技術提供一種圖像背景識別方法，所述方法包括：
3、獲取人臉識別的待識別圖像，對所述待識別圖像進行背景分割，得到前景人像和背景圖像；
4、提取所述背景圖像的圖像顏色分布特征和所述前景人像的圖像顏色分布特征，基于所述背景圖像和所述前景人像的圖像顏色分布特征判斷所述背景圖像和所述前景人像的一個或多個預設圖像屬性是否一致，若所述背景圖像和所述前景人像的各個預設圖像屬性一致，則判斷所述待識別圖像的圖像背景的圖像顏色分布正常；p>
5、提取所述背景圖像的圖像幾何特征和所述前景人像的圖像幾何特征，基于所述背景圖像和所述前景人像的圖像幾何特征判斷所述背景圖像和所述前景人像的圖像視角是否一致，若所述背景圖像和所述前景人像的圖像視角一致，則判斷所述待識別圖像的圖像背景的圖像幾何形狀正常；
6、若所述待識別圖像的圖像背景的圖像顏色分布和圖像幾何形狀均正常，則判斷所述待識別圖像的圖像背景為正常背景，若所述背景圖像和所述前景人像的一個或多個預設圖像屬性不一致，或者，所述背景圖像和所述前景人像的圖像視角不一致，則判斷所述背景圖像是否滿足預設條件，若不滿足預設條件，則判斷所述待識別圖像的圖像背景為正常背景并將所述待識別圖像的圖像背景加入白背景庫，若滿足預設條件，則判斷所述待識別圖像的圖像背景為異常背景并將所述待識別圖像的圖像背景加入黑背景庫。
7、可選地，所述獲取人臉識別的待識別圖像，對所述待識別圖像進行背景分割，得到前景人像和背景圖像，包括：
8、通過攝像頭獲取待識別的人臉視頻，從所述人臉視頻中提取包含人臉圖像的連續視頻幀圖像，將清晰度最高的視頻幀圖像作為待識別圖像；
9、使用幀差法計算所述待識別圖像與相鄰視頻幀圖像的幀差值，將幀差值大于或等于第一閾值的圖像區域提取為前景人像，并將其它圖像區域分離為背景圖像。
10、可選地，所述將幀差值大于或等于第一閾值的圖像區域提取為前景人像，并將其它圖像區域分離為背景圖像，包括：
11、將所述待識別圖像的幀差值與第一閾值進行比較，所述第一閾值為預先確定的二值化閾值；
12、將所述待識別圖像中幀差值大于或等于第一閾值的圖像區域賦值為1，將所述待識別圖像中幀差值小于第一閾值的圖像區域賦值為0，根據賦值對所述待識別圖像進行二值化，得到所述待識別圖像對應的二值化圖像；
13、根據所述二值化圖像的像素值對所述待識別圖像進行分割得到前景人像和背景圖像。
14、可選地，所述提取所述背景圖像的圖像顏色分布特征和所述前景人像的圖像顏色分布特征，包括：
15、基于所述背景圖像的rgb顏色空間，計算所述背景圖像各個顏色通道的一階矩、二階矩和三階矩；
16、基于所述前景人像的rgb顏色空間，計算所述前景人像各個顏色通道的一階矩、二階矩和三階矩。
17、可選地，所述一個或多個預設圖像屬性包括圖像明暗、顏色變化和光源方向，所述基于所述背景圖像和所述前景人像的圖像顏色分布特征判斷所述背景圖像和所述前景人像的一個或多個預設圖像屬性是否一致，包括：
18、基于所述背景圖像一階矩的值和所述前景人像一階矩的值計算一階矩差值，若所述一階矩差值小于第二閾值，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的圖像明暗一致，若所述一階矩差值大于或等于第二閾值，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的圖像明暗不一致；
19、基于所述背景圖像二階矩的值和所述前景人像二階矩的值計算二階矩差值，若所述二階矩差值小于第三閾值，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的顏色變化一致，若所述二階矩差值大于或等于第三閾值，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的顏色變化不一致；
20、基于所述背景圖像三階矩的值識別所述背景圖像中顏色分布的偏斜方向和偏斜程度，基于所述前景人像三階矩的值識別所述前景人像中顏色分布的偏斜方向和偏斜程度，比對所述背景圖像和所述前景人像中顏色分布的偏斜方向，若所述背景圖像和所述前景人像中顏色分布的偏斜方向不一致，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的光源方向不一致，若所述背景圖像和所述前景人像中顏色分布的偏斜方向一致，計算所述背景圖像與所述前景人像的顏色分布的偏斜程度之間的差值，若所述偏斜程度之間的差值小于第四閾值，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的光源方向一致，若所述偏斜程度之間的差值大于或等于第四閾值，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的光源方向不一致。
