[發(fā)明專利]用于識別人臉的方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810257453.0
• 申請日: 2018-03-27
• 公開（公告）號: CN108446650A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何濤
• 申請（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204
• 代理人: 王達(dá)佐;馬曉亞

本申請實施例公開了用于識別人臉的方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括：獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像，其中，第一人臉圖像和第二人臉圖像分別是采用第一相機(jī)和第二相機(jī)在不同位置同時拍攝待識別人臉?biāo)玫降膱D像；將第一人臉圖像和第二人臉圖像分別輸入預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型，得到第一特征向量和第二特征向量，其中，特征提取模型用于提取圖像特征；融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量；根據(jù)融合特征向量與預(yù)設(shè)人臉特征庫中各特征向量之間的距離，確定與待識別人臉對應(yīng)的用戶標(biāo)識，其中，人臉特征庫用于表征特征向量與用戶標(biāo)識之間的對應(yīng)關(guān)系。該實施方式提高了人臉識別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請實施例涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及用于識別人臉的方法和裝置。

背景技術(shù)

在人臉識別中，大都采用一張待識別人臉圖像與多個注冊人臉圖像進(jìn)行比對以實現(xiàn)人臉識別。然而，經(jīng)常可能出現(xiàn)待識別人臉圖像所拍攝的角度和注冊人臉圖像的拍攝角度不同，造成人臉識別的識別率較低或者識別失敗。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提出了用于識別人臉的方法和裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種用于識別人臉的方法，該方法包括：獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像，其中，第一人臉圖像和第二人臉圖像分別是采用第一相機(jī)和第二相機(jī)在不同位置同時拍攝待識別人臉?biāo)玫降膱D像；將第一人臉圖像和第二人臉圖像分別輸入預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型，得到第一特征向量和第二特征向量，其中，特征提取模型用于提取圖像特征；融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量；根據(jù)融合特征向量與預(yù)設(shè)人臉特征庫中各特征向量之間的距離，確定與待識別人臉對應(yīng)的用戶標(biāo)識，其中，人臉特征庫用于表征特征向量與用戶標(biāo)識之間的對應(yīng)關(guān)系。

在一些實施例中，融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量，包括：以第一特征向量和所述第二特征向量為n維隨機(jī)變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算n維隨機(jī)變量的協(xié)方差矩陣，其中，第一特征向量和所述第二特征向量均為n維向量，n為正整數(shù)；建立融合特征向量的各個分量與協(xié)方差矩陣中各元素之間的對應(yīng)關(guān)系；對于融合特征向量的每個分量，將該分量的值確定為協(xié)方差矩陣中與該分量對應(yīng)的元素的值。

在一些實施例中，融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量，包括：拼接第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量。

在一些實施例中，特征提取模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在一些實施例中，根據(jù)融合特征向量與預(yù)設(shè)人臉特征庫中各特征向量之間的距離，確定與待識別人臉對應(yīng)的用戶標(biāo)識，包括：將預(yù)設(shè)人臉特征庫中與融合特征向量的距離最小的特征向量確定為第三特征向量；響應(yīng)于確定第三特征向量與融合特征向量之間的距離小于預(yù)設(shè)距離閾值，將人臉特征庫中與第三特征向量對應(yīng)的用戶標(biāo)識確定為與待識別人臉對應(yīng)的用戶標(biāo)識。

在一些實施例中，根據(jù)融合特征向量與預(yù)設(shè)人臉特征庫中各特征向量之間的距離，確定與待識別人臉對應(yīng)的用戶標(biāo)識，還包括：響應(yīng)于確定第三特征向量與融合特征向量之間的距離不小于預(yù)設(shè)距離閾值，生成用于指示識別待識別人臉失敗的失敗提示信息。

第二方面，本申請實施例提供了一種用于識別人臉的裝置，該裝置包括：獲取單元，配置用于獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像，其中，第一人臉圖像和第二人臉圖像分別是采用第一相機(jī)和第二相機(jī)在不同位置同時拍攝待識別人臉?biāo)玫降膱D像；輸入單元，配置用于將第一人臉圖像和第二人臉圖像分別輸入預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型，得到第一特征向量和第二特征向量，其中，特征提取模型用于提取圖像特征；融合單元，配置用于融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量；識別單元，配置用于根據(jù)融合特征向量與預(yù)設(shè)人臉特征庫中各特征向量之間的距離，確定與待識別人臉對應(yīng)的用戶標(biāo)識，其中，人臉特征庫用于表征特征向量與用戶標(biāo)識之間的對應(yīng)關(guān)系。