[發明專利]側臉識別方法、裝置、設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 201910972024.6
• 申請日: 2019-10-14
• 公開（公告）號: CN110909596B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 徐華杰
• 申請（專利權）人: 廣州視源電子科技股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 潘桂生

本申請實施例提供了一種側臉識別方法、裝置、設備以及存儲介質，該方法包括：獲取人臉圖像，并對人臉圖像進行人臉檢測，獲得左眼特征點、右眼特征點、左嘴角特征點、右嘴角特征點以及鼻子特征點；將左眼特征點、右眼特征點、右嘴角特征點和左嘴角特征點首尾依序連接，獲得第一特征區域；按照預設規則等比例縮小第一特征區域，獲得第二特征區域；當鼻子特征點位于第二特征區域外時，確定人臉圖像為側臉圖像。本申請實施例降低了側臉識別的運算難度，提高了識別速度，而且可以識別左側臉、右側臉、上仰的側臉和低垂的側臉等多個角度的側臉圖像，提高了側臉識別的準確率。

技術領域

本申請實施例涉及人臉識別領域，特別是涉及一種側臉識別方法、裝置、設備以及存儲介質。

背景技術

人臉識別作為計算機視覺和機器學習領域的一個重要技術，其在視頻監控、訪問控制、人機接口等應用場景中起著關鍵作用。對于人臉識別技術來說，由于正臉比側臉的清晰度更高、臉部特征更多，其更容易識別，識別準確率也更高，為此，通常需要從拍攝的人臉圖像需要識別過濾出側臉圖像，再采用剩下的正臉圖像進行后續的分析。

發明人在實現本發明的過程中，發現現有技術中存在如下問題：傳統的側臉識別方法通常是對左側臉和右側臉進行檢測，通常采用深度學習人臉角度的狀態，然后再通過深度學習的結果來識別側臉。這種方式需要構建深度學習人臉模型，而且需要進行長時間的訓練和尋找樣本，操作復雜，識別速度也慢。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本申請提供了一種側臉識別方法、裝置、設備以及存儲介質，可降低運算難度，提高識別速度，而且可以識別左側臉、右側臉、上仰的側臉和低垂的側臉等多個角度的側臉圖像，提高側臉識別的準確率。

根據本申請實施例的第一方面，提供一種側臉識別方法，包括如下步驟：

獲取人臉圖像，并對人臉圖像進行人臉檢測，獲得左眼特征點、右眼特征點、左嘴角特征點、右嘴角特征點以及鼻子特征點；

將左眼特征點、右眼特征點、右嘴角特征點和左嘴角特征點首尾依序連接，獲得第一特征區域；

按照預設規則等比例縮小所述第一特征區域，獲得第二特征區域；

當所述鼻子特征點位于所述第二特征區域外時，確定所述人臉圖像為側臉圖像；

所述按照預設規則等比例縮小所述第一特征區域，獲得第二特征區域的步驟，包括：

將所述第一特征區域的對角距離等比例縮小預設比例，獲得第二特征區域；其中，所述預設比例為3/10-3/5；或者，

將所述第一特征區域的各邊中點到對邊的距離等比例縮小預設比例，獲得第二特征區域；其中，所述預設比例為3/20-3/10。

根據本申請實施例的第二方面，提供一種側臉識別裝置，包括：

特征點獲取模塊，用于獲取人臉圖像，并對人臉圖像進行人臉檢測，獲得左眼特征點、右眼特征點、左嘴角特征點、右嘴角特征點以及鼻子特征點；

第一特征區域確定模塊，用于將左眼特征點、右眼特征點、右嘴角特征點和左嘴角特征點首尾依序連接，獲得第一特征區域；

第二特征區域確定模塊，用于按照預設規則等比例縮小所述第一特征區域，獲得第二特征區域；

側臉圖像確定模塊，用于當所述鼻子特征點位于所述第二特征區域外時，確定所述人臉圖像為側臉圖像；

所述第二特征區域確定模塊包括用于：

將所述第一特征區域的對角距離等比例縮小預設比例，獲得第二特征區域；其中，所述預設比例為3/10-3/5；或者，

將所述第一特征區域的各邊中點到對邊的距離等比例縮小預設比例，獲得第二特征區域；其中，所述預設比例為3/20-3/10。