本发明涉及计算机视觉处理技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的安全监控方法、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术：
目前，人脸识别的应用领域很广泛，在金融支付、门禁考勤、身份识别等众多领域起到非常重要的作用，给人们的生活带来很大便利。现在银行的atm自助取款室基本是一个开放的场所，只要按下门禁开关按钮，或者门禁系统感应到有人就会自动开门，任何人都能随意进出，使得atm自助取款室存在安全隐患。因此，如何利用人脸识别阻挡犯罪份子进入atm自助取款室，维护银行声誉及治安，是急需解决的一个问题。
技术实现要素：
本发明提供一种基于人脸识别的安全监控方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于，通过人脸遮挡检测及人脸识别，阻止脸部有遮挡的用户及黑名单中的用户进入监控区域，提高监控区域的安全性。
为实现上述目的，本发明提供一种基于人脸识别的安全监控方法，应用于电子装置，该方法包括：
s1、接收用户触发的开门请求，唤醒摄像装置拍摄一张当前用户的实时图像，对该实时图像进行预处理获取当前用户的脸部图像；
s2、将所述脸部图像输入预先确定的人脸遮挡检测系统，判断该脸部图像是否发生遮挡；
s3、若该脸部图像未发生遮挡，将该脸部图像输入预先确定的定期更新的人脸识别系统，识别出可能与该脸部图像匹配的用户信息数据库中的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率；
s4、在识别出的一张或多张身份证照片中，取概率最大值对应的身份证照片作为当前用户的身份证照片，并根据所述身份证照片调取当前用户的身份信息；及
s5、将当前用户的身份信息与黑名单进行比对，当当前用户的用户身份信息无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；或，当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，或者，当所述脸部图像发生遮挡时，控制门禁系统不开门。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该装置包括：存储器、处理器及摄像装置，所述存储器中包括基于人脸识别的安全监控程序，该安全监控程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
a、接收用户触发的开门请求，唤醒摄像装置拍摄一张当前用户的实时图像，对该实时图像进行预处理获取当前用户的脸部图像；
b、将所述脸部图像输入预先确定的人脸遮挡检测系统，判断该脸部图像是否发生遮挡；
c、若该脸部图像未发生遮挡，将该脸部图像输入预先确定的定期更新的人脸识别系统，识别出可能与该脸部图像匹配的用户信息数据库中的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率；
d、在识别出的一张或多张身份证照片中，取概率最大值对应的身份证照片作为当前用户的身份证照片，并根据所述身份证照片调取当前用户的身份信息；及
e、将当前用户的身份信息与黑名单进行比对，当当前用户的用户身份信息无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；或，当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，或者，当所述脸部图像发生遮挡时，控制门禁系统不开门。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于人脸识别的安全监控程序，该安全监控程序被处理器执行时，实现如上所述的基于人脸识别的安全监控方法中的任意步骤。
本发明提出的基于人脸识别的安全监控方法、电子装置及计算机可读存储介质，首先对用户脸部图像进行人脸遮挡检测，防止脸部有遮挡的用户进入监控区域；然后，对脸部未遮挡的用户通过人脸识别确定用户身份，将用户身份信息与黑名单进行比对，防止黑名单中的用户进入监控区域；定期对人脸识别系统进行更新，提高人脸识别的准确性；从多方面提高监控区域的安全性。
附图说明
图1为本发明电子装置较佳实施例的示意图；
图2为图1中基于人脸识别的安全监控程序的程序模块图；
图3为本发明基于人脸识别的安全监控方法较佳实施例的流程图；
