[發(fā)明專利]人臉信息識別方法及裝置、電子設(shè)備、機(jī)器可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711328922.5
• 申請日: 2017-12-13
• 公開（公告）號: CN108154093B
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊松
• 申請（專利權(quán)）人: 北京小米移動軟件有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16
• 代理公司: 北京博思佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

1.一種人臉信息識別方法，其特征在于，所述方法包括：

確定輸入圖像的多個(gè)候選區(qū)域和所述輸入圖像的特征圖，所述特征圖的尺寸小于所述輸入圖像的尺寸；

根據(jù)所述特征圖確定每個(gè)候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量；

通過并行調(diào)用不同的識別算法，利用所述特征向量并行識別不同種類的人臉信息；所述人臉信息包括：人臉概率、人臉年齡或者人臉性別；

對比所述人臉概率與概率閾值，若所述人臉概率小于或等于所述概率閾值，從所述多個(gè)候選區(qū)域中剔除所述人臉概率對應(yīng)的候選區(qū)域，得到所述人臉概率大于所述概率閾值的第一候選區(qū)域；對所述第一候選區(qū)域進(jìn)行非極大值抑制處理，得到人臉區(qū)域；將人臉信息匹配到人臉區(qū)域，得到所述人臉區(qū)域的人臉信息；

所述識別算法包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)權(quán)重系數(shù)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)權(quán)重系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理對應(yīng)尺寸的特征圖，每個(gè)權(quán)重系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所處理的特征圖可轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)長度的特征向量；所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)多個(gè)權(quán)重系數(shù)和對應(yīng)的人臉概率計(jì)算出最終的人臉概率；

所述識別算法包括第四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述方法還包括：

調(diào)用所述第四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述特征向量確定所述每個(gè)候選區(qū)域的區(qū)域信息調(diào)整量；

若所述區(qū)域信息調(diào)整量小于或者等于調(diào)整量閾值，則執(zhí)行利用所述特征向量并行識別不同種類的人臉信息的步驟；

若所述區(qū)域信息調(diào)整量大于所述調(diào)整量閾值，則根據(jù)所述每個(gè)候選區(qū)域的區(qū)域信息調(diào)整量更新所述每個(gè)候選區(qū)域的區(qū)域信息，執(zhí)行根據(jù)所述特征圖確定每個(gè)候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量的步驟。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉信息識別方法，其特征在于，確定輸入圖像的多個(gè)候選區(qū)域和所述輸入圖像的特征圖包括：

基于顯著性檢測方法確定所述輸入圖像中多個(gè)候選區(qū)域；

利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定所述輸入圖像的特征圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉信息識別方法，其特征在于，根據(jù)所述特征圖確定每個(gè)候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量包括：

根據(jù)所述每個(gè)候選區(qū)域的區(qū)域信息和所述輸入圖像與所述特征圖之間的縮放系數(shù)，確定所述候選區(qū)域在所述特征圖中對應(yīng)的特征區(qū)域；

根據(jù)每個(gè)特征區(qū)域確定所述特征區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉信息識別方法，其特征在于，根據(jù)所述特征圖確定每個(gè)候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量包括：

對所述每個(gè)特征區(qū)域進(jìn)行最大值池化操作；

將池化操作后的特征區(qū)域轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)長度的特征向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉信息識別方法，其特征在于，利用所述特征向量并行識別不同種類的人臉信息之后，所述方法還包括：

對比所述人臉概率與概率閾值，若所述人臉概率小于或等于所述概率閾值，從所述多個(gè)候選區(qū)域中剔除所述人臉概率對應(yīng)的候選區(qū)域得到第一候選區(qū)域；

對所述第一候選區(qū)域進(jìn)行非極大值抑制處理，得到人臉區(qū)域。