[發明專利]一種人臉識別方法及系統

有效

• 申請號: 201711384016.7
• 申請日: 2017-12-20
• 公開（公告）號: CN108090451B
• 公開（公告）日: 2019-12-24
• 發明（設計）人: 王笑冰;劉罡
• 申請（專利權）人: 湖北工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 11569 北京高沃律師事務所
• 代理人: 王戈

1.一種人臉識別方法，其特征在于，所述識別方法包括如下步驟：

從預設的數據庫提取多張人臉圖像，形成訓練集；

根據所述訓練集訓練卷積神經網絡，得到訓練后的卷積神經網絡；

獲取待識別人臉圖像；

利用訓練后的卷積神經網絡計算待識別人臉圖像和預設的數據庫中的各人臉圖像之間的相似度；

選取相似度最大的人臉圖像作為初步識別圖像；

分別獲取待識別人臉圖像的三維特征向量和初步識圖像的三維特征向量；

所述分別獲取待識別人臉圖像的三維特征向量和初步識圖像的三維特征向量，具體包括：基于深度神經網絡，根據所述待識別人臉圖像和所述初步識別圖像，建立三維形變模型，所述三維形變模型包括待識別人臉圖像的三維形變模型和初步識別圖像的三維形變模型；對所述三維形變模型進行弱透視投影，獲得投影后的三維形變模型；將所述投影后的三維形變模型進行3D網格劃分、歸一化處理并調整三維形變模型的錨點，獲得處理后的三維形變模型；對所述處理后的三維形變模型進行面部趨勢擬合，得到擬合后的三維形變模型；根據擬合后的三維形變模型獲取三維特征向量；所述三維特征向量包括待識別人臉圖像的三維特征向量和初步識別圖像的三維特征向量；

計算所述待識別人臉圖像的三維特征向量和初步識別圖像的三維特征向量之間的切比雪夫距離；

判斷所述切比雪夫距離是否大于第一預設閾值，若是，則所述待識別人臉圖像與所述初步識別圖像不是同一個人的圖像，所述待識別人臉圖像不在預設數據庫中，若否，則所述待識別人臉圖像與所述初步識別圖像為同一個人的圖像。

2.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述訓練集訓練卷積神經網絡，得到訓練后的卷積神經網絡，具體包括：

將訓練集組成三元組集合；

將三元組集合送入卷積神經網絡，獲得卷積神經網絡的損失函數；

訓練所述卷積神經網絡使所述損失函數的值小于第二預設閾值，得到訓練后的卷積神經網絡。

3.根據權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，所述將訓練集組成三元組集合，具體包括：

從訓練集中選取三張人臉圖像，所述三張人臉圖像包括兩張來自同一個人不同狀態的人臉圖像，一張來自另一個人的人臉圖像，組成一個三元組；

重復組成一個三元組的步驟，將訓練集中的人臉圖像組成三元組集合。

4.根據權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，所述損失函數為：

其中，i表示第i個三元組，i＝1,2，……，N，N表示三元數組集中三元數組的數量，是第i個三元組中同一人不同狀態人臉兩張圖像的特征表達，是第i個三元組中另一人的圖像的特征表達，+表示[]內的值大于零時，Y為損失函數的值，小于零的時候，Y為零，α為與之間的距離和與之間的距離的最小差值。