图4为本发明基于人脸识别的安全监控方法中步骤s20的细化流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种电子装置1。参照图1所示，为本发明电子装置1较佳实施例的示意图。在本实施例中，电子装置1可以是pc(personalcomputer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机、服务器等具有计算功能的终端设备。在其他实施例中，当电子装置1为服务器时，该服务器可以包括：机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器等。
该电子装置1包括：处理器12、存储器11、摄像装置13、网络接口14及通信总线15。其中，电子装置1通过网络接口14连接门禁系统，可选地，网络接口14可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。通信总线15用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。所述至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器等的非易失性存储介质。在一些实施例中，所述可读存储介质可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，所述可读存储介质也可以是所述电子装置1的外部存储器，例如所述电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。
在本实施例中，所述存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于所述电子装置1的基于人脸识别的安全监控程序10、预先确定的人脸遮挡检测系统、人脸识别系统及用户信息数据库(图中未标识)等。其中，所述用户信息数据库中存储有某金融机构所有用户的信息，包括：姓名、性别、年龄、身份证号、身份证、该用户在金融机构的账户等信息。所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于人脸识别的安全监控程序10等。
摄像装置13既可以是所述电子装置1的一部分，也可以独立于电子装置1。在一些实施例中，所述电子装置1为智能手机、平板电脑、便携计算机等具有摄像头的终端设备，则所述摄像装置13即为所述电子装置1的摄像头。在其他实施例中，所述电子装置1可以为服务器，所述摄像装置13独立于该电子装置1、与该电子装置1通过网络连接。
在本实施例中，该摄像装置13安装于安全监控区域，如atm自助取款室门口，对需要进入atm自助取款室的用户实时拍摄得到实时图像，通过网络将实时图像传输至处理器12，处理器12从实时图像中识别当前用户的身份，并从存储器11的用户信息数据库中调用当前用户的身份信息，通过将当前用户的身份信息与黑名单进行比对，确定当前用户是否安全，并控制门禁系统是否开门。
图1仅示出了具有组件11-15的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
可选地，该电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(keyboard)、语音输入装置比如麦克风(microphone)等具有语音识别功能的设备、语音输出装置比如音响、耳机等，可选地用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
可选地，该电子装置1还可以包括显示器，显示器也可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(organiclight-emittingdiode，oled)触摸器等。显示器用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
可选地，该电子装置1还包括触摸传感器。所述触摸传感器所提供的供用户进行触摸操作的区域称为触控区域。此外，这里所述的触摸传感器可以为电阻式触摸传感器、电容式触摸传感器等。而且，所述触摸传感器不仅包括接触式的触摸传感器，也可包括接近式的触摸传感器等。此外，所述触摸传感器可以为单个传感器，也可以为例如阵列布置的多个传感器。
此外，该电子装置1的显示器的面积可以与所述触摸传感器的面积相同，也可以不同。可选地，将显示器与所述触摸传感器层叠设置，以形成触摸显示屏。该装置基于触摸显示屏侦测用户触发的触控操作。
可选地，该电子装置1还可以包括门禁开关，所述门禁开关安装在安全监控区域外，用户通过按压门禁开关向电子装置1发送开门请求。
