[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

本發明公開了一種人臉識別的方法及裝置，所述方法包括：預先存儲至少一個類別的人臉圖像，每個類別包括至少一張人臉圖像，將人臉圖像轉化成向量的形式；接收任一待識別人臉圖像，將待識別人臉圖像轉化成向量的形式；針對待識別人臉圖像，分別計算每個類別的人臉圖像對應的編碼向量；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；獲取每個類別對應的殘差向量；分別將每個類別的殘差向量轉化為殘差圖像；獲取每個殘差圖像上目標像素點的聚集度平均值；將具有最大平均聚集度值的殘差圖像對應的類別確定為待識別人臉圖像的類別。與現有技術相比，本發明不需要預先判斷圖片是否為遮擋圖片，而是自適應的識別有遮擋的圖像。

技術領域

本發明涉及數據處理領域，具體涉及一種人臉識別的方法及裝置。

背景技術

人臉識別技術是生物特征識別的一個重要發展方向，目前該技術仍然面臨多方面的挑戰。其中就包括面部圖像出現隨機遮擋時，識別準確出現明顯下降的問題。

利用預先存儲的人臉圖像線性表達輸入的待識別人臉圖像是目前一種較為流行的人臉識別方法。這些方法基于一個重要假設，就是屬于同一個人的人臉圖像分布在一個特有的線性子空間上。因此一張人臉圖像可以由來自同一個類別(每個人就是一個類別)的其他人臉圖像所線性表達，但不能被其他類別的人臉圖像正確線性表達。

但是，當人臉圖像上出現遮擋時，以上線性子空間的假設就不再成立，也就是說被遮擋圖片不能被同一類別的其他圖片所正確的線性表達了。為解決這一問題，現有的方法一般需要先判斷圖片是否為被遮擋圖片，再設計有針對性的方法來識別遮擋圖片。

發明內容

針對上述問題，本發明提供了一種人臉識別的方法及裝置，不需要預先判斷圖片是否為遮擋圖片，而是自適應的識別有遮擋的圖像。

本發明提供了一種人臉識別的方法，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；

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；

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。

優選地，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。

優選地，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；