[發明專利]一種人臉識別的方法及裝置

有效

• 申請號: 201410088003.5
• 申請日: 2014-03-11
• 公開（公告）號: CN104915625B
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發明（設計）人: 米建勛
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學;騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 唐華明

1.一種人臉識別的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收任一待識別人臉圖像，并將所述待識別人臉圖像轉化成向量的形式；

針對所述待識別人臉圖像，分別計算預先存儲的每個類別的人臉圖像對應的編碼向量，其中，每個類別包括至少一張人臉圖像，每張人臉圖像被預先轉化成向量的形式；

利用每個類別的人臉圖像和所述類別對應的編碼向量，分別重構所述待識別人臉圖像，得到每個類別對應的重構人臉圖像；

根據每個類別對應的重構人臉圖像和所述待識別人臉圖像，得到每個類別對應的殘差向量；

判斷所述殘差向量中的各個元素值是否處于預設的閾值范圍；

將處于所述閾值范圍的元素值置為第一標識值，以及將不處于所述閾值范圍的元素值置為第二標識值；

分別將每個類別的殘差向量轉化為殘差圖像；

分別獲取每個殘差圖像上的目標像素點的聚集度平均值；所述目標像素點是殘差圖像上與所述第一標識值對應的像素點；

將最大聚集度平均值對應的類別確定為所述待識別人臉圖像的類別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對所述待識別人臉圖像，分別計算預先存儲的每個類別的人臉圖像對應的編碼向量，包括：

利用公式(1)，分別計算每個類別的人臉圖像對應的編碼向量；

其中，表示類別為i的人臉圖像所構成的線性空間模型，y∈R^m×1表示所述待識別人臉圖像，αⁱ∈R^p×1(i＝1,…,c)表示類別為i的人臉圖像對應的編碼向量。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用每個類別的人臉圖像和所述類別對應的編碼向量，分別重構所述待識別人臉圖像，得到每個類別對應的重構人臉圖像，包括：

利用公式(2)，分別重構所述待識別人臉圖像，得到每個類別對應的重構人臉圖像；

其中，表示類別為i的人臉圖像所構成的線性空間模型，αⁱ∈R^p×1(i＝1,…,c)表示類別為i的人臉圖像對應的編碼向量，表示類別為i的人臉圖像對應的重構人臉圖像。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據每個類別對應的重構人臉圖像和所述待識別人臉圖像，得到每個類別對應的殘差向量，包括：

利用公式(3)，得到每個類別對應的殘差向量；

其中，y∈R^m×1表示所述待識別人臉圖像，表示類別為i的人臉圖像對應的重構人臉圖像，表示類別為i的人臉圖像對應的殘差向量。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別獲取每個殘差圖像上的目標像素點的聚集度平均值，包括：

將每個殘差圖像上與所述第一標識值對應的像素點確定為目標像素點；

計算任一目標像素點的聚集度值，所述聚集度值包括與所述目標像素點距離為1的8個像素點的殘差值和所述目標像素點的殘差值；

獲取每個殘差圖像對應的聚集度值，所述聚集度值包括所述殘差圖像上所有目標像素點的聚集度值的和；

分別將每個殘差圖像對應的聚集度值除以所述殘差圖像上的目標像素點的總數，得到所述殘差圖像上的目標像素點的聚集度平均值。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別獲取每個殘差圖像上的目標像素點的聚集度平均值，包括：

將每個殘差圖像上與所述第一標識值對應的像素點確定為目標像素點；

計算任一目標像素點的聚集度值，所述聚集度值包括與所述目標像素點距離為1的8個像素點中具有第一標識值的像素點的個數；

獲取每個殘差圖像對應的聚集度值，所述聚集度值包括所述殘差圖像上所有目標像素點的聚集度值的和；

分別將每個殘差圖像對應的聚集度值除以所述殘差圖像上的目標像素點的總數，得到所述殘差圖像上的目標像素點的聚集度平均值。