在图1所示的装置实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器11中包括基于人脸识别的安全监控程序10；处理器12执行存储器11中存储的基于人脸识别的安全监控程序10时实现如下步骤：
a、接收用户触发的开门请求，唤醒摄像装置13拍摄一张当前用户的实时图像，对该实时图像进行预处理获取当前用户的脸部图像；
b、将所述脸部图像输入预先确定的人脸遮挡检测系统，判断该脸部图像是否发生遮挡；
c、若该脸部图像未发生遮挡，将该脸部图像输入预先确定的定期更新的人脸识别系统，识别出可能与该脸部图像匹配的用户信息数据库中的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率；
d、在识别出的一张或多张身份证照片中，取概率最大值对应的身份证照片作为当前用户的身份证照片，并根据所述身份证照片调取当前用户的身份信息；及
e、将当前用户的身份信息与黑名单进行比对，当当前用户的用户身份信息无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；或，当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，或者，当所述脸部图像发生遮挡时，控制门禁系统不开门。
在本实施例中，以银行的atm自助取款室为例，但不仅限于银行的atm自助取款室，对本发明的具体方案进行说明。当有用户需要进入atm自助取款室时，可通过按压atm自助取款室外的门禁开关，唤醒摄像装置13给当前用户拍摄一张实时图像，并将该实时图像通过网络发送给处理器12。为了从实时图像中确定当前用户对应的脸部图像，需要对实时图像进行预处理，以便于后续的人脸识别步骤。
在其他实施例中，所述预处理步骤包括：利用人脸识别算法从该实时图像中识别出人脸区域；当处理器12接收到该实时图像后，先获取图片的大小，建立一个相同大小的灰度图像；将获取的彩色图像，转换成灰度图像，同时创建一个内存空间；将灰度图像直方图均衡化，使灰度图像信息量减少，加快检测速度，然后检测图片中的人脸，并返回一个包含人脸信息的对象，获得人脸所在位置的数据，并记录个数；最终获取头像的区域且保存下来，这样就完成了一次人脸区域提取的过程。
可以理解的是，若在摄像装置13的摄像范围内有多名用户，多名用户距离摄像装置13的距离不同，多个用户在实时图像中人脸大小也不同。也就是说，摄像装置13拍摄的实时图像中可能包含多个用户的脸部图像，利用人脸识别算法从实时图像中提取出多个人脸区域，从多个人脸区域中选择尺寸最大的人脸区域作为当前用户的脸部图像。若从实时图像中仅提取出一个人脸区域，则以该人脸区域作为当前用户的脸部图像。同时，为了便于后续人脸遮挡检测及人脸识别，将该脸部图像按预设大小(例如，256*256像素)保存。在其他实施例中，所述人脸识别算法还可以为：基于几何特征的方法、局部特征分析方法、特征脸方法、基于弹性模型的方法、神经网络方法，等等。
可以理解的是，为了保证atm自助取款室的安全，可以拒绝遮挡面部的用户进入，因此需判断该脸部图像是否有发生遮挡，具体包括以下步骤：
将当前用户的脸部图像输入预先确定的面部平均模型，以从所述脸部图像中识别出t个面部特征点。当t＝34，将实时脸部图像与该面部平均模型进行对齐，然后利用特征提取算法在该实时脸部图像中搜索与该面部平均模型的34个面部特征点匹配的12个眼眶特征点、2个眼球特征点、20个唇部特征点。然后，可以根据12个眼眶特征点、2个眼球特征点确定一个眼部区域，根据该20个唇部特征点确定一个唇部区域，将确定的眼部区域及唇部区域输入预先确定的人脸的眼部分类模型及人脸的唇部分类模型，根据模型所得的结果判断所述确定的眼部区域及唇部区域的真实性。当眼部分类模型及唇部分类模型输出的结果中均为false，则表示所述眼部区域及唇部区域不是人的眼部区域和人的唇部区域，判断当前脸部图像发生遮挡，控制门禁系统不开门，并通过语音输出装置提示用户脸部发生遮挡；当眼部分类模型及唇部分类模型输出的结果中均为true，则表示所述眼部区域及唇部区域是人的眼部区域和人的唇部区域，也就是说当前脸部图像未发生遮挡。需要说明的是，所述面部平均模型、唇部分类模型及眼部分类模型为预先训练好的，其训练步骤及识别步骤均有较成熟的技术，这里不再进行说明。
初步确定当前脸部图像未发生遮挡后，将脸部图像输入预先确定的人脸识别系统，从用户信息数据库中可能与当前脸部图像匹配的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率。其中，所述人脸识别系统是利用用户数据信息库中的所有用户的照片预先训练好的，目前人脸识别技术已比较成熟，这里不再进行说明。
