[發明專利]人臉識別方法、裝置、系統和計算機可讀介質

在審

• 申請號: 201710329940.9
• 申請日: 2017-05-11
• 公開（公告）號: CN108875452A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 孫磊;杜宇飛;王靖易;鄭韜
• 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: 北京市磐華律師事務所 11336
• 代理人: 高偉;卜璐璐

本發明提供了一種人臉識別方法、裝置、系統和計算機可讀介質，所述人臉識別方法包括：針對同一待識別對象采集人臉圖像形成圖像隊列；確定所述隊列中所有人臉圖像是否為合格的人臉圖像；在合格的人臉圖像中選擇質量最好的人臉圖像；以及對所述質量最好的人臉圖像進行人臉識別。根據本發明實施例的人臉識別方法、裝置、系統和計算機可讀介質在人臉識別時無需對經采集的每一幀人臉圖像都進行處理，而是僅對合格的人臉圖像中質量最好的人臉圖像進行處理，這樣不僅可以保證人臉識別結果的準確性，同時還大大減少了計算量，節約了計算資源，提高了識別效率。

技術領域

本發明涉及人臉識別技術領域，更具體地涉及一種人臉識別方法、裝置、系統和計算機可讀介質。

背景技術

基于人臉識別的應用越來越多地出現在人們的生活中。人臉識別的基本流程就是首先進行人臉圖像的采集，然后基于識別算法在人臉數據庫中進行相似度計算，從而獲得一個識別的結果。

在現有的人臉識別方法中，圖像采集裝置通常將其采集到的每一幀圖像都傳送給識別模塊，相應地，識別模塊對于圖像采集裝置采集到的每一幀圖像都要進行處理，這樣雖然不會漏掉關鍵的圖像幀，但卻加大了計算量，浪費了計算資源。

發明內容

為了解決上述問題而提出了本發明。根據本發明一方面，提供了一種人臉識別方法，所述人臉識別方法包括：針對同一待識別對象采集人臉圖像形成圖像隊列；確定所述隊列中所有人臉圖像是否為合格的人臉圖像；在合格的人臉圖像中選擇質量最好的人臉圖像；以及對所述質量最好的人臉圖像進行人臉識別。

在本發明的一個實施例中，所述確定所述隊列中所有人臉圖像是否為合格的人臉圖像的步驟包括：針對所述隊列中的每一幀經采集的人臉圖像，確定下列各項至少之一是否滿足識別要求：所述經采集的人臉圖像中的人臉的三維姿態；所述經采集的人臉圖像的模糊程度；所述經采集的人臉圖像中的人臉的遮擋狀態；所述經采集的人臉圖像的亮度。

在本發明的一個實施例中，對所述三維姿態、所述模糊程度、所述遮擋狀態是否滿足識別要求的確定是基于深度卷積網絡進行的。

在本發明的一個實施例中，確定所述經采集的人臉圖像中的人臉的三維姿態是否滿足識別要求包括：確定所述人臉在三維空間中的每一維偏離正臉的角度；以及如果所述每一維偏離正臉的角度不大于預定閾值，則確定所述人臉的三維姿態滿足識別要求，反之，則不滿足識別要求。

在本發明的一個實施例中，確定所述經采集的人臉圖像的模糊程度是否滿足識別要求包括：基于所述經采集的人臉圖像的運動模糊和高斯模糊確定所述經采集的人臉圖像的模糊程度；以及如果所述經采集的人臉圖像的模糊程度不大于預定閾值，則確定所述人臉圖像的模糊程度滿足識別要求，反之，則不滿足識別要求。

在本發明的一個實施例中，確定所述經采集的人臉圖像中的人臉的遮擋狀態是否滿足識別要求包括：確定所述人臉的關鍵部位是否被遮擋；以及如果所述人臉的關鍵部位未被遮擋，則確定所述人臉圖像中的人臉的遮擋狀態滿足識別要求，反之，則不滿足識別要求。

在本發明的一個實施例中，對所述經采集的人臉圖像的亮度是否滿足識別要求的確定是基于灰度直方圖進行的。

在本發明的一個實施例中，所述人臉識別方法還包括：對所述待識別對象進行活體檢測。

在本發明的一個實施例中，所述活體檢測是基于對所述待識別對象執行指示動作的人臉圖像進行的，包括判斷所述指示動作是否合格、以及使用預先訓練好的皮膚彈性分類器判斷所述待識別對象在執行指示動作前后的皮膚區域圖像是否為活體皮膚中的至少之一。

在本發明的一個實施例中，所述活體檢測是基于結構光圖案在所述待識別對象的人臉中的亞表面散射程度進行的。

在本發明的一個實施例中，所述人臉識別方法還包括：在采集人臉圖像之前或者在采集人臉圖像的過程中檢測當前的光照條件是否合適，如果光照條件不合適，則啟動補光裝置進行補光。