[發明專利]人臉識別方法和裝置

在審

• 申請號: 202011229319.3
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112232287A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 李路天
• 申請（專利權）人: 蘇州思必馳信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京商專永信知識產權代理事務所(普通合伙) 11400
• 代理人: 黃謙;鄧婷婷

本發明公開一種人臉識別方法和裝置，其中，人臉識別方法，包括：控制拍攝裝置循環采集人臉圖片并將所述人臉圖片送入消息列隊，經由圖片處理線程循環從所述消息隊列中取人臉圖片進行處理；判斷所述消息隊列內的所述人臉圖片的數量是否達到預設閾值；若所述人臉圖片的數量達到預設閾值，舍棄所述拍攝裝置循環采集的新的人臉圖片。通過將消息列隊達到預設閾值后將拍攝裝置循環采集的新的人臉圖片舍棄，從而可以實現在設備上運行一些大型程序或計算量大的算法時，能夠對人臉圖片進行及時的處理。

技術領域

本發明屬于人臉識別領域，尤其人臉識別方法和裝置。

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。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動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的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。

傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

迅速發展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。

人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：

非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；

非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；

除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。

相關技術中，Face++是人臉識別領域常用的技術方案，發明人在實現本申請的過程中發現：Face++的sdk設置了檢測間隔時間。Face++設置的檢測時間間隔和我們原有的sdk設置方式類似，都是外部設置是時間間隔或者采樣間隔，用來設定每秒處理多少張圖片的方法。

發明內容

本發明實施例提供一種人臉識別方法及裝置，用于至少解決上述技術問題之一。

第一方面，本發明實施例提供一種人臉識別方法，包括：控制拍攝裝置循環采集人臉圖片并將所述人臉圖片送入消息列隊，經由圖片處理線程循環從所述消息隊列中取人臉圖片進行處理；判斷所述消息隊列內的所述人臉圖片的數量是否達到預設閾值；若所述人臉圖片的數量達到預設閾值，舍棄所述拍攝裝置循環采集的新的人臉圖片。