[發(fā)明專利]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010675730.7
• 申請日: 2020-07-14
• 公開（公告）號: CN111985323B
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李柯辰;何偉;李翔;汪凡;李偉;車志宏
• 申請（專利權(quán)）人: 珠海市卓軒科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 葉琦煒

本發(fā)明公開了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：檢測裁剪步驟，接收人臉照片，獲得面部關(guān)鍵特征點的坐標，以及，基于預設(shè)裁剪規(guī)則，根據(jù)所述面部關(guān)鍵特征點的坐標確定截剪邊界；特征提取步驟，基于人臉深度識別模型的主干網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述裁剪圖片，獲取固定通道數(shù)的人臉特征向量；身份識別步驟，匹配所述人臉特征向量，根據(jù)相似度獲取所述人臉特征向量相應(yīng)的身份識別信息；年齡識別步驟，根據(jù)所述人臉特征向量，基于多個年齡分類的年齡識別模型，獲得識別年齡。本發(fā)明可提高識別處理速度，提高人臉及年齡的識別準確性，通過復用人臉識別模型，節(jié)省了人力物力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

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(shù)。隨著其技術(shù)的成熟和社會認同度的提高，人臉識別被廣泛應(yīng)用在各種領(lǐng)域。

人臉年齡識別作為人臉識別的子系統(tǒng)，通常把年齡的計算放在移動設(shè)備上，考慮其硬件的計算性能，采用的是非深度學習的機制，準確率較差，同時，在具體應(yīng)用時，年齡預測會通常會等待基于深度學習的人臉的識別結(jié)果一起返回，也會加大反饋結(jié)果的延時。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。為此，本發(fā)明提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法，能夠提高人臉年齡識別的準確性。

本發(fā)明還提出一種具有上述基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明的第一方面實施例的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法，包括：檢測裁剪步驟，接收人臉照片，檢測所述人臉照片中的面部特征，獲得面部關(guān)鍵特征點的坐標，以及，基于預設(shè)裁剪規(guī)則，根據(jù)所述面部關(guān)鍵特征點的坐標確定截剪邊界，獲得裁剪圖片，其中所述裁剪圖片包括所述面部識別區(qū)域及圍繞所述面部識別區(qū)域的邊緣區(qū)域；特征提取步驟，基于人臉深度識別模型的主干網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述裁剪圖片，獲取固定通道數(shù)的人臉特征向量；身份識別步驟，匹配所述人臉特征向量，根據(jù)相似度獲取所述人臉特征向量相應(yīng)的身份識別信息；年齡識別步驟，根據(jù)所述人臉特征向量，基于多個年齡分類的年齡識別模型，獲得識別年齡。

根據(jù)本發(fā)明實施例的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法，至少具有如下有益效果：通過對人臉照片進行裁剪處理，固定規(guī)格的裁剪圖片可提高識別處理速度，邊緣區(qū)域的保留可提高人臉及年齡的識別準確性；通過復用人臉識別模型，獲取人臉識別中處理的人臉特征向量，提高了年齡識別的精度，無需重復構(gòu)建深度年齡識別學習模型，節(jié)省了人力物力。

根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，所述檢測裁剪步驟包括：關(guān)鍵點提取步驟，根據(jù)所述人臉照片進行多尺度變化，構(gòu)建圖像金字塔，在所述圖像金字塔中構(gòu)建多個候選框，對所述候選框進行過濾，篩選出存在人臉區(qū)域的所述候選框，生成面部識別區(qū)域，獲得面部關(guān)鍵特征點的坐標；圖片裁剪步驟，根據(jù)所述面部關(guān)鍵特征點的坐標，按預設(shè)裁剪規(guī)則對所述人臉照片進行裁剪，其中所述預設(shè)裁剪規(guī)則中包括所述裁剪圖片的大小及所述裁剪圖片中的所述面部識別區(qū)域與裁剪邊框的距離。

根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，所述裁剪圖片的分辨率大小為112×112，其中所述面部識別區(qū)域與裁剪邊框的距離為16。

根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，所述年齡識別步驟包括：將所述人臉特征向量作為輸入數(shù)據(jù)，根據(jù)所述年齡識別模型，得到所述年齡識別模型的每個所述年齡分類對應(yīng)的概率；根據(jù)所述年齡分類及所述概率，得出所述識別年齡。

根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，所述所述人臉特征向量的固定通道數(shù)為512維。