[發明專利]一種人臉識別方法、系統、終端以及存儲介質

在審

• 申請號: 202011284648.8
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112257672A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 錢靜;彭樹宏
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316
• 代理人: 魏毅宏

本申請涉及一種人臉識別方法、系統、終端以及存儲介質。包括：對動態視頻進行人臉捕捉并截圖，獲取靜態人臉圖片；對所述靜態人臉圖片進行特征值提取，生成特征矩陣；將所述特征矩陣輸入訓練好的BP神經網絡，通過所述BP神經網絡輸出人臉識別結果；所述BP神經網絡包括輸入層、隱含層以及輸出層，輸入數據從所述輸入層的所有的神經元進入，在所述隱含層中進行計算，將計算結果輸入所述輸出層的每個神經元進行計算，得到人臉識別結果。本申請通過對人臉圖片進行人臉特征提取，生成特征矩陣，并利用BP神經網絡采用逆向傳播算法進行人臉識別，能極大的提高人臉識別效率以及識別精度。

技術領域

本申請屬于人臉識別技術領域，特別涉及一種人臉識別方法、系統、終端以及存儲介質。

背景技術

早在上世紀60年代，經歷了半個世紀之久的發展，到如今，人臉識別已進入國內外的高速發展期。人臉識別能夠快速發展主要在于其能夠快速的帶動相關學科的進步，由于人臉識別是一個非常復雜且涉及多方面技術的結合體，通常會涉及到最經典的圖像模式處理、計算機視覺、計算機圖形學、科學方面的認識、生理學、心理學、AI、數學邏輯計算等多種學科的結合交叉，搭成一個全新的領域，應用于實際生活中，結合AI，可以引領社會進入更高層次的生活條件中。同時，人臉識別技術具有相當大的應用潛力，目前，人臉識別的應用領域非常廣泛，例如手機人臉解鎖、門鎖人臉識別、公安運用人臉識別破案以及吃飯“刷臉”等，給人們的生活也帶來了極大的便利。因此，人臉識別的研究具有非常實用的意義。

現有技術中，主要的人臉識別方法包括幾何特征的人臉識別方法、判別分析法(Fisher)、模板匹配法、特征臉法(Eige naface)、獨立主元分析法(LCA)、隱馬爾可夫方法(HMM)、支持向量機法(SVM)、奇異值分解法(SVD)、彈性圖匹配方法及神經網絡方法等，但由于人臉識別過程中會受到人的表情扭曲、喜怒哀樂變化等因素的影響，上述方法都存在較多的限制性條件，不能很好的進行人臉識別。

發明內容

本申請提供了一種人臉識別方法、系統、終端以及存儲介質，旨在至少在一定程度上解決現有技術中的上述技術問題之一。

為了解決上述問題，本申請提供了如下技術方案：

一種人臉識別方法，包括：

對動態視頻進行人臉捕捉并截圖，獲取靜態人臉圖片；

對所述靜態人臉圖片進行特征值提取，生成特征矩陣；

將所述特征矩陣輸入訓練好的BP神經網絡，通過所述BP神經網絡輸出人臉識別結果；所述BP神經網絡包括輸入層、隱含層以及輸出層，輸入數據從所述輸入層的所有的神經元進入，在所述隱含層中進行計算，將計算結果輸入所述輸出層的每個神經元進行計算，得到人臉識別結果。

本申請實施例采取的技術方案還包括：所述對動態視頻進行人臉捕捉并截圖，獲取靜態人臉圖片還包括：

采用灰度化及中值濾波對所述靜態人臉圖片進行預處理。

本申請實施例采取的技術方案還包括：所述采用灰度化及中值濾波對所述靜態人臉圖片進行預處理包括：

對所述靜態人臉圖片進行灰度處理，將所述靜態人臉圖片轉換成灰度矩陣；

將所述灰度矩陣切割為預定數量的小矩陣；

對所述切割后的小矩陣進行降緯處理。

本申請實施例采取的技術方案還包括：所述BP神經網絡采用tansig函數作為所述輸入層與隱含層的傳遞函數，采用purelin線性函數作為所述隱含層與輸出層的傳遞函數，采用Sigmoid函數作為所述輸入層到隱含層的激活函數，采用Purelin線性函數作為所述隱含層到輸出層的激活函數。

本申請實施例采取的技術方案還包括：所述輸出層節點數為人臉的類別數，所述隱含層節點數為：