(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211228551.4 (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 深圳市万睿智能科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区梅林街 道梅都社区中康路136号深圳新一代 产业园3栋606 (72)发明人 刘海　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 丁宇龙 (51)Int.Cl. G06V 40/40(2022.01) G06Q 10/10(2012.01) (54)发明名称 一种基于图像活体检测的考勤监管方法、 装 置及相关介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像活体检测的考 勤监管方法、 装置及相关介质， 该方法获取考勤 人员的连续多帧考勤图像； 利用图像活体检测算 法对每一帧所述考勤图像进行 活体检测， 并输出 对应的检测分值； 将所述检测分值与预置活体阈 值进行比较， 并根据比较结果判断连续多帧的所 述考勤图像对应的考勤人员是否存在考勤作弊。 本发明通过图像活体检测的方式对考勤人员进 行监管， 可以极大提高考勤监管效果。 权利要求书2页 说明书16页 附图2页 CN 115497175 A 2022.12.20 CN 115497175 A 1.一种基于图像活体 检测的考勤监管 方法， 其特 征在于， 包括： 获取考勤人员的连续多帧考勤图像； 利用图像活体检测算法对每一帧所述考勤图像进行活体检测， 并输出对应的检测分 值； 将所述检测分值与 预置活体 阈值进行比较， 并根据比较结果判断连续多帧的所述考勤 图像对应的考勤人员是否存在考勤作弊。 2.根据权利要求1所述的基于图像活体检测的考勤监管方法， 其特征在于， 所述获取考 勤人员的连续多帧考勤图像， 包括： 通过json格式化请求体获取每一帧所述 考勤图像； 采用Base64格式将每一帧所述 考勤图像编码为字符串格式。 3.根据权利要求1所述的基于图像活体检测的考勤监管方法， 其特征在于， 所述利用图 像活体检测算法对每一帧所述 考勤图像进行活体 检测， 并输出对应的检测分值， 包括： 对连续多帧的考勤图像中的当前帧考勤图像进行情绪识别， 得到对应的当前帧情绪信 息； 对所述当前帧考勤图像的前后帧考勤图像进行情绪识别， 得到对应的前后帧情绪信 息； 对所述当前帧情绪信 息与前后帧情绪信 息进行比较， 并根据比较结果输出对应的检测 分值。 4.根据权利要求3所述的基于图像活体检测的考勤监管方法， 其特征在于， 所述对所述 当前帧情绪信息与前后帧情绪信息进行比较， 并根据比较结果输出对应的检测分值， 包括： 若所述当前帧情绪信息与所述前后帧情绪信息 完全相同， 则输出第一检测分值； 若所述当前帧情绪信 息与所述前后帧情绪信 息存在不同， 则根据 所述当前帧情绪信 息 与所述前后帧情绪信息之间的差异度输出第二检测分值。 5.根据权利要求4所述的基于图像活体检测的考勤监管方法， 其特征在于， 所述将所述 检测分值与预置活体阈值进行比较， 并根据比较结果判断连续多帧的所述考勤图像对应的 考勤人员是否存在考勤作弊， 包括： 当所述图像活体检测算法输出第 一检测分值 时， 则直接判定所述考勤图像对应的考勤 人员存在考勤作弊； 当所述图像活体检测算法输出第 二检测分值 时， 则将所述第 二检测分值与 预置活体 阈 值进行比较； 若所述第二检测分值未达到所述预置活体 阈值， 则判定所述考勤图像对应的考勤人员 存在考勤作弊； 若所述第二检测分值达到所述预置活体阈值， 则判定所述考勤图像对应的考勤人员存 未在考勤作弊。 6.根据权利要求3所述的基于图像活体检测的考勤监管方法， 其特征在于， 所述对连续 多帧的考勤图像中的当前帧考勤图像进行情绪识别， 得到对应的当前帧情绪信息， 包括： 提取所述当前帧考勤图像中的人脸区域； 对所述人脸区域进行置信度计算； 当所述人脸区域的置信度结果达到预设置信度阈值后， 获取所述人脸 区域中的人脸信权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115497175 A 2息； 其中， 所述人脸信息包括人脸空间姿态角度、 五官位置信息、 五官遮挡信息； 基于所述人脸信息对所述人脸区域进行情绪识别， 得到所述当前帧情绪信息 。 7.根据权利要求1所述的基于图像活体检测的考勤监管方法， 其特征在于， 所述将所述 检测分值与预置活体阈值进行比较， 并根据比较结果判断连续多帧的所述考勤图像对应的 考勤人员是否存在考勤作弊之后， 包括： 筛选存在考勤作弊的考勤图像及对应的考勤人员的信息， 并以此 形成考勤黑名单； 根据所述 考勤黑名单反馈考勤结果。 8.一种基于图像活体 检测的考勤监管装置， 其特 征在于， 包括： 图像获取 单元， 用于获取考勤人员的连续多帧考勤图像； 活体检测单元， 用于利用图像活体检测算法对每一帧所述考勤图像进行活体检测， 并 输出对应的检测分值； 考勤判断单元， 用于将所述检测分值与预置活体阈值进行比较， 并根据比较结果判断 连续多帧的所述 考勤图像对应的考勤人员是否存在考勤作弊。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所 述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至7任 一项所述的基于图像活体 检测的考勤监管 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述的基于图像活体检 测的考勤监管 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115497175 A 3