[發(fā)明專(zhuān)利]提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的方法和人臉識(shí)別系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711184839.5
• 申請(qǐng)日: 2017-11-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107832730A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 高域（北京）智能科技研究院有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的方法和人臉識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，人臉識(shí)別技術(shù)隨著攝像頭、算法、數(shù)據(jù)量等方面條件的成熟，逐漸成為一種底層應(yīng)用工具類(lèi)技術(shù)，得到不斷普及。

利用人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)考勤管理、安防驗(yàn)證等構(gòu)思已經(jīng)不再罕見(jiàn)。其基本原理如下，通過(guò)設(shè)置在合適區(qū)域的攝像設(shè)備來(lái)采集通過(guò)的人群的臉部數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)與系統(tǒng)預(yù)存的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證與識(shí)別判斷。

相較于傳統(tǒng)的刷卡、刷指紋、刷臉而言，現(xiàn)在的人臉識(shí)別技術(shù)的難度在于不給被掃描對(duì)象任何打擾感，不要求被掃描對(duì)象的專(zhuān)門(mén)配合。傳統(tǒng)的刷卡、刷指紋、刷臉，尤其是刷臉，雖然也是通過(guò)面部識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證，但是其要求對(duì)象在特定位置保持特定姿勢(shì)，這樣的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)于高流量，免打擾的應(yīng)用場(chǎng)景還不夠完美。然而，在非干預(yù)的情況下，自然流動(dòng)的人群，可能出現(xiàn)眼鏡、口罩、側(cè)臉、低頭、帽子等多種因素的干擾，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率大大降低。

雖然可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)訓(xùn)練等方式，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確率，也可以通過(guò)設(shè)置更強(qiáng)的攝像設(shè)備，提高采集到的臉部數(shù)據(jù)量，甚至增加三維建模還原真實(shí)臉部輪廓等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別準(zhǔn)確率的進(jìn)一步提升，但是在當(dāng)前的計(jì)算能力和設(shè)備硬件能力的情況下，僅從單一鏡頭識(shí)別的角度出發(fā)去做改進(jìn)，識(shí)別準(zhǔn)確率的提升效率，隨著識(shí)別準(zhǔn)確率變得越來(lái)越高，則提升難度越來(lái)越大。

專(zhuān)利文獻(xiàn)CN104899579A公開(kāi)了人臉識(shí)別方法，方法包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的深度學(xué)習(xí)模型提取待識(shí)別人臉圖像以及人臉圖像樣本的人臉特征向量；

基于提取出的人臉特征向量計(jì)算所述待識(shí)別人臉圖像與所述人臉圖像樣本的相似度取值；

根據(jù)計(jì)算出的所述相似度取值對(duì)所述待識(shí)別人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別。該專(zhuān)利通過(guò)根據(jù)預(yù)設(shè)的深度學(xué)習(xí)模型提取待識(shí)別人臉圖像以及人臉圖像樣本的人臉特征向量，并基于提取出的人臉特征向量計(jì)算所述待識(shí)別人臉圖像與所述人臉圖像樣本的相似度取值，然后根據(jù)計(jì)算出的所述相似度取值對(duì)所述待識(shí)別人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別。但該專(zhuān)利仍然是單一的人臉識(shí)別，無(wú)法突破該設(shè)備所處環(huán)境、設(shè)備性能等局限。

專(zhuān)利文獻(xiàn)CN106355138A公開(kāi)的基于深度學(xué)習(xí)和關(guān)鍵點(diǎn)特征提取的人臉識(shí)別方法包括以下步驟，

步驟1、獲取視頻圖像，提取視頻圖像中的類(lèi)哈爾特征；

步驟2、根據(jù)類(lèi)哈爾特征，構(gòu)建級(jí)聯(lián)的強(qiáng)分類(lèi)器，再利用強(qiáng)分類(lèi)器檢測(cè)出視頻圖像中的人眼區(qū)域圖像；

步驟3、對(duì)人眼區(qū)域圖像對(duì)稱(chēng)設(shè)置至少7個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，再對(duì)其進(jìn)行區(qū)域劃分，獲得局部圖像塊；

步驟4、獲取人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中設(shè)置有相同關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)處理局部圖像塊，將其匹配局部圖像塊獲得對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的圖像塊對(duì)，再利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出圖像塊對(duì)的特征向量；

步驟5、計(jì)算特征向量的分類(lèi)器決策分，判斷出分類(lèi)器決策分最高的圖像塊對(duì)，其中屬于人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的預(yù)處理局部圖像塊所在人臉圖像作為識(shí)別的輸出結(jié)果。該專(zhuān)利降低非限定條件下人臉識(shí)別的錯(cuò)誤率，但該專(zhuān)利仍然是單一的人臉識(shí)別，無(wú)法突破該設(shè)備所處環(huán)境、設(shè)備性能等局限。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的方法和人臉識(shí)別系統(tǒng)，其能夠通過(guò)布置在不同位置的人臉識(shí)別設(shè)備形成一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)，基于識(shí)別參數(shù)對(duì)每個(gè)人臉識(shí)別設(shè)備設(shè)置權(quán)重系數(shù)，提升對(duì)單一事件中，對(duì)象識(shí)別準(zhǔn)確率的校驗(yàn)，從而提升識(shí)別準(zhǔn)確率。其中，影響識(shí)別的參數(shù)大致分為三個(gè)方面，一是人臉識(shí)別設(shè)備的性能參數(shù)，二是人臉識(shí)別設(shè)備所處的環(huán)境參數(shù)，三是系統(tǒng)處理人臉識(shí)別的資源參數(shù)，因此，本發(fā)明中，識(shí)別參數(shù)包括拍攝所述人臉圖像的人臉識(shí)別設(shè)備的性能參數(shù)、環(huán)境參數(shù)和/或占用人臉識(shí)別系統(tǒng)的資源參數(shù)。

本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

本發(fā)明的一方面，一種提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的方法包括如下步驟：

在不同識(shí)別位置布置人臉識(shí)別設(shè)備，多個(gè)人臉識(shí)別設(shè)備采集和識(shí)別人臉圖像，采集每個(gè)人臉識(shí)別設(shè)備的識(shí)別參數(shù)，識(shí)別參數(shù)包括拍攝所述人臉圖像的人臉識(shí)別設(shè)備的性能參數(shù)、環(huán)境參數(shù)和/或占用人臉識(shí)別系統(tǒng)的資源參數(shù)；基于識(shí)別參數(shù)給每個(gè)人臉識(shí)別設(shè)備設(shè)置權(quán)重系數(shù)；基于權(quán)重系數(shù)調(diào)整輸出的識(shí)別結(jié)果。

在所述的一種提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的方法中，每個(gè)人臉識(shí)別設(shè)備識(shí)別人臉圖像的識(shí)別結(jié)果乘以權(quán)重系數(shù)得到每個(gè)人臉識(shí)別設(shè)備的識(shí)別準(zhǔn)確率，將所述識(shí)別準(zhǔn)確率從大到小排序。