[發(fā)明專利]一種近紅外人臉圖像識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910208630.0
• 申請日: 2019-03-19
• 公開（公告）號: CN110084110B
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭春蕾;王楠楠;高新波;李潔
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 西安嘉思特知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 張捷

1.一種近紅外人臉圖像識別方法，其特征在于，包括：

根據(jù)待測試近紅外人臉圖像，得到第一高維深度特征表示；

根據(jù)M張可見光人臉圖像，對應(yīng)得到M個第二高維深度特征表示；

根據(jù)所述第一高維深度特征表示和M個所述第二高維深度特征表示，對所述待測試近紅外人臉圖像進(jìn)行人臉識別；

所述根據(jù)所述第一高維深度特征表示和M個所述第二高維深度特征表示，對所述待測試近紅外人臉圖像進(jìn)行人臉識別，包括：

計(jì)算所述第一高維深度特征表示和每個所述第二高維深度特征表示的歐式距離，得到初始比對距離矩陣；

根據(jù)所述初始比對距離矩陣，得到第一重排序權(quán)值和第二重排序權(quán)值；

根據(jù)所述第一重排序權(quán)值和所述第二重排序權(quán)值更新所述初始比對距離矩陣，直至得到重排序后的比對距離矩陣；

從所述重排序后的比對距離矩陣中選取最小的矩陣元素值，根據(jù)所述矩陣元素值得到最終的可見光人臉圖像，完成對所述待測試近紅外人臉圖像的識別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，根據(jù)待測試近紅外人臉圖像，得到第一高維深度特征表示，包括：

將所述待測試近紅外人臉圖像劃分為若干大小相同的第一圖像塊，且沿第一方向相鄰的兩個所述第一圖像塊按照第一預(yù)設(shè)大小相互重疊；

基于所述第一圖像塊，按照訓(xùn)練后的模型，得到所述第一圖像塊的深度特征表示；

將所有所述第一圖像塊的深度特征表示按照順序進(jìn)行拼接處理，得到所述第一高維深度特征表示。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的識別方法，其特征在于，基于所述第一圖像塊，按照訓(xùn)練后的模型，得到所述第一圖像塊的深度特征表示，包括：

將每個所述第一圖像塊輸入至訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對應(yīng)得到所述第一圖像塊的深度特征表示。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，根據(jù)M張可見光人臉圖像，對應(yīng)得到M個第二高維深度特征表示，包括：

將每張所述可見光人臉圖像劃分為若干大小相同的第二圖像塊，且沿第一方向相鄰的兩個所述第二圖像塊按照第二預(yù)設(shè)大小相互重疊；

基于所述第二圖像塊，按照訓(xùn)練后的模型，得到所述第二圖像塊的深度特征表示；

將每張所述可見光人臉圖像的所有所述第二圖像塊的深度特征表示按照順序進(jìn)行拼接處理，得到所述第二高維深度特征表示。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，根據(jù)所述初始比對距離矩陣，得到第一重排序權(quán)值和第二重排序權(quán)值，包括：

按照從小到大的順序從所述初始比對距離矩陣選取K個矩陣元素；

基于所述K個矩陣元素，利用第一重排序權(quán)值計(jì)算公式，得到第一重排序權(quán)值；

基于所述K個矩陣元素，利用第二重排序權(quán)值計(jì)算公式，得到第二重排序權(quán)值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，根據(jù)所述第一重排序權(quán)值和所述第二重排序權(quán)值更新所述初始比對距離矩陣，直至得到重排序后的比對距離矩陣，包括：

基于所述第一重排序權(quán)值和所述第二重排序權(quán)值，利用歐式距離計(jì)算公式，得到更新后的歐式距離；

根據(jù)所述更新后的歐式距離更新所述初始比對距離矩陣，直至得到重排序后的比對距離矩陣。

7.一種近紅外人臉圖像識別裝置，其特征在于，包括：

第一處理模塊，用于根據(jù)待測試近紅外人臉圖像，得到第一高維深度特征表示；

第二處理模塊，用于根據(jù)M張可見光人臉圖像，對應(yīng)得到M個第二高維深度特征表示；

識別模塊，用于根據(jù)所述第一高維深度特征表示和M個所述第二高維深度特征表示，對所述待測試近紅外人臉圖像進(jìn)行人臉識別；

所述識別模塊具體用于計(jì)算所述第一高維深度特征表示和每個所述第二高維深度特征表示的歐式距離，得到初始比對距離矩陣；根據(jù)所述初始比對距離矩陣，得到第一重排序權(quán)值和第二重排序權(quán)值；根據(jù)所述第一重排序權(quán)值和所述第二重排序權(quán)值更新所述初始比對距離矩陣，直至得到重排序后的比對距離矩陣；從所述重排序后的比對距離矩陣中選取最小的矩陣元素值，根據(jù)所述矩陣元素值得到最終的可見光人臉圖像，完成對所述待測試近紅外人臉圖像的識別。