[發明專利]基于YOLOV5模型的人臉識別方法

在審

• 申請號: 202110333265.3
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN113052087A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 汪洪鋒
• 申請（專利權）人: 杭州京威盛智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州裕陽聯合專利代理有限公司 33289
• 代理人: 張解翠

1.一種基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，包含以下步驟：

獲取若干第一訓練圖像；

對所述第一訓練圖像進行標定；

通過標定好的所述第一訓練圖像對YOLOV5模型進行訓練；

通過圖像采集設備采集若干第二訓練圖像；

對所述第二訓練圖像進行標定；

通過標定好的所述第二訓練圖像對FaceNet模型進行訓練；

通過所述圖像采集設備采集若干注冊用戶的人臉圖像輸入至訓練好的所述YOLOV5模型和所述FaceNet模型得到若干注冊用戶的第一人臉特征向量并保存至數據庫；

通過所述圖像采集設備采集待識別用戶的人臉圖像并輸入至訓練好的所述YOLOV5模型和所述FaceNet模型得到該待識別用戶的第二人臉特征向量；

將所述第二人臉特征向量和數據庫中的保存的所述第一人臉特征向量進行相似度匹配，當相似度大于預設閾值時表明該待識別用戶是注冊用戶。

2.根據權利要求1所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

在所述通過標定好的所述第一訓練圖像對YOLOV5模型進行訓練之前，所述基于YOLOV5模型的人臉識別方法還包括：

對標定后的所述第一訓練圖像進行預處理；

對預處理后的所述第一訓練圖像進行Mosaic圖像增強操作；

將圖像增強后的所述第一訓練圖像縮放為統一尺寸。

3.根據權利要求2所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述Mosaic圖像增強操作包括圖像隨機縮放、圖像隨機裁剪和圖像隨機排布。

4.根據權利要求1所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述YOLOV5模型包含依次連接的Focus層、第一Conv層、第一CSP層、第二Conv層、第二CSP層、第三Conv層、第三CSP層、第四Conv層、SPP層和第一CSP層。

5.根據權利要求4所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述Focus層的卷積核的數量為1；

所述第一Conv層的卷積核的數量為1；

所述第一CSP層的卷積核的數量為3；

所述第二Conv層的卷積核的數量為1；

所述第二CSP層的卷積核的數量為9；

所述第三Conv層的卷積核的數量為1；

所述第三CSP層的卷積核的數量為9；

所述第四Conv層的卷積核的數量為1；

所述SPP層的卷積核的數量為1；

所述第一CSP層的卷積核的數量為3。

6.根據權利要求5所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述YOLOV5模型回歸損失采用CIOU計算。

7.根據權利要求1所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述圖像采集設備為雙目攝像頭。

8.根據權利要求7所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述圖像采集設備包含紅外攝像頭數據和CMOS攝像頭。

9.根據權利要求1所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述對所述第一訓練圖像進行標定的具體方法為：

標定所述第一訓練圖像中的人臉坐標和屬性信息。

10.根據權利要求9所述的基于YOLOV5模型的人臉識別方法，其特征在于，

所述屬性信息包含用于標示人眼、嘴巴、鼻子和人臉的81個點的坐標。