[發明專利]人臉識別方法和裝置

有效

• 申請號: 201610058522.6
• 申請日: 2016-01-28
• 公開（公告）號: CN105740808B
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 曹志敏;印奇
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京睿邦知識產權代理事務所(普通合伙) 11481
• 代理人: 徐丁峰;張瑋

1.一種人臉識別方法，包括：

對待識別人臉圖像中的待識別人臉進行人臉特征提取，以獲得所述待識別人臉的一級特征；

計算所述待識別人臉的一級特征與參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征之間的一級特征相似度，以獲得所述待識別人臉的二級特征；以及

基于所述待識別人臉的二級特征對所述待識別人臉進行人臉識別；

其中，所述計算所述待識別人臉的一級特征與參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征之間的一級特征相似度以獲得所述待識別人臉的二級特征包括：

計算所述待識別人臉的一級特征與參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征之間的一級特征相似度；

將計算得到的所有一級特征相似度串聯起來構成一個多維向量，以形成所述待識別人臉的二級特征。

2.如權利要求1所述的人臉識別方法，其中，所述對所述待識別人臉進行人臉識別是利用分類器實施的，所述分類器利用有標注數據進行訓練而獲得，其中，所述有標注數據包括多個訓練人臉圖像集合并且每個訓練人臉圖像集合包括與同一訓練人臉相對應的至少兩個訓練人臉圖像，

所述人臉識別方法進一步包括：

對所述有標注數據中的每個訓練人臉圖像中的訓練人臉進行人臉特征提取，以獲得每個訓練人臉圖像中的訓練人臉的一級特征；

計算每個訓練人臉圖像中的訓練人臉的一級特征與所述參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征之間的一級特征相似度，以獲得每個訓練人臉圖像中的訓練人臉的二級特征；以及

將與同一訓練人臉相對應的兩個訓練人臉圖像中的訓練人臉的二級特征作為正樣本，將與不同訓練人臉相對應的兩個訓練人臉圖像中的訓練人臉的二級特征作為負樣本進行訓練，以獲得所述分類器。

3.如權利要求1所述的人臉識別方法，其中，所述一級特征包含以下項中的一項或多項：普通局部二值模式特征、高維局部二值模式特征、加伯特征、費舍爾向量特征、尺度不變特征變換特征、深度學習特征。

4.如權利要求1所述的人臉識別方法，其中，所述參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征存儲在參考人臉數據庫中。

5.如權利要求1所述的人臉識別方法，其中，包含所述參考人臉集合的參考人臉圖像集合存儲在參考人臉數據庫中，

在所述計算所述待識別人臉的一級特征與參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征之間的一級特征相似度以獲得所述待識別人臉的二級特征之前，所述人臉識別方法進一步包括：

對所述參考人臉集合中的每個參考人臉進行人臉特征提取，以獲得所述參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征。

6.如權利要求1所述的人臉識別方法，其中，所述對所述待識別人臉進行人臉識別包括：

根據所述待識別人臉的二級特征與特定人臉的二級特征之間的二級特征相似度判斷所述待識別人臉和所述特定人臉是否屬于同一對象。

7.一種人臉識別裝置，包括：

第一一級特征獲得模塊，用于對待識別人臉圖像中的待識別人臉進行人臉特征提取，以獲得所述待識別人臉的一級特征；

第一二級特征獲得模塊，用于計算所述待識別人臉的一級特征與參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征之間的一級特征相似度，以獲得所述待識別人臉的二級特征；以及

識別模塊，用于基于所述待識別人臉的二級特征對所述待識別人臉進行人臉識別；

其中，所述第一二級特征獲得模塊包括：

相似度計算子模塊，用于計算所述待識別人臉的一級特征與參考人臉集合中的每個參考人臉的一級特征之間的一級特征相似度；

串聯子模塊，用于將計算得到的所有一級特征相似度串聯起來構成一個多維向量，以形成所述待識別人臉的二級特征。