在本实施例中，假设人脸识别系统识别出3张身份证照片p1、p2、p3，每张身份证照片对应的匹配概率分别为0.6、0.2、0.2，人脸识别系统默认选择概率最大值对应的身份证照片p1作为当前用户的身份证照片，并根据p1从用户数据信息库中调取出当前用户的所有信息，包括：身份证号、姓名、年龄、性别、银行卡号、手机号等。可以理解的是，所述匹配概率越大，表示识别出的身份证照片就是当前用户的身份证照片的可能性越大，因此，在其他实施例中，为了提高人脸识别的准确性，可以对识别出的一张或多张身份证照片的概率进行筛选，当概率最大值大于或等于第一预设阈值(例如0.5)时，保留概率最大值对应的身份证照片p1作为当前用户的身份证照片；当概率最大值小于第一预设阈值时，通过语音输出装置提示当前用户重新拍照。
可以理解的是，随着年龄增长，每个人的相貌会发生一定的变化，因此，为了保证人脸识别的准确性，每隔预设时间间隔(例如，6个月)需要对人脸识别系统进行更新，而更新数据的来源也就是用户进入atm自助取款室时拍摄的照片，从摄像装置13拍摄的各用户的实时图像中提取出的脸部图像中，当根据脸部图像从用户信息数据库中识别出的身份证照片的匹配概率最大值大于或等于第二预设阈值(例如0.58)时，将所述脸部图像补充到用户信息数据库中当前用户的身份信息中，并利用补充的各用户的照片定期对所述人脸识别系统进行更新。需要说明的是，为了确保补充到用户信息数据库中的照片为当前用户本人的照片，而不是其他用户的照片，所述第二预设阈值应设置为大于第一预设阈值。
在确认当前用户的身份信息后，则可与黑名单进行比对，在本实施例中，所述黑名单可以包括：公安系统发布的在逃犯罪分子、恐怖分子等涉黑涉恐涉毒人员的身份信息，例如，身份证号，将当前用户的身份证号与黑名单中的身份证号进行比对，当当前用户的身份证号无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，控制门禁系统不开门。
上述实施例提出的电子装置1，通过人脸识别确定用户身份，将用户身份信息与黑名单进行比对，防止黑名单中的用户进入安全监控区域，通过对用户脸部图像进行人脸遮挡检测，防止脸部有遮挡的用户进入安全监控区域，定期对人脸识别系统进行更新，提高安全监控区域的安全性。
可选地，在其他实施例中，基于人脸识别的安全监控程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。参照图2所示，为图1中基于人脸识别的安全监控程序10的程序模块图。所述基于人脸识别的安全监控程序10可以被分割为：获取模块110、检测模块120、识别模块130、调取模块140及控制模块150。所述模块110-150所实现的功能或操作步骤均与上文类似，此处不再详述，示例性地，例如其中：
获取模块110，用于接收用户触发的开门请求，唤醒摄像装置拍摄一张当前用户的实时图像，对该实时图像进行预处理获取当前用户的脸部图像；
检测模块120，用于将所述脸部图像输入预先确定的人脸遮挡检测系统，判断该脸部图像是否发生遮挡；
识别模块130，用于若该脸部图像未发生遮挡，将该脸部图像输入预先确定的定期更新的人脸识别系统，识别出可能与该脸部图像匹配的用户信息数据库中的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率；
调取模块140，用于在识别出的一张或多张身份证照片中，取概率最大值对应的身份证照片作为当前用户的身份证照片，并根据所述身份证照片调取当前用户的身份信息；及
控制模块150，用于将当前用户的身份信息与黑名单进行比对，当当前用户的用户身份信息无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；或，当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，或者，当所述脸部图像发生遮挡时，控制门禁系统不开门。
此外，本发明还提供一种基于人脸识别的安全监控方法。参照图3所示，为本发明基于人脸识别的安全监控方法第一实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，基于人脸识别的安全监控方法包括：
s10、接收用户触发的开门请求，唤醒摄像装置拍摄一张当前用户的实时图像，对该实时图像进行预处理获取当前用户的脸部图像；
s20、将所述脸部图像输入预先确定的人脸遮挡检测系统，判断该脸部图像是否发生遮挡；
