[發明專利]一種人臉識別方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110283317.0
• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN112766239A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 汪鋒;林海;鄭培龍;梁永堯
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 周天宇

1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：

實時跟蹤人臉，得到多張人臉圖像；

針對所述多張人臉圖像中的每一張人臉圖像，獲取該人臉圖像中的人臉旋轉程度參數、人眼睜開程度參數及人臉遮擋程度參數；

根據所述人臉旋轉程度參數、人眼睜開程度參數及人臉遮擋程度參數，從所述多張人臉圖像中選取姿態最佳的人臉圖像；

對所述姿態最佳的人臉圖像進行人臉識別。

2.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述人臉旋轉程度參數、人眼睜開程度參數及人臉遮擋程度參數，從所述多張人臉圖像中選取姿態最佳的人臉圖像包括：

根據所述每一張人臉圖像的人臉旋轉程度參數、人眼睜開程度參數、人臉遮擋程度參數及預置的權重來計算該張人臉圖像的綜合評價得分；

比較所述每一張人臉圖像的綜合評價得分大小，得到綜合評價得分最高的人臉圖像，其中，該綜合評價得分最高的人臉圖像為所述姿態最佳的人臉圖像。

3.根據權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，所述獲取該人臉圖像中的人臉旋轉程度參數包括：

將該人臉圖像中各人臉器官映射至三維空間模型，得到人臉的俯仰角α、偏轉角β和翻滾角γ，并根據所述俯仰角α、所述偏轉角β及所述翻滾角γ得到人臉旋轉程度參數；其中，該人臉圖像的人臉旋轉程度參數S滿足以下關系：

4.根據權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，所述獲取該人臉圖像中的人眼睜開程度參數包括：

計算每張人臉圖像中左眼及右眼的上下眼瞼距離的平均值L，該人臉圖像的人眼睜開程度參數Z滿足以下關系：

其中，L_min為所述多張人臉圖像中的上下眼瞼距離最小值，L_max為所述多張人臉圖像中的上下眼瞼距離最大值。

5.根據權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，所述獲取該人臉圖像中的人臉遮擋程度參數包括：

計算該張人臉圖像中非膚色像素個數占該人臉圖像中總像素的比例N，則該人臉圖像的人臉遮擋程度參數D滿足以下關系：

其中，N_min為所述多張人臉圖像中非膚色像素個數占比的最大值，N_max為所述多張人臉圖像中非膚色像素個數占比的最小值。

6.根據權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述每一張人臉圖像的人臉旋轉程度參數、人眼睜開程度參數、人臉遮擋程度參數及預置的權重來計算該張人臉圖像的綜合評價得分包括：根據以下等式來計算所述預置的權重：

其中，Ws為人臉旋轉程度參數S對應的權值，W_z為人眼睜開程度參數Z對應的權值，W_D為人臉遮擋程度參數D對應的權值，S_mean為所述多張人臉圖像的人臉旋轉程度參數S的均值，Z_mean為所述多張人臉圖像的人眼睜開程度參數Z的均值；D_mean為所述多張人臉圖像的人臉遮擋程度參數D的均值。

7.根據權利要求6所述的人臉識別方法，其特征在于，所述每張人臉圖像的綜合評價得分G滿足以下關系：

G＝W_S(1-S)+W_ZZ+W_D(1-D)。

8.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述實時跟蹤人臉，得到多張人臉圖像之前，包括：

從人臉圖像中檢測是否存在人臉，若存在，則定位該人臉。

9.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述對所述姿態最佳的人臉圖像進行人臉識別包括：

將所述姿態最佳的人臉圖像映射至已訓練的人臉識別模型中的主成分分析子空間，計算該姿態最佳的人臉圖像與預先存儲的數據庫中各人臉圖像的相似度，并根據計算結果輸出該姿態最佳的人臉圖像中人臉對應的身份識別結果。