21、可選地，所述提取所述背景圖像的圖像幾何特征和所述前景人像的圖像幾何特征，基于所述背景圖像和所述前景人像的圖像幾何特征判斷所述背景圖像和所述前景人像的圖像視角是否一致，包括：
22、使用特征點檢測算法從所述背景圖像中提取背景特征點，從所述前景人像中提取前景特征點；
23、計算所述背景特征點的描述子和所述前景特征點的描述子，基于所述背景特征點的描述子和所述前景特征點的描述子，使用ransac算法對所述背景特征點和所述前景特征點進行特征點匹配并估計所述背景圖像和所述前景人像之間的幾何變換模型；
24、通過所述幾何變換模型計算所述背景特征點和所述前景特征點的一致性度量，所述一致性度量包括重投影誤差和距離閾值；
25、判斷所述一致性度量的值是否小于預設的一致性閾值，若是，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的圖像視角一致，若否，則判斷所述背景圖像和所述前景人像的圖像視角不一致。
26、可選地，所述判斷所述背景圖像是否滿足預設條件，包括：
27、基于所述黑背景庫的異常背景提取異常背景特征作為所述預設條件；
28、提取所述背景圖像的背景特征，若所述背景圖像的背景特征與基于所述黑背景庫的異常背景提取得到的異常背景特征相同或者相近似，則判斷所述背景圖像滿足所述預設條件。
29、為了解決上述問題，本專利技術還提供一種圖像背景識別裝置，所述圖像背景識別裝置包括：
30、圖像獲取模塊，用于獲取人本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種圖像背景識別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述獲取人臉識別的待識別圖像，對所述待識別圖像進行背景分割，得到前景人像和背景圖像，包括：
3.如權利要求2所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述將幀差值大于或等于第一閾值的圖像區域提取為前景人像，并將其它圖像區域分離為背景圖像，包括：
4.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述提取所述背景圖像的圖像顏色分布特征和所述前景人像的圖像顏色分布特征，包括：
5.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述一個或多個預設圖像屬性包括圖像明暗、顏色變化和光源方向，所述基于所述背景圖像和所述前景人像的圖像顏色分布特征判斷所述背景圖像和所述前景人像的一個或多個預設圖像屬性是否一致，包括：
6.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述提取所述背景圖像的圖像幾何特征和所述前景人像的圖像幾何特征，基于所述背景圖像和所述前景人像的圖像幾何特征判斷所述背景圖像和所述前景人像的圖像視角是否一致，包括：p>
7.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述判斷所述背景圖像是否滿足預設條件，包括：
8.一種圖像背景識別裝置，其特征在于，所述圖像背景識別裝置包括：
9.一種服務器，其特征在于，所述服務器包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任意一項所述的圖像背景識別方法。
...【技術特征摘要】
1.一種圖像背景識別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述獲取人臉識別的待識別圖像，對所述待識別圖像進行背景分割，得到前景人像和背景圖像，包括：
3.如權利要求2所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述將幀差值大于或等于第一閾值的圖像區域提取為前景人像，并將其它圖像區域分離為背景圖像，包括：
4.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述提取所述背景圖像的圖像顏色分布特征和所述前景人像的圖像顏色分布特征，包括：
5.如權利要求1所述的圖像背景識別方法，其特征在于，所述一個或多個預設圖像屬性包括圖像明暗、顏色變化和光源方向，所述基于所述背景圖像和所述前景人像的圖像顏色分布特征判斷所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王耀，張曉永，黃瑩，陳又新，
申請(專利權)人：平安科技深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：
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