s30、若该脸部图像未发生遮挡，将该脸部图像输入预先确定的定期更新的人脸识别系统，识别出可能与该脸部图像匹配的用户信息数据库中的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率；
s40、在识别出的一张或多张身份证照片中，取概率最大值对应的身份证照片作为当前用户的身份证照片，并根据所述身份证照片调取当前用户的身份信息；及
s50、将当前用户的身份信息与黑名单进行比对，当当前用户的用户身份信息无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；或，当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，或者，当所述脸部图像发生遮挡时，控制门禁系统不开门。
在本实施例中，以银行的atm自助取款室为例，但不仅限于银行的atm自助取款室，对本发明的具体方案进行说明。当有用户需要进入atm自助取款室时，可通过按压atm自助取款室外的门禁开关，唤醒摄像装置给当前用户拍摄一张实时图像，并将该实时图像通过网络发送给处理器。为了从实时图像中确定当前用户对应的脸部图像，需要对实时图像进行预处理，以便于后续的人脸识别步骤。
在其他实施例中，所述步骤s10中的预处理步骤包括：利用人脸识别算法从该实时图像中识别出人脸区域；当处理器接收到该实时图像后，先获取图片的大小，建立一个相同大小的灰度图像；将获取的彩色图像，转换成灰度图像，同时创建一个内存空间；将灰度图像直方图均衡化，使灰度图像信息量减少，加快检测速度，然后检测图片中的人脸，并返回一个包含人脸信息的对象，获得人脸所在位置的数据，并记录个数；最终获取头像的区域且保存下来，这样就完成了一次人脸区域提取的过程。
可以理解的是，若在摄像装置的摄像范围内有多名用户，多名用户距离摄像装置的距离不同，多个用户在实时图像中人脸大小也不同。也就是说，摄像装置拍摄的实时图像中可能包含多个用户的脸部图像，利用人脸识别算法从实时图像中提取出多个人脸区域，从多个人脸区域中选择尺寸最大的人脸区域作为当前用户的脸部图像。若从实时图像中仅提取出一个人脸区域，则以该人脸区域作为当前用户的脸部图像。同时，为了便于后续人脸遮挡检测及人脸识别，将该脸部图像按预设大小(例如，256*256像素)保存。在其他实施例中，所述人脸识别算法还可以为：基于几何特征的方法、局部特征分析方法、特征脸方法、基于弹性模型的方法、神经网络方法，等等。
可以理解的是，为了保证atm自助取款室的安全，可以拒绝遮挡面部的用户进入，因此需判断该脸部图像是否有发生遮挡。确定当前脸部图像未发生遮挡后，将脸部图像输入预先确定的人脸识别系统，从用户信息数据库中可能与当前脸部图像匹配的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率。其中，所述人脸识别系统是利用用户数据信息库中的所有用户的照片预先训练好的，目前人脸识别技术已比较成熟，这里不再进行说明。
在本实施例中，假设人脸识别系统识别出3张身份证照片p1、p2、p3，每张身份证照片对应的匹配概率分别为0.6、0.2、0.2，人脸识别系统默认选择概率最大值对应的身份证照片p1作为当前用户的身份证照片，并根据p1从用户数据信息库中调取出当前用户的所有信息，包括：身份证号、姓名、年龄、性别、银行卡号、手机号等。可以理解的是，所述匹配概率越大，表示识别出的身份证照片就是当前用户的身份证照片的可能性越大，因此，在其他实施例中，为了提高人脸识别的准确性，可以对识别出的一张或多张身份证照片的概率进行筛选，当概率最大值大于或等于第一预设阈值(例如0.5)时，保留概率最大值对应的身份证照片p1作为当前用户的身份证照片；当概率最大值小于第一预设阈值时，通过语音输出装置提示当前用户重新拍照。
可以理解的是，随着年龄增长，每个人的相貌会发生一定的变化，因此，为了保证人脸识别的准确性，每隔预设时间间隔(例如，6个月)需要对人脸识别系统进行更新，而更新数据的来源也就是用户进入atm自助取款室时拍摄的照片，从摄像装置拍摄的各用户的实时图像中提取出的脸部图像中，当根据脸部图像从用户信息数据库中识别出的身份证照片的匹配概率最大值大于或等于第二预设阈值(例如0.58)时，将所述脸部图像补充到用户信息数据库中当前用户的身份信息中，并利用补充的各用户的照片定期对所述人脸识别系统进行更新。需要说明的是，为了确保补充到用户信息数据库中的照片为当前用户本人的照片，而不是其他用户的照片，所述第二预设阈值应设置为大于第一预设阈值。
在确认当前用户的身份信息后，则可与黑名单进行比对，在本实施例中，所述黑名单可以包括：公安系统发布的在逃犯罪分子、恐怖分子等涉黑涉恐涉毒人员的身份信息，例如，身份证号，将当前用户的身份证号与黑名单中的身份证号进行比对，当当前用户的身份证号无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，控制门禁系统不开门。
