[發(fā)明專利]一種人臉識別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201811621842.3
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109508700A
• 公開（公告）日: 2019-03-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃儉
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州粵建三和軟件股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 譚英強(qiáng)

本發(fā)明公開了一種人臉識別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，識別圖像中的人臉位置和人臉大小；根據(jù)人臉位置和人臉大小，獲取人臉圖像，并對人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；對預(yù)處理后的人臉圖像進(jìn)行特征提取；對先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成特征模板；通過特征模板對提取到的人臉圖像特征進(jìn)行匹配，得到人臉識別結(jié)果。本發(fā)明通過基于特征模板匹配的人臉識別方法，利用人的臉部特征規(guī)律建立一個(gè)立體可調(diào)的形狀向量訓(xùn)練樣本，在定位出人的臉部位置后，通過特征模板對人臉圖像進(jìn)行匹配，解決了現(xiàn)有技術(shù)在人臉識別過程中容易受到觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響的問題，提高了人臉識別的準(zhǔn)確度，可廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種人臉識別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

近年來，隨著“平安城市建設(shè)”的大力推進(jìn)，越來越多的高清攝像頭部署在各個(gè)重要場所，如機(jī)場、地鐵、火車站、汽車站等。這些場所是人口流動(dòng)必經(jīng)之地，也是公安重點(diǎn)布控區(qū)域。很多地區(qū)提出的人臉識別需求，也是針對這些重要通道出入口場景，要求系統(tǒng)自動(dòng)偵測視頻畫面中的人臉，并與數(shù)據(jù)庫中的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行一一比對，得到最有可能的身份信息。目前人臉檢索算法有以下幾種：

基于奇異值特征方法：人臉圖像矩陣的奇異值特征反映了圖像的本質(zhì)屬性，可以利用它來進(jìn)行分類識別。

子空間分析法：因其具有描述性強(qiáng)、計(jì)算代價(jià)小、易實(shí)現(xiàn)及可分性好等特點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于人臉特征提取，成為了當(dāng)前人臉識別的主流方法之一。

局部保持投影法(Locality Preserving Projections，LPP)：是一種新的子空間分析方法，它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似，既解決了PCA等傳統(tǒng)線性方法難以保持原始數(shù)據(jù)非線性流形的缺點(diǎn)，又解決了非線性方法難以獲得新樣本點(diǎn)低維投影的缺點(diǎn)。

主成分分析(PCA)：PCA模式識別領(lǐng)域一種重要的方法，已被廣泛地應(yīng)用于人臉識別算法中，基于PCA人臉識別系統(tǒng)在應(yīng)用中面臨著一個(gè)重要障礙：增量學(xué)習(xí)問題。增量PCA算法由新增樣本重構(gòu)最為重要PCS，但該方法隨著樣本的增加，需要不斷舍棄一些不重要PC，以維持子空間維數(shù)不變，因而該方法精度稍差。

其他方法：彈性匹配方法、特征臉法(基于KL變換)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法、基于積分圖像特征法(adaboost學(xué)習(xí))、基于概率模型法。

以上方法的最大不足是在面臨姿態(tài)、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱，識別的準(zhǔn)確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態(tài)下會(huì)隨時(shí)表現(xiàn)出來的。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于：提供一種準(zhǔn)確度高的人臉識別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

本發(fā)明一方面所采取的技術(shù)方案為：

一種人臉識別方法，包括以下步驟：

對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，識別圖像中的人臉位置和人臉大小；

根據(jù)人臉位置和人臉大小，獲取人臉圖像，并對人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；

對預(yù)處理后的人臉圖像進(jìn)行特征提取；

對先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成特征模板；

通過特征模板對提取到的人臉圖像特征進(jìn)行匹配，得到人臉識別結(jié)果；

其中，所述對先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成特征模板這一步驟，包括以下步驟：

預(yù)設(shè)人臉圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn)；

根據(jù)預(yù)設(shè)結(jié)果，對先驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本的關(guān)鍵特征點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記；

根據(jù)標(biāo)記的關(guān)鍵特征點(diǎn)，生成特征點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)；

根據(jù)特征點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成形狀向量訓(xùn)練樣本；