[發明專利]一種人臉識別方法及其裝置

在審

• 申請號: 201810049980.2
• 申請日: 2018-01-18
• 公開（公告）號: CN109993042A
• 公開（公告）日: 2019-07-09
• 發明（設計）人: 劉春凱;陳少偉;梁潔
• 申請（專利權）人: 國民技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳鼎合誠知識產權代理有限公司 44281
• 代理人: 江婷

本發明提供了一種人臉識別方法及其裝置，在該方法中，通過根據提取到的人臉特征值確定對應的類別信息，根據類別信息從預設的人臉數據庫中調取對應的人臉特征值集合進行比較，從而得到人臉識別的結果，這樣的識別方式，終端在獲取到待識別人臉圖像的人臉特征值后，只需要進行簡單的類別對照，獲取一個小集合中的人臉特征值進行詳細的比較即可，從而大大減少了終端在識別時的特征比較數量，減少了特征值搜索的范圍，與現有技術相比，從原來的與所有已知特征值一一比較到只需要與同一類中的特征值一一比較，從而大幅度增加了大規模人臉識別的速度，從而解決了終端數據量較多的問題，增強了用戶的使用體驗。

技術領域

本發明涉及人臉識別技術領域，尤其涉及一種人臉識別方法及其裝置。

背景技術

隨著終端技術的不斷發展，尤其是對于終端人臉識別領域，目前大多數所采用的方法是：使用神經網絡算法從人臉中提取特征值，特征值往往是一個數組，使得相似人臉之間的特征值較為接近，而差異較大的人臉對應的特征值也離得較遠。其中特征值之間的距離可以定義為余弦距離、各類范數等等。如果兩個人臉對應的特征值之間的距離小于一個給定的閾值，那么就認為這兩個人臉屬于同一個人。

在這種方法下，一種人臉識別系統會包含一個已知人臉的數據庫，數據庫中儲存著每個已知人臉的特征值。如要識別一個未知人臉的身份，首先使用上述算法計算出該未知人臉的特征值X，之后將X與已知人臉的特征值一一比較，找到數據庫中與X距離最接近的特征值Y。如果X和Y之間距離小于一個給定閾值，則認為X和Y對應的人臉屬于同一個人。也就是說該未知人臉的身份是特征值Y對應的人。如果在數據庫中找不到與X足夠接近的特征值，則認為該未知人臉是屬于一個陌生人的。

但是，現有的識別方法會存在一些問題：就是在批量的識別人臉時就會出現識別速度明顯降低的現象，因為隨著識別數量的增加，終端處理的數據處理量就會增加，從而影響處理效率，從而導致用戶的使用體驗較差。

發明內容

本發明提供一種人臉識別方法及其裝置，以解決現有的人臉識別方法，在識別數量較多時會出現識別效率明顯降低，而導致用戶體驗不佳的問題。

為解決上述技術問題，本發明采用以下技術方案:

一種人臉識別方法，包括：

從待識別人臉圖像中提取至少一個人臉特征值；

對所述至少一個人臉特征值進行類別分析，確定對應的類別信息；

根據所述類別信息從預設的人臉數據庫中，確定與該類別信息相對應的人臉特征信息集合；

將所述至少一個人臉特征值與所述人臉特征值集合進行一一比較分析，并得到人臉識別結果。

進一步地，所述從待識別人臉圖像中提取至少一個人臉特征值包括：

對所述待識別人臉圖像進行區域劃分；

從劃分后的待識別人臉圖像選擇其中一個區域，并提取選中的區域中的至少一個人臉特征值。

進一步地，所述對所述至少一個人臉特征值進行類別分析，確定對應的類別信息包括：根據選擇的區域確定所述至少一個人臉特征值所屬的類別信息。

進一步地，在從待識別人臉圖像中提取至少一個人臉特征值之前，還包括：

獲取若干個已知人臉圖像；

提取所述已知人臉圖像中的人臉特征值；

將提取到的所有人臉特征值劃分為多個類別組，所述類別組為包括至少兩個人臉特征值的特征值集合；

對每個類別組設置有唯一對應的類別信息，將劃分后的類別組分別存儲至預設的人臉數據庫中。

進一步地，所述將提取到的所有人臉特征值劃分為多個類別組包括：