[發(fā)明專利]一種人臉識別特征壓縮方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011193830.2 | 申請日： | 2020-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN112307968B | 公開（公告）日： | 2022-11-08 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王健;陸翔云;高旭麟;張海燕;王哲 | 申請（專利權(quán)）人： | 天地偉業(yè)技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/16 | 分類號： | G06V40/16;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津企興智財知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 12226 | 代理人： | 李彥彥 |
| 地址： | 300384 天津市濱海新區(qū)*** | 國省代碼： | 天津;12 |
| 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： | 一種 識別 特征 壓縮 方法 | ||
本發(fā)明提供了一種人臉識別特征壓縮方法，包括以下步驟：S1、通過人臉識別特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像中的人臉特征信息；S2、對提取的人臉特征信息做歸一化處理，然后映射到特定的數(shù)值空間；S3、計算人臉特征信息映射過程中產(chǎn)生的精度損失，得到補償值；S4、計算完補償值后，對特征相似度進行計算，得出相似度值，通過相似度值加補償值作為最終的結(jié)果；S5、判斷最終的結(jié)果是否超過識別閾值，若超過則輸出識別結(jié)果，若未超過則認為未識別成功，不做輸出。本發(fā)明所述的特征壓縮方法在內(nèi)存緊張的前端設(shè)備中，降低了內(nèi)存的占用，可以在不增加硬件資源的情況下將原來系統(tǒng)人臉底庫擴展至更大；特征壓縮方法在算力有限的設(shè)備中，有效提升了人臉識別的效率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種人臉識別特征壓縮方法。
背景技術(shù)
在前端(嵌入式設(shè)備)的人臉識別系統(tǒng)中，設(shè)備的算力有限，并且內(nèi)存一般也不是很大，系統(tǒng)運行時，在內(nèi)存中存儲著從底庫圖像中提取到的人臉特征向量，需要進行人臉識別時，會將待識別人臉圖像的特征向量提取出來，通過某種相似度運算，求得一個相似度得分，根據(jù)分值來判斷待識別的人臉是否是和底庫中的人臉匹配。這其中涉及到兩個很重要的環(huán)節(jié)，一個是人臉特征向量的存儲(內(nèi)存中)，另一個是相似度運算。如果人臉特征向量很大，會產(chǎn)生兩個問題，一是占用很大的內(nèi)存，容易導致系統(tǒng)內(nèi)存不足，另一個是相似度運算會非常的耗時，導致運行效率極低，無法正常使用。本方法通過特征壓縮，旨在解決以上兩個問題，減小內(nèi)存占用、大幅提升系統(tǒng)運行效率，提升識別速度。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明旨在提出一種人臉識別特征壓縮方法，以解決一是占用很大的內(nèi)存，容易導致系統(tǒng)內(nèi)存不足，另一個是相似度運算會非常的耗時，導致運行效率極低，無法正常使用。
為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：
一種人臉識別特征壓縮方法，包括以下步驟：
S1、通過人臉識別特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像中的人臉特征信息；
S2、對提取的人臉特征信息做歸一化處理，將歸一化處理的人臉特征信息映射到特定數(shù)值空間；
S3、計算人臉特征信息映射過程中產(chǎn)生的精度損失，得到補償值；
S4、計算完補償值后，對特征相似度進行計算，得出相似度值，通過相似度值加補償值作為最終的結(jié)果；
S5、判斷最終的結(jié)果是否超過識別閾值，若超過則輸出識別結(jié)果，若未超過則認為未識別成功，不做輸出。
進一步的，所述步驟S1中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的是2048維的特征向量。
進一步的，所述步驟S2中的歸一化處理過程如下：設(shè)人臉特征向量為(a0，a1,…,a2046,a2047),先求得向量的模長a，再對特征向量中的每一個元素除以特征向量的模長即(a0，a1,…,a2046,a2047)/a，得到歸一化后的特征向量。
進一步的，所述步驟S2中人臉特征信映射過程如下：將歸一化后的特征向量中的每個元素，由-1～1利用映射函數(shù)a＝round(a*128)映射到有符號的8位整形的表示的數(shù)值空間。
進一步的，所述步驟S4中特征相似度的計算過程采用的是特征向量的余弦距離進行計算。
進一步的，所述步驟S3中計算人臉特征信息映射過程中產(chǎn)生的精度損失過程如下：
(1)提取同一個人的不同場景下的人臉圖像(100張)，將特征進行映射，計算映射前兩兩特征之間的相似度，再計算映射后兩兩之間的相似度，通過做差值，求得映射后的精度損失δ；(2)遍歷N；(3)重復(1)過程，然后計算所有δ的期望，即為精度損失補償值。
相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所述的一種人臉識別特征壓縮方法具有以下優(yōu)勢：
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