[發明專利]人臉識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910375203.1
• 申請日: 2019-05-07
• 公開（公告）號: CN110222573A
• 公開（公告）日: 2019-09-10
• 發明（設計）人: 龐燁;王健宗;王義文
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T17/00
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 何姣

1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：

采集用戶按照預設拍攝規則拍攝的人臉視頻，并從所述人臉視頻中確定多幀待檢測圖像；

對每幀所述待檢測圖像進行人臉檢測處理以得到每幀所述待檢測圖像對應的人臉圖像；

基于位置回歸映射網絡，對得到的每幀所述人臉圖像進行三維重建以得到每張所述人臉圖像對應的深度圖像；

根據每張所述人臉圖像對應的深度圖像生成深度矩陣，將所述深度矩陣輸入至預先訓練的活體檢測模型進行檢測以得到檢測結果；

根據所述檢測結果對所述待檢測圖像進行人臉圖像識別。

2.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述從所述人臉視頻中確定多幀待檢測圖像，包括：

從所述人臉視頻中選擇用戶正臉拍攝時對應的視頻幀圖像作為基準圖像；

提取所述人臉視頻中的其他幀圖像與所述基準圖像的特征匹配點；

根據所述特征匹配點計算所述人臉視頻中的其他幀圖像與所述基準圖像的相似度；

若所述相似度大于預設閾值，確定所述相似度對應的幀視頻圖像為待檢測圖像。

3.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述采集用戶按照預設拍攝規則拍攝的人臉視頻，并從所述人臉視頻中確定多幀待檢測圖像，包括：

通過終端輸出視頻采集提示信息，所述視頻采集提示信息中包括預設拍攝規則；

采集用戶按照所述預設拍攝規則拍攝的人臉視頻，從所述人臉視頻中確定間隔預設幀數的圖像作為待檢測圖像。

4.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述對每幀所述待檢測圖像進行人臉檢測處理以得到每幀所述待檢測圖像對應的人臉圖像，包括：

通過Dlib工具對每幀所述待檢測圖像進行人臉檢測以確定每幀所述待檢測圖像中的人臉區域；

根據所述人臉區域對所述待檢測圖像進行切割以剪裁出每幀所述待檢測圖像對應的人臉圖像。

5.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述預先訓練的活體檢測模型為基于DenseNet網絡的二分類模型；所述DenseNet網絡使用ImageNet預訓練模型的權重，以及使用Softmax函數進行二分類。

6.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述檢測結果對所述待檢測圖像進行人臉圖像識別，包括：

若所述檢測結果為活體圖像，對所述待檢測圖像中的人臉圖像進行圖像識別；

若所述檢測結果為非活體圖像，輸出驗證失敗信息。

7.根據權利要求6所述的人臉識別方法，其特征在于，所述對所述待檢測圖像中的人臉圖像進行圖像識別，包括：

選擇任意一幀所述待檢測圖像中的人臉圖像以及將選擇的人臉圖像與預先采集的人臉特征進行比對識別。

8.一種人臉識別裝置，其特征在于，包括：

采集確定單元，用于采集用戶按照預設拍攝規則拍攝的人臉視頻，并從所述人臉視頻中確定多幀待檢測圖像；

檢測處理單元，用于對每幀所述待檢測圖像進行人臉檢測處理以得到每幀所述待檢測圖像對應的人臉圖像；

圖像重建單元，用于基于位置回歸映射網絡，對得到的每幀人臉圖像進行三維重建以得到每張所述人臉圖像對應的深度圖像；

生成輸入單元，用于根據每張所述人臉圖像對應的深度圖像生成深度矩陣，將所述深度矩陣輸入至預先訓練的活體檢測模型進行檢測以得到檢測結果；

圖像識別單元，用于根據所述檢測結果對所述待檢測圖像進行人臉圖像識別。

9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器和處理器；

所述存儲器用于存儲計算機程序；

所述處理器，用于執行所述計算機程序并在執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7中任一項所述的人臉識別方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時使所述處理器實現如權利要求1至7中任一項所述的人臉識別方法。