CN119445640A 虹膜遮挡分析方法、装置、计算机设备和存储介质 （腾讯科技（深圳）有限公司）

对象进行虹膜遮挡分析，得到虹膜遮挡分析结2基于关键点预测算法对目标对象的眼部图像进行关键点基于所述预测虹膜区域和所述眼睑边界所构成所述基于关键点预测算法对目标对象的眼部图像进基于所述关键点预测算法对目标对象的眼部图像进行关按照所述初始关键点在所述眼部图像中的分布，基于所述关键点预测算法对所述目标图像进行关键点获取眼部处于不同遮挡状态下的样本图像，所述样本图像中基于所述样本图像对初始深度神经网络模型进行训练，直至满足模型训练停止条件，所述眼睑边界关键点包括位于所述上眼睑边界和所述下眼睑边界相交处的眼角关键基于关键点预测算法对目标对象的眼部图像进行关键点3所述按照虹膜轮廓形状条件，对各所述虹膜边界关键点进行基于各所述虹膜外边界关键点的分布，按照虹膜外轮基于各所述瞳孔边界关键点的分布，按照瞳孔轮廓形状分别确定所述预测虹膜外边界构成的椭圆形8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特针对所述预测虹膜区域内每一个像素点，根据每一基于所述目标像素点的数量占所述预测虹膜区域内总基于所述虹膜遮挡比例和最大容忍虹膜遮挡比例阈值进在所述虹膜遮挡分析结果为所述虹膜遮挡比例小于或等于最大容忍虹膜遮挡比例阈在所述虹膜遮挡分析结果为所述虹膜遮挡比例大于最大容忍虹膜遮挡比例阈值的情膜遮挡比例大于最大容忍虹膜遮挡比例阈值的情况下，生成针对所述目标对象的提醒消在所述虹膜遮挡分析结果为所述虹膜遮挡比例大于最大容忍虹膜遮挡比例阈值的情关键点预测模块，用于基于关键点预测算法对目标对象的眼部图像进行关键点预测，4遮挡分析模块，用于基于所述预测虹膜区域和所述眼被处理器执行时实现权利要求1至11中任一56[0021]所述眼睑边界关键点包括位于所述上眼睑边界和所述下眼睑边界相交处的眼角78[0060]人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控[0062]计算机视觉技术(ComputerVision,CV)计算机视觉是一门研究如何使机器“看”9立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。终端102中可以安装目标应用程服务器104，可以是图1中的终端设备102，也可以是除终端102和服务器104以外的另一设图像进行分析。当虹膜遮挡分析结果为遮挡比例小于或等于最大容忍虹膜遮挡比例阈值DeepPose人体姿态估计网络(HumanPoseEstimationviaDeepNeuralNetworks)或者MTCNN网络(Multi_taskCascadedConvolutionalNetworks)，也可以是热力图预测的方键点的数量为8个，眼睑边界关键点的数量为6个，其中眼睑边界关键点包括2个眼角关键过两个全链接层进行处理得到最后预测出的关键点坐标(xi,yi)。由于输入的目标大小不图像中的分布符合虹膜轮廓形状条件，并且使得标注的眼睑边界关键点位于眼睑边界上，[0113]初始深度神经网络模型可以是DNN网络模型，其中，DNN网络模型的结构如图8所于预测的目标点对当前图像进行裁剪，得到新的图像并由DNN网络模型重新进行目标点预位于上眼睑边界和下眼睑边界相交处的眼角关键点、位于上眼睑边界上的上眼睑关键点、[0124]在一些实施例中，基于关键点预测算法对目标对象的眼部图像界和预测瞳孔边界之后，计算机设备可以按照预测虹膜外边界和预测瞳孔边界的位置关[0130]在本实施例中，通过分别对瞳孔边界关键点和虹膜外边界关键[0136]在其中一些实施例中，基于预测虹膜区域和眼睑边界所构成区域的相对位置关质上是预测虹膜区域内处于眼睑边界所构成区域内的目标像素点与预测虹膜区域内总的征虹膜被遮挡的越少，目标像素点的数量占预测虹膜区域内总像素点的数量的比例越小，[0139]最大容忍虹膜遮挡比例阈值是指虹膜遮挡程度影响到后续的处理过程而设定的[0142]在虹膜遮挡分析结果为虹膜遮挡比例大于最大容忍虹膜遮挡比输出预测结果。在训练过程中，DNN网络模型采用的是基于标注的关键点实现的有监督训[0152]步骤908，基于关键点预测模型所使用的关键点预测算法对目标对象的眼部图像测结果进行优化，以使得预测得到的虹膜边界关键点和眼睑边界关键点具有较高的精确膜轮廓形状条件中的瞳孔边界形状条件可以[0168]步骤932，在虹膜遮挡分析结果为虹膜遮挡比例小于或等于最大容忍虹膜遮挡比[0169]步骤934，在虹膜遮挡分析结果为虹膜遮挡比例大于最大容忍虹膜遮挡比例阈值质上是预测虹膜区域内处于眼睑边界所构成区域内的目标像素点与预测虹膜区域内总的征虹膜被遮挡的越少，目标像素点的数量占预测虹膜区域内总像素点的数量的比例越小，[0171]最大容忍虹膜遮挡比例阈值是指虹膜遮挡程度影响到后续的处理过程而设定的过DNN卷积神经网络对样本数据进行学习，从而实现更通用的端到端的眼部关键点检测算计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间执行时以实现一种虹膜遮挡分析方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画[0217]上述计算机设备，通过关键点预测算法对目标对象的眼部图像非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read_Only(ReRAM)、磁变存储器(MagnetoresistiveRandomAccessMemory，MRAM)、铁电存储器(FerroelectricRandomAccessMemory，FRAM)、相变存储器(PhaseChangeMemory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(RandomAccessMemory，库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，