[發明專利]人臉識別方法、裝置、抓拍機及系統

有效

• 申請號: 202010989472.X
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN111931712B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 李強;王晶晶;王春茂;徐斌
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/10
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 謝冬寒

1.一種人臉識別的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取人臉圖像；

基于所述人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例；

調用目標網絡模型，將所述目標人臉器官的遮擋比例輸入至所述目標網絡模型中，輸出所述人臉圖像中的人臉的綜合遮擋程度值，所述綜合遮擋程度值用于指示所述人臉圖像中的人臉被遮擋后的辨識難易程度；

若所述綜合遮擋程度值小于指定程度閾值，則將所述人臉圖像作為待識別的圖像；

所述調用目標網絡模型之前，還包括：

獲取多個人臉圖像樣本的訓練數據，每個人臉圖像樣本的訓練數據包括人臉器官的遮擋比例、以及遮擋人臉與非遮擋人臉的比對相似度；將所述多個人臉圖像樣本的訓練數據輸入至待訓練的網絡模型中進行訓練，得到所述目標網絡模型。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例，包括：

調用區域劃分模型，所述區域劃分模型用于對任意人臉圖像進行區域劃分；

將所述人臉圖像輸入至所述區域劃分模型中，輸出目標人臉圖像，所述目標人臉圖像中包括劃分出的目標人臉器官所在的器官區域和遮擋區域；

基于所述目標人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例，包括：

確定所述器官區域與所述遮擋區域的重疊區域；

統計所述重疊區域內包括的像素點的總數量，得到第一像素點數量；

統計所述目標人臉區域內的像素點的總數量，得到第二像素點數量；

將所述第一像素點數量與所述第二像素點數量相除，得到所述目標人臉器官的遮擋比例。

4.一種人臉識別的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取人臉圖像；

第一確定模塊，用于基于所述人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例；

第二確定模塊，用于調用目標網絡模型，將所述目標人臉器官的遮擋比例輸入至所述目標網絡模型中，輸出所述人臉圖像中的人臉的綜合遮擋程度值，所述綜合遮擋程度值用于指示所述人臉圖像中的人臉被遮擋后的辨識難易程度；

人臉識別模塊，用于若所述綜合遮擋程度值小于指定程度閾值，則將所述人臉圖像作為待識別的圖像；

所述裝置還包括執行以下操作的模塊：

獲取多個人臉圖像樣本的訓練數據，每個人臉圖像樣本的訓練數據包括人臉器官的遮擋比例、以及遮擋人臉與非遮擋人臉的比對相似度；將所述多個人臉圖像樣本的訓練數據輸入至待訓練的網絡模型中進行訓練，得到所述目標網絡模型。

5.如權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊用于：

調用區域劃分模型，所述區域劃分模型用于對任意人臉圖像進行區域劃分；

將所述人臉圖像輸入至所述區域劃分模型中，輸出目標人臉圖像，所述目標人臉圖像中包括劃分出的目標人臉器官所在的器官區域和遮擋區域；

基于所述目標人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例。

6.一種人臉識別系統，其特征在于，包括：

抓拍機和電子設備；

所述抓拍機，用于連續采集人臉圖像；

所述電子設備，用于獲取所述抓拍機采集的人臉圖像，基于所述人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例，調用目標網絡模型，將所述目標人臉器官的遮擋比例輸入至所述目標網絡模型中，輸出所述人臉圖像中的人臉的綜合遮擋程度值，所述綜合遮擋程度值用于指示所述人臉圖像中的人臉被遮擋后的辨識難易程度，若所述綜合遮擋程度值小于指定程度閾值，將所述人臉圖像作為待識別的圖像；

所述電子設備，用于獲取多個人臉圖像樣本的訓練數據，每個人臉圖像樣本的訓練數據包括人臉器官的遮擋比例、以及遮擋人臉與非遮擋人臉的比對相似度；將所述多個人臉圖像樣本的訓練數據輸入至待訓練的網絡模型中進行訓練，得到所述目標網絡模型。

7.一種抓拍機，其特征在于，用于：

采集人臉圖像；

基于所述抓拍機采集的人臉圖像，確定所述人臉圖像中的目標人臉器官的遮擋比例；

調用目標網絡模型，將所述目標人臉器官的遮擋比例輸入至所述目標網絡模型中，輸出所述人臉圖像中的人臉的綜合遮擋程度值，所述綜合遮擋程度值用于指示所述人臉圖像中的人臉被遮擋后的辨識難易程度；

若所述綜合遮擋程度值小于指定程度閾值，將所述人臉圖像作為待識別的圖像；

所述抓拍機，用于獲取多個人臉圖像樣本的訓練數據，每個人臉圖像樣本的訓練數據包括人臉器官的遮擋比例、以及遮擋人臉與非遮擋人臉的比對相似度；將所述多個人臉圖像樣本的訓練數據輸入至待訓練的網絡模型中進行訓練，得到所述目標網絡模型。