[發(fā)明專利]三維人臉識別方法、裝置、終端設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010034574.6 | 申請日: | 2020-01-14 |
| 公開(公告)號: | CN110852310B | 公開(公告)日: | 2021-02-09 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 陳俊逸 | 申請(專利權(quán))人: | 長沙小鈷科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 長沙德恒三權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43229 | 代理人: | 徐仰貴 |
| 地址: | 410000 湖南省長沙市長沙高新技術(shù)開*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 三維 識別 方法 裝置 終端設(shè)備 計(jì)算機(jī) 可讀 介質(zhì) | ||
1.一種三維人臉識別方法,其特征在于,包括:
獲取實(shí)際場景的近紅外圖像和深度圖像;
對所述近紅外圖像和深度圖像進(jìn)行歸一化處理,并將歸一化后的近紅外圖像和歸一化后的深度圖像送入訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到所述實(shí)際場景的近紅外圖像和深度圖像中的人臉的第一多維度特征向量;
根據(jù)所述近紅外圖像中的人臉的關(guān)鍵點(diǎn)的位置坐標(biāo)及深度值,計(jì)算所述人臉的偏轉(zhuǎn)角度;其中,表示所述人臉的俯仰角度,表示人臉左右擺動角度,即所述人臉的雙眼中心點(diǎn)與鼻尖點(diǎn)連線偏離豎直方向的角度,表示所述人臉的左右偏轉(zhuǎn)角度;
將預(yù)先錄入的人臉三維模型按照所述人臉的偏轉(zhuǎn)角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn),并將旋轉(zhuǎn)后的人臉三維模型進(jìn)行平面投影,得到錄入的人臉的近紅外圖像以及深度圖像;
對錄入的人臉的深度圖像和近紅外圖像進(jìn)行歸一化處理,并將歸一化后的錄入的人臉的深度圖像和近紅外圖像合并送入訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到錄入的人臉的第二多維度特征向量;
計(jì)算所述第一多維度特征向量與第二多維度特征向量的相似度,并根據(jù)相似度進(jìn)行人臉識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維人臉識別方法,其特征在于,所述獲取實(shí)際場景的近紅外圖像和深度圖像之前,還包括:
錄入人臉三維模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的三維人臉識別方法,其特征在于,所述錄入人臉三維模型,包括:
錄入待錄入人員的人臉的不同角度的近紅外圖像和深度圖像;所述近紅外圖像中的每個像素點(diǎn)與深度信息中的每個點(diǎn)一一對應(yīng)的;
基于所述不同角度的近紅外圖像和深度圖像,通過三維人臉重建算法,得到錄入的人臉三維模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維人臉識別方法,其特征在于,所述對所述近紅外圖像和深度圖像進(jìn)行歸一化處理,并將歸一化后的近紅外圖像和歸一化后的深度圖像送入訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到所述實(shí)際場景的近紅外圖像和深度圖像中的人臉的第一多維度特征向量,包括:
對所述實(shí)際場景的近紅外圖像中的人臉中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行定位;
根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)對所述近紅外圖像和深度圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到歸一化后的近紅外圖像和深度圖像;
將歸一化后的近紅外圖像和歸一化后的深度圖像按照通道合并,送入訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,由所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出所述實(shí)際場景的近紅外圖像和深度圖像中的人臉的第一多維度特征向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的三維人臉識別方法,其特征在于,所述根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)對所述近紅外圖像和深度圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到歸一化后的近紅外圖像和深度圖像,包括:
對所述實(shí)際場景的深度圖像中缺失的深度信息使用插值方法填充完整,獲得完整的深度圖像;
使用所述關(guān)鍵點(diǎn)的位置坐標(biāo),獲取所述完整的深度圖像上對應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的深度值,并計(jì)算這些深度值的最大值和最小值;
將僅包含人臉區(qū)域的深度圖像中所有深度值小于或者深度值大于的點(diǎn)賦值為0,將僅包含人臉區(qū)域的深度圖像中所有點(diǎn)的深度值歸一化至[0,1]之間,得到歸一化后的深度圖像;
將所述近紅外圖像中所有深度值為0的像素點(diǎn)顏色設(shè)置為白色,并將設(shè)置后的近紅外圖像中所有像素值歸一化到范圍在[0,1]之間,得到歸一化后的近紅外圖像。
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