[發(fā)明專利]一種人臉識(shí)別方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911389052.1
• 申請(qǐng)日: 2019-12-30
• 公開（公告）號(hào): CN111191584A
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王一冕;張銳;徐峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電信科學(xué)技術(shù)第十研究所有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 郭永麗

本發(fā)明公開了一種人臉識(shí)別方法及裝置，該方法包括：建立海量人臉圖片庫，并對(duì)海量人臉圖片庫中包括的人臉圖片進(jìn)行篩選優(yōu)化，人臉圖片經(jīng)過灰化處理且包括對(duì)應(yīng)的身份信息；獲取人臉圖片的第一人臉特征向量，第一人臉特征向量與人臉圖片的身份信息相關(guān)聯(lián)；獲取待識(shí)別圖片的第二人臉特征向量；分布式計(jì)算第二人臉特征向量與各第一人臉特征向量之間的第一歐式距離；根據(jù)第一歐式距離識(shí)別與待識(shí)別圖片相似度最高的人臉圖片，并確定人臉圖片的身份信息為待識(shí)別圖片的身份信息。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了基于海量人臉圖片庫的高速人臉比對(duì)功能，大大提高了針對(duì)于海量數(shù)據(jù)的人臉識(shí)別應(yīng)用的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種人臉識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)

人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。隨著人工智能的發(fā)展，如何快速且準(zhǔn)確地從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別用戶身份是一個(gè)重要的研究與應(yīng)用方向。

現(xiàn)有技術(shù)中，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度結(jié)構(gòu)和非線性映射學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，自動(dòng)學(xué)習(xí)人臉特征和表達(dá)方法，并在人臉識(shí)別領(lǐng)域中逐漸成為主流。然而，目前現(xiàn)有技術(shù)中的此類深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)人臉的識(shí)別性能有所改善，但在應(yīng)用效率和準(zhǔn)確率上還需要改進(jìn)和提升。

需要注意的是，本部分旨在為權(quán)利要求書中陳述的本公開的實(shí)施方式提供背景或上下文。此處的描述不因?yàn)榘ㄔ诒静糠种芯统姓J(rèn)是現(xiàn)有技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉識(shí)別方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度結(jié)構(gòu)進(jìn)行人臉識(shí)別的方法在應(yīng)用效率和準(zhǔn)確率上需要改進(jìn)和提升的問題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉識(shí)別方法，包括：

建立海量人臉圖片庫，并對(duì)所述海量人臉圖片庫中包括的至少一張人臉圖片進(jìn)行篩選優(yōu)化，所述人臉圖片經(jīng)過灰化處理且包括對(duì)應(yīng)的身份信息；

獲取各所述人臉圖片的第一人臉特征向量，所述第一人臉特征向量與所述人臉圖片的身份信息相關(guān)聯(lián)；

獲取待識(shí)別圖片的第二人臉特征向量；

分布式計(jì)算所述第二人臉特征向量與各所述第一人臉特征向量之間的第一歐式距離；

根據(jù)所述第一歐式距離，識(shí)別與所述待識(shí)別圖片相似度最高的人臉圖片，并確定所述人臉圖片的身份信息為所述待識(shí)別圖片的身份信息。

作為本發(fā)明第一方面的優(yōu)選方式，所述建立海量人臉圖片庫，并對(duì)所述海量人臉圖片庫中包括的至少一張人臉圖片進(jìn)行篩選優(yōu)化，所述人臉圖片經(jīng)過灰化處理且包括對(duì)應(yīng)的身份信息包括：

獲取至少一張人臉圖片，并將所述人臉圖片存放入海量人臉圖片庫中，所述人臉圖片包括對(duì)應(yīng)的身份信息；

各所述人臉圖片進(jìn)行灰化處理后，對(duì)至少一張所述人臉圖片進(jìn)行聚類，使具有相同身份信息的人臉圖片寫入同一個(gè)文件夾中，所述文件夾以所述身份信息命名；

對(duì)每一文件夾中的所述人臉圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并根據(jù)邊緣檢測(cè)結(jié)果篩選得到清晰度滿足第一預(yù)設(shè)條件的人臉圖片。

作為本發(fā)明第一方面的優(yōu)選方式，所述對(duì)各文件夾中的人臉圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并根據(jù)邊緣檢測(cè)結(jié)果篩選得到清晰度滿足第一預(yù)設(shè)條件的人臉圖片之后，還包括：

比較每一文件夾中清晰度滿足第一預(yù)設(shè)條件的人臉圖片中每一像素點(diǎn)與相鄰像素點(diǎn)的亮度，并在所述像素點(diǎn)上標(biāo)示一個(gè)梯度箭頭，所述梯度箭頭指向亮度變深的方向；

將所述人臉圖片劃分成多個(gè)區(qū)域，統(tǒng)計(jì)各所述區(qū)域內(nèi)包含的梯度箭頭在各個(gè)方向上的數(shù)量；

確定數(shù)量最多的梯度箭頭為所述區(qū)域的梯度箭頭，得到各所述人臉圖片的梯度直方圖；

對(duì)所述梯度直方圖進(jìn)行人臉檢測(cè)，并根據(jù)人臉檢測(cè)結(jié)果篩選得到包含人臉的人臉圖片。