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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能及数字医疗技术，揭露一种图像中人脸睁眼闭眼检测方法，包括：利用人脸检测模型对待检测图像执行人脸检测，得到人脸尺寸、人脸中心偏移量以及每一个像素点的热度；根据热度筛选出目标图像，根据目标图像中的人脸尺寸、人脸中心偏移量计算目标图像中的人脸框图；利用关键点检测模型检测人脸框图中的人脸关键点坐标；从人脸关键点坐标中提取左右眼角点坐标，得到左右眼图像；利用眼睛状态分类模型对左右眼图像分类检测，得到眼睛状态类别。此外，本发明还涉及区块链技术，如人脸检测模型可存储于区块链的节点。本发明还提出一种图像中人脸睁眼闭眼检测装置、设备以及介质。本发明可以提高图像中眼睛状态检测准确率。

主权项：1.一种图像中人脸睁眼闭眼检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像集，利用预构建的人脸检测模型计算所述待检测图像集中的每个待检测图像中的图像特征，包括：对所述待检测图像集中的每个待检测图像进行数据增强处理，得到标准待检测图像集，逐一统计所述标准待检测图像集中每个标准待检测图像的所有像素点的像素值，得到所述每个标准待检测图像的像素矩阵，利用所述人脸检测模型对所述像素矩阵进行卷积、池化以及激活处理，得到所述标准待检测图像中每一个像素点的热度，选取所述标准待检测图像中每一个像素点的热度大于预设阈值的像素点为人脸像素点，根据所述人脸像素点计算得到所述标准待检测图像的人脸尺寸，根据所述人脸像素点计算得到所述标准待检测图像中的人脸中心偏移量，汇总所述每一个像素点的热度、人脸尺寸及人脸中心偏移量，得到每个待检测图像中的图像特征；根据所述图像特征从所述待检测图像集中筛选出目标图像并计算所述目标图像中的人脸框图；利用预构建的关键点检测模型的每个卷积层对所述人脸框图进行特征提取，得到关键点特征信息，利用回归器激活所述关键点特征信息，得到人脸关键点坐标，所述关键点检测模型由结构改进的MobileNetV2神经网络和UNet神经网络构成，所述结构改进的MobileNetV2神经网络去除了完整MobileNetV2神经网络的后三层网络结构，保留完整MobileNetV2神经网络的线性瓶颈模块和倒残差模块；从所述人脸关键点坐标对应的关键点特征信息中提取出每一个关键点的位置信息，根据所述位置信息生成关键点数据表，利用预设的索引函数构建所述关键点数据表的索引，利用预设的左眼角点坐标标签和右眼角点坐标标签在所述索引中进行检索，并将检索得到位置信息作为左右眼角点坐标，通过对所述左右眼角点坐标进行外扩，得到左右眼框；根据所述左右眼框从所述人脸框图中裁剪出左右眼图像，利用预构建的眼睛状态分类模型对所述左右眼图像进行分类检测，得到眼睛状态类别。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 图像中人脸睁眼闭眼检测方法、装置、设备及存储介质