[發(fā)明專利]人臉識別的方法及設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010301613.4
• 申請日: 2020-04-16
• 公開（公告）號: CN111488943A
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發(fā)明（設計）人: 余銘華
• 申請（專利權）人: 上海芯翌智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 上海百一領御專利代理事務所(普通合伙) 31243
• 代理人: 王奎宇;甘章乖

本申請?zhí)峁┝艘环N人臉識別的方法，能夠將包含人臉的圖像中的人臉圖像與預設目標人臉圖像進行比對，確定人臉比對相似度，再將該包含人臉的圖像中的場景信息與預設的目標場景信息進行比對，確定場景比對相似度，再根據(jù)得到的人臉比對相似度和場景比對相似度確定該人臉圖像對應的人物身份，從而在復雜環(huán)境中得到的人臉圖像的質量不佳時根據(jù)相關的場景信息進行人臉識別，提升了人臉識別的準確性。

技術領域

本申請涉及圖像識別領域，尤其涉及一種人臉識別的方法及設備。

背景技術

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，也叫做人像識別、面部識別。人臉識別一般可通過用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別，從而確定對應的身份。

隨著圖像處理技術的不斷發(fā)展，專家學者提出了各種各樣的人臉識別算法，使用了不同的技術來實現(xiàn)人臉識別。大致上可根據(jù)維度和機理對多種人臉識別算法進行分類，按維度可將人臉識別算法分為二維人臉識別算法和三維人臉識別算法，按機理可將人臉識別算法分為基于人臉特征點的識別算法(feature-based recognition algorithms)、基于整幅人臉圖像的識別算法(appearance-based recognition algorithms)、基于模板的識別算法(template-based recognition algorithms)、利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別的算法(recognition algorithms using neural network)、利用支持向量機進行識別的算法(recognition algorithms using SVM)等。

二維人臉識別算法用于對二維圖像中的人臉進行識別，主要利用分布在人臉上從低到高的80個節(jié)點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。二維人臉識別算法主要有：基于模板匹配的方法、基于奇異值特征方法、子空間分析法、局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)法、主成分分析法、其他方法如彈性匹配方法、特征臉法(基于KL變換)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法、基于積分圖像特征法(adaboost學習)、基于概率模型法等。

三維人臉識別算法是對深度圖像中的人臉進行識別，與二維人臉識別相比識別精度有極大的提高。三維人臉識別算法主要有基于圖像特征的方法、基于模型可變參數(shù)的方法等。

上述人臉識別算法基于從圖像中得到的臉部區(qū)域進行識別，對人臉圖像的質量要求很高，而在復雜環(huán)境中如光照不佳、人體姿態(tài)非正面、人臉有遮擋、海量人臉數(shù)據(jù)等情況下得到的人臉圖像往往質量不高，從而造成人臉識別準確性較低。

發(fā)明內容

本申請的一個目的是提供一種人臉識別的方法及設備，用于解決現(xiàn)有技術下復雜環(huán)境中人臉識別準確性不高的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝艘环N人臉識別的方法，其中，該方法包括：

對包含人臉的圖像進行人臉圖像識別，獲取人臉圖像；

將所述人臉圖像與預設的目標人臉圖像進行比對，確定人臉比對相似度；

對所述包含人臉的圖像進行場景識別，獲取所述人臉圖像對應的場景信息；

將所述人臉圖像對應的場景信息與預設的目標場景信息進行比對，確定場景比對相似度；

根據(jù)所述人臉比對相似度和所述場景比對相似度，確定所述人臉圖像對應的人物身份。

進一步地，所述人臉圖像對應的場景信息包括如下一種或多種的組合：所述人臉圖像對應的人體識別信息、所述人臉圖像對應的人體環(huán)境信息、所述人臉圖像對應的采集設備信息。

進一步地，對包含人臉的圖像進行人臉圖像識別，獲取人臉圖像之后，還包括：