需要说明的是，所述第一预设阈值、第二预设阈值等需要预先设置的参数，可以根据用户需要进行调整。
上述实施例提出的基于人脸识别的安全监控方法，通过人脸识别确定用户身份，将用户身份信息与黑名单进行比对，防止黑名单中的用户进入安全监控区域，并定期对人脸识别系统进行更新，提高人脸识别准确性，提高了安全监控区域的安全性。
基于上述实施例提出基于人脸识别的安全监控方法的另一个较佳实施例。参照图4所示，是本发明基于人脸识别的安全监控方法的步骤s20的细化流程示意图。在本实施例中，所述步骤s20包括以下步骤：
步骤s21，从所述脸部图像中识别出t个面部特征点，根据该t个面部特征点的位置信息确定眼部区域和唇部区域；
步骤s22，判断所述眼部区域和唇部区域的真实性，当所述眼部区域及唇部区域的判断结果均为真实时，判断该脸部图像未发生遮挡；及
步骤s23，当所述眼部区域及唇部区域的判断结果包含不真实时，判断该脸部图像发生遮挡。
将当前用户的脸部图像输入预先确定的面部平均模型，以从所述脸部图像中识别出t个面部特征点。当t＝34，将实时脸部图像与该面部平均模型进行对齐，然后利用特征提取算法在该实时脸部图像中搜索与该面部平均模型的34个面部特征点匹配的12个眼眶特征点、2个眼球特征点、20个唇部特征点。然后，可以根据12个眼眶特征点、2个眼球特征点确定一个眼部区域，根据该20个唇部特征点确定一个唇部区域，将确定的眼部区域及唇部区域输入预先确定的人脸的眼部分类模型及人脸的唇部分类模型，根据模型所得的结果判断所述确定的眼部区域及唇部区域的真实性。当眼部分类模型及唇部分类模型输出的结果中均为false，则表示所述眼部区域及唇部区域不是人的眼部区域和人的唇部区域，判断当前脸部图像发生遮挡，控制门禁系统不开门，并通过语音输出装置提示用户脸部发生遮挡；当眼部分类模型及唇部分类模型输出的结果中均为true，则表示所述眼部区域及唇部区域是人的眼部区域和人的唇部区域，也就是说当前脸部图像未发生遮挡，继续进行人脸识别步骤。需要说明的是，所述面部平均模型、唇部分类模型及眼部分类模型为预先训练好的，其训练步骤及识别步骤均有较成熟的技术，这里不再进行说明。
上述实施例提出的基于人脸识别的安全监控方法，通过对用户脸部图像进行人脸遮挡检测，防止脸部有遮挡的用户进入安全监控区域，提高安全监控区域的安全性。
基于上述实施例提出基于人脸识别的安全监控方法的另一个较佳实施例。在本实施例中，所述步骤s50还包括：当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配时，获取正在安全监控区域内进行业务处理的其他用户的用户信息，并向所述其他用户发送预警短信。
当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配时，获取正在atm自助取款室内进行交易的其他用户的用户信息，例如手机号码，并向其他用户发送预警短信，告知其他用户atm自助取款室外有涉黑涉恐涉毒人员，请注意个人生命及财产安全。
上述实施例提出的基于人脸识别的安全监控方法，对正在安全监控区域内进行交易的用户发出短信预警，提高用户的使用体验。
此外，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于人脸识别的安全监控程序，该安全监控程序被处理器执行时实现如下操作：
a、接收用户触发的开门请求，唤醒摄像装置拍摄一张当前用户的实时图像，对该实时图像进行预处理获取当前用户的脸部图像；
b、将所述脸部图像输入预先确定的人脸遮挡检测系统，判断该脸部图像是否发生遮挡；
c、若该脸部图像未发生遮挡，将该脸部图像输入预先确定的定期更新的人脸识别系统，识别出可能与该脸部图像匹配的用户信息数据库中的一张或多张身份证照片及对应的匹配概率；
d、在识别出的一张或多张身份证照片中，取概率最大值对应的身份证照片作为当前用户的身份证照片，并根据所述身份证照片调取当前用户的身份信息；及
e、将当前用户的身份信息与黑名单进行比对，当当前用户的用户身份信息无法与黑名单中信息匹配时，控制门禁系统开门；或，当当前用户的身份信息与黑名单中信息匹配，或者，当所述脸部图像发生遮挡时，控制门禁系统不开门。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述电子装置及基于人脸识别的安全监控方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。