[發明專利]一種人臉識別方法及人臉識別設備有效
| 申請號： | 201710020544.8 | 申請日： | 2017-01-11 |
| 公開（公告）號： | CN106778681B | 公開（公告）日： | 2019-12-17 |
| 發明（設計）人： | 陳書楷;楊奇 | 申請（專利權）人： | 廈門中控智慧信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11227 北京集佳知識產權代理有限公司 | 代理人： | 王寶筠 |
| 地址： | 361008 福建省廈門*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 識別 方法 設備 | ||
1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：
獲取第一人臉圖像的圖像特征，所述第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；
獲取第二人臉圖像的圖像特征，所述第二人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，所述第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉圖像的左臉圖像；
獲取第三人臉圖像的圖像特征，所述第三人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，所述第二部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉圖像的右臉圖像；
根據所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征獲取目標圖像特征；
根據所述目標圖像特征生成低維圖像特征；
根據所述低維圖像特征對所述戴眼鏡用戶進行人臉識別；
所述根據所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征獲取目標圖像特征包括：
通過預置的第二卷積神經網絡模塊對所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征進行圖像特征串聯得到所述目標圖像特征。
2.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述獲取第一人臉圖像的圖像特征包括：
通過預置的第一卷積神經網絡模塊提取所述第一人臉圖像的圖像特征。
3.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述目標圖像特征生成低維圖像特征包括：
提取所述目標圖像特征中的高維度特征；
選取所述高維度特征中的目標子集特征作為所述低維圖像特征，所述目標子集特征包含于所述高維度特征。
4.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述目標圖像特征生成低維圖像特征包括：
將所述目標圖像特征中的高維度特征經過預置函數映射至低維度得到所述低維圖像特征。
5.一種人臉識別設備，其特征在于，包括：
第一獲取模塊，用于獲取第一人臉圖像的圖像特征，所述第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；
第二獲取模塊，用于獲取第二人臉圖像的圖像特征，所述第二人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，所述第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的左臉圖像；
第三獲取模塊，用于獲取第三人臉圖像的圖像特征，所述第三人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，所述第二部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的右臉圖像；
第四獲取模塊，用于根據所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征獲取目標圖像特征；
生成模塊，用于根據所述目標圖像特征生成低維圖像特征；
識別模塊，用于根據所述低維圖像特征對所述戴眼鏡用戶進行人臉識別；
所述第四獲取模塊包括：
第一處理單元，用于通過預置的第二卷積神經網絡模塊對所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征進行圖像特征串聯得到所述目標圖像特征。
6.根據權利要求5所述的人臉識別設備，其特征在于，所述第一獲取模塊包括：
第一提取單元，用于通過預置的第一卷積神經網絡模塊提取所述第一人臉圖像的圖像特征。
7.根據權利要求5所述的人臉識別設備，其特征在于，所述生成模塊包括：
第二提取單元，用于提取所述目標圖像特征中的高維度特征；
選取單元，用于選取所述高維度特征中的目標子集特征作為所述低維圖像特征，所述目標子集特征包含于所述高維度特征。
8.根據權利要求5所述的人臉識別設備，其特征在于，所述生成模塊還包括：
第二處理單元，用于將所述目標圖像特征中的高維度特征經過預置函數映射至低維度得到所述低維圖像特征。
9.一種人臉識別設備，其特征在于，包括：
中央處理器、存儲器、存儲介質、電源、無線網絡接口以及輸入輸出接口；
通過調用所述存儲器或存儲介質上存儲的操作指令，所述中央處理器，用于執行如下步驟：
獲取第一人臉圖像的圖像特征，所述第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；
獲取第二人臉圖像的圖像特征，所述第二人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，所述第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的左臉圖像；
獲取第三人臉圖像的圖像特征，所述第三人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，所述第二部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的右臉圖像；
根據所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征獲取目標圖像特征；
根據所述目標圖像特征生成低維圖像特征；
根據所述低維圖像特征對所述戴眼鏡用戶進行人臉識別；
所述根據所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征獲取目標圖像特征包括：
通過預置的第二卷積神經網絡模塊對所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征進行圖像特征串聯得到所述目標圖像特征。
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