[發(fā)明專利]一種人臉識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011528652.4
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112733615A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陸艷鳳
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州騰未科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 杭州創(chuàng)智卓英知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 33324
• 代理人: 張迪

1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別的人臉視頻，并提取所述人臉視頻上的人臉特征和微表情，并獲取所述人臉視頻上具有微表情時(shí)的第一姿態(tài)特征；

將所述人臉特征帶入預(yù)設(shè)的人臉三維模型，構(gòu)建待識別人臉三維模型；

將所述微表情帶入所述待識別人臉三維模型，獲取正常人臉產(chǎn)生微表情的第二姿態(tài)特征；

將所述第一姿態(tài)特征和第二姿態(tài)特征代入預(yù)設(shè)的大數(shù)據(jù)人臉分析模型，確定人臉變動信息；

根據(jù)所述人臉變動信息帶入所述人臉三維模型進(jìn)行變動，生成預(yù)對比人臉集合；

將所述人臉預(yù)對比集合帶入大數(shù)據(jù)人臉識別數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，確定所述人臉視頻上的人臉信息。

2.如權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于，所述獲取待識別的人臉視頻，并提取所述人臉視頻上的人臉特征和微表情，并獲取所述人臉視頻上具有微表情時(shí)的第一姿態(tài)特征，包括：

對所所述人臉視頻進(jìn)行分幀，獲取幀圖像集合；

分別提取所述幀圖像集合中每一幀圖像的人臉特征，其中，所述人臉特征包括：臉部特征、眼部特征、嘴部特征、耳部特征和鼻部特征；

根據(jù)所述人臉特征，提取所述幀圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的幀特征；

將所述幀圖像按照時(shí)間進(jìn)行排序，確定所述幀特征在不同時(shí)刻的變化信息；

將所述幀特征在不同時(shí)刻的變化信息代入微表情數(shù)據(jù)庫，確定具有微表情的第一姿態(tài)特征。

3.如權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于，所述將所述人臉特征帶入預(yù)設(shè)的人臉三維模型，構(gòu)建待識別人臉三維模型，包括：

獲取所述人臉特征，并確定所述人臉特征在所述人臉視頻中的三維屬性；

其中所述三維屬性包括位置屬性、面積屬性和輪廓屬性；

根據(jù)所述三維屬性，確定所述人臉特征在所述人臉三維模型上的需求區(qū)域面積；

根據(jù)所述需求區(qū)域面積，將所述人臉特征代入所述人臉三維模型，并補(bǔ)充所述人臉三維模型中非需求區(qū)域的臉部紋理；

在所述非需求區(qū)域的臉部紋理補(bǔ)充完畢后，生成所述待識別人臉三維模型。

4.如權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于，所述將所述微表情帶入所述待識別人臉三維模型，獲取正常人臉產(chǎn)生微表情的第二姿態(tài)特征，包括：

獲取所述微表情，確定所述微表情的表情特征；

將所述表情特征代入所述待識別人臉三維模型，通過所述待識別人臉三維模型模擬所述微表情；

根據(jù)所述待識別人臉三維模型模擬所述微表情時(shí)人體面部的臉部紋理動向和肌肉動向，確定人體臉部的第二姿態(tài)特征。

5.如權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于，所述將所述第一姿態(tài)特征和第二姿態(tài)特征代入預(yù)設(shè)的大數(shù)據(jù)人臉分析模型，確定人臉變動信息，包括：

預(yù)設(shè)人臉數(shù)據(jù)庫；其中，

所述人臉數(shù)據(jù)庫中包括人臉整容數(shù)據(jù)、人臉老化數(shù)據(jù)、人臉疾病數(shù)據(jù)和正常人臉數(shù)據(jù)；

預(yù)設(shè)大數(shù)據(jù)人臉分析模型，并通過大數(shù)據(jù)人臉分析模型對接所述人臉數(shù)據(jù)庫；

將所述第一姿態(tài)特征和第二姿態(tài)特征代入所述大數(shù)據(jù)人臉分析模型，并通過所述人臉數(shù)據(jù)庫對比處理，判斷所述第一姿態(tài)特征和第二姿態(tài)特征的區(qū)別特征；

根據(jù)所述區(qū)別特征，確定人臉變動信息；其中，

所述人臉變動信息包括肌肉變動信息和人臉紋理變動信息。

6.如權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于，所述將所述人臉變動信息帶入所述人臉三維模型進(jìn)行變動，生成預(yù)對比人臉集合，包括：

獲取所述人臉變動信息，確定所述人臉變動信息對應(yīng)的變動產(chǎn)生原因；

將所述變動產(chǎn)生原因作為變動值代入所述人臉三維模型，確定變化的人臉三維模型，并根據(jù)所述變化的人臉三維模型將人臉視頻中人臉進(jìn)行還原，生成預(yù)對比人臉集合。