[發明專利]人臉部件的選擇、人臉識別方法和裝置，以及電子設備有效
| 申請號： | 201810235595.7 | 申請日： | 2018-03-21 |
| 公開（公告）號： | CN108334869B | 公開（公告）日： | 2021-05-25 |
| 發明（設計）人： | 李棟 | 申請（專利權）人： | 北京曠視科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 魏彥 |
| 地址： | 100000 北京*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 臉部 選擇 識別 方法 裝置 以及 電子設備 | ||
1.一種人臉部件的選擇方法，其特征在于，包括：
獲取預設人臉圖像集合，并在所述預設人臉圖像集合的每個預設人臉圖像中均確定多個類型的候選人臉部件；所述候選人臉部件為基于每個人臉關鍵點為中心選取預設形狀的區域所包含的圖像信息確定的；不同類型的候選人臉部件所在區域之間部分重合或者不重合；
按照所述候選人臉部件的類型分別將所述預設人臉圖像集合中每個所述預設人臉圖像的相同類型的候選人臉部件進行掩模處理，得到多組目標人臉圖像，其中，一組目標人臉圖像對應一個類型的候選人臉部件；
將每組所述目標人臉圖像輸入至訓練之后的目標神經網絡中進行測試，得到所述目標神經網絡的識別準確率；通過所述預設人臉圖像集合中的訓練圖像對預設神經網絡進行訓練，訓練之后得到所述目標神經網絡；
根據所述識別準確率在所述多個類型的候選人臉部件中選擇目標人臉部件；
其中，在所述預設人臉圖像集合的每個預設人臉圖像中均確定多個類型的候選人臉部件包括：
在所述預設人臉圖像集合中的每個預設人臉圖像中標記M個人臉關鍵點，其中，所述M大于或者等于1；
在每個所述預設人臉圖像中，以每個所述人臉關鍵點為中心選取預設形狀的區域所包含的圖像信息作為每個所述預設人臉圖像的M個類型的候選人臉部件。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述候選人臉部件的類型分別將所述預設人臉圖像集合中每個所述預設人臉圖像的相同類型的候選人臉部件進行掩模處理，得到多組目標人臉圖像包括：
基于所述預設人臉圖像集合中包含的所有預設人臉圖像的像素平均值確定掩膜；
將各個所述預設人臉圖像中類型為Ai的候選人臉部件替換為所述掩膜，以得到與類型為Ai的候選人臉部件相對應的目標人臉圖像，從而得到所述多組目標人臉圖像，其中，Ai為所述多個類型中的第i個類型，i依次取1至M，M為所述多個類型的類型數量。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述識別準確率在所述多個類型的候選人臉部件中選擇目標人臉部件包括：
計算每個所述識別準確率與預設值之間的差值，并將所述差值確定為所述目標神經網絡的識別準確率的下降幅度，得到多個下降幅度；
基于所述多個下降幅度在所述多個類型的候選人臉部件中確定所述目標人臉部件。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述多個下降幅度在所述多個類型的候選人臉部件中確定所述目標人臉部件包括以下任一種方式：
將目標下降幅度所對應的候選人臉部件確定為所述目標人臉部件，其中，所述目標下降幅度為所述多個下降幅度中大于或者等于預設幅度的下降幅度；
將所述多個下降幅度中的最大下降幅度所對應的候選人臉部件確定為所述目標人臉部件；
將所述多個下降幅度中前K個最大下降幅度所對應的候選人臉部件確定為所述目標人臉部件，K大于等于1。
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
通過所述預設人臉圖像集合中的訓練圖像對預設神經網絡進行訓練，訓練之后得到所述目標神經網絡；預設人臉圖像集合是指預先選取的包含至少一個預設人臉圖像的圖像集合；
通過所述預設人臉圖像集合中的測試圖像對所述目標神經網絡進行測試，得到所述目標神經網絡的預設值。
6.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：
將上述權利要求1至5中任一項所述的方法中確定出的目標人臉部件所對應的圖像信息分別輸入至對應的人臉部件模型中進行訓練，得到訓練之后的人臉部件模型；
將訓練之后的所述人臉部件模型與所述目標神經網絡進行融合，以通過融合之后得到的模型對待識別圖像進行人臉識別。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于北京曠視科技有限公司，未經北京曠視科技有限公司許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201810235595.7/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
