[發明專利]陌生人的識別方法和裝置

有效

• 申請號: 202010215486.6
• 申請日: 2020-03-24
• 公開（公告）號: CN111401291B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發明（設計）人: 柴兆虎
• 申請（專利權）人: 盛景智能科技（嘉興）有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/74;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/0499
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 鄭朝然

1.一種陌生人的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別人臉圖像，提取所述待識別人臉圖像的人臉特征；

將所述人臉特征與數據庫中預存的人臉圖像的特征分別進行計算，得到多個相似度；

將所述多個相似度按照從大到小的順序進行排列，得到排列后的相似度；

根據所述排列后的相似度，計算相似度統計量；

從所述排列后的相似度中選取N個相似度，N為正整數；

將所述人臉特征、所述相似度統計量和所述N個相似度通過神經網絡模型，得到識別結果；所述將所述人臉特征、所述相似度統計量和所述N個相似度通過神經網絡模型，得到識別結果，包括：將所述人臉特征分別通過第一全連接層和第二全連接層進行降維，得到降維后的人臉特征；將所述降維后的人臉特征、所述相似度統計量和所述N個相似度進行拼接，得到一維向量；將所述一維向量依次通過第三全連接層和分類層，得到所述識別結果；

根據所述識別結果確定所述待識別人臉圖像的類別。

2.根據權利要求1所述的陌生人的識別方法，其特征在于，所述將所述降維后的人臉特征、所述相似度統計量和所述N個相似度進行拼接，得到一維向量，包括：

對所述排列后的相似度求平均，得到平均值；

從所述排列后的相似度中選取中間值；

將所述降維后的人臉特征、所述平均值、所述中間值和所述N個相似度進行拼接，得到所述一維向量。

3.根據權利要求1所述的陌生人的識別方法，其特征在于，所述識別結果包括第一數值和第二數值，所述第一數值對應的類別為陌生人的置信度，所述第二數值對應的類別為非陌生人的置信度，所述根據所述識別結果確定所述待識別人臉圖像的類別，包括：

當所述第一數值大于所述第二數值時，所述待識別人臉圖像的類別為陌生人；

當所述第二數值大于所述第一數值時，所述待識別人臉圖像的類別為非陌生人。

4.一種陌生人的識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

待識別人臉圖像獲取單元，用于獲取待識別人臉圖像，提取所述待識別人臉圖像的人臉特征；

相似度計算單元，用于將所述人臉特征與數據庫中預存的人臉圖像的特征分別進行計算，得到多個相似度；

排列單元，用于將所述多個相似度按照從大到小的順序進行排列，得到排列后的相似度；

相似度統計量單元，用于根據所述排列后的相似度，計算相似度統計量；

選取單元，用于從所述排列后的相似度中選取N個相似度，N為正整數；

識別結果獲取單元，用于將所述人臉特征、所述相似度統計量和所述N個相似度通過神經網絡模型，得到識別結果；所述識別結果獲取單元具體用于：將所述人臉特征分別通過第一全連接層和第二全連接層進行降維，得到降維后的人臉特征；將所述降維后的人臉特征、所述相似度統計量和所述N個相似度進行拼接，得到一維向量；將所述一維向量依次通過第三全連接層和分類層，得到所述識別結果；

確定單元，用于根據所述識別結果確定所述待識別人臉圖像的類別。

5.根據權利要求4所述的陌生人的識別裝置，其特征在于，所述識別結果獲取單元具體用于：

對所述排列后的相似度求平均，得到平均值；

從所述排列后的相似度中選取中間值；

將所述降維后的人臉特征、所述平均值、所述中間值和所述N個相似度進行拼接，得到所述一維向量。

6.根據權利要求4所述的陌生人的識別裝置，其特征在于，所述識別結果包括第一數值和第二數值，所述第一數值對應的類別為陌生人的置信度，所述第二數值對應的類別為非陌生人的置信度，所述確定單元具體用于：

當所述第一數值大于所述第二數值時，所述待識別人臉圖像的類別為陌生人；

當所述第二數值大于所述第一數值時，所述待識別人臉圖像的類別為非陌生人。

7.一種電子設備，包括存儲器、處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述權利要求1至3任一項所述的方法。

8.一種具有處理器可執行的非易失的程序代碼的計算機可讀介質，其特征在于，所述程序代碼使所述處理器執行所述權利要求1至3任一項所述的方法。