人脸识别方法、装置、电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种人脸识别方法，属于视觉识别技术领域，有助于提升人脸识别的准确度。本申请实施例公开的人脸识别方法包括：确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征；从预设人脸特征库中筛选出与待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合；将待识别人脸图像的人脸特征与所述人脸特征集合中的各人脸特征分别进行比对，获取待识别人脸图像的人脸识别结果。所述方法通过选择与待识别人脸图像的姿态和环境光照条件相同或相近的注册人脸图像进行比对，可以减少由于姿态和环境光照的不同给人脸比对带来的影响，能够应对复杂的环境光照变化和姿态变化，从而提升实际场景的人脸识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、电子设备
本申请实施例涉及视觉识别
，特别是涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
人脸识别被广泛的应用于考勤、支付、会议签到、园区或景区刷脸进入等实际场景。现有技术中的人脸识别方法为：首先需要待识别用户注册一张或多张人脸图像，存入人脸库中；然后，在人脸识别时，实时采集人脸图像与人脸库中的人脸图像进行比对，完成人脸识别。由于人脸识别对人脸图像采集的姿态、光照条件敏感，因此，现有技术中的这种人脸识别方法，在注册环节和识别环节的人脸姿态或环境光照发生改变时，都会影响人脸识别的准确度。可见，现有技术中的人脸识别方法还有待改进。
技术实现思路
本申请实施例公开一种人脸识别方法，有助于提升人脸识别的准确度。为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例公开了一种人脸识别方法，包括：确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征；从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合；将所述待识别人脸图像的人脸特征与所述人脸特征集合中的各人脸特征分别进行比对，获取所述待识别人脸图像的人脸识别结果。第二方面，本申请实施例公开了一种人脸识别装置，包括：特征确定模块，用于确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征；人脸特征集合构成模块，用于从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合；人脸识别模块，用于将所述待识别人脸图像的人脸特征与所述人脸特征集合中的各人脸特征分别进行比对，获取所述待识别人脸图像的人脸识别结果。第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例所述的人脸识别方法。第四方面，本申请实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时本申请实施例公开的人脸识别方法的步骤。本申请实施例公开的人脸识别方法，通过确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征；从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合；将所述待识别人脸图像的人脸特征与所述人脸特征集合中的各人脸特征分别进行比对，获取所述待识别人脸图像的人脸识别结果，有助于提升人脸识别的准确度。本申请实施例公开的人脸识别方法，通过选择与待识别人脸图像的姿态和环境光照条件相同或相近的注册人脸图像进行比对，可以减少由于姿态和环境光照的不同给人脸比对带来的影响，能够应对复杂的环境光照变化和姿态变化，从而提升实际场景的人脸识别准确度。上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。附图说明为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1是本申请实施例一的人脸识别方法流程图之一；图2是本申请实施例一的人脸识别方法流程图之二；图3是本申请实施例二的人脸识别装置结构示意图之一；图4是本申请实施例三的人脸识别装置结构示意图之二；图5示意性地示出了用于执行根据本申请的方法的电子设备的框图；以及图6示意性地示出了用于保持或者携带实现根据本申请的方法的程序代码的存储单元。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。实施例一本申请实施例公开的一种人脸识别方法，如图1所示，所述方法包括：步骤110至步骤130。步骤110，确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征。在人脸识别过程中，首先需要获取至少一张待识别人脸的人脸图像，并将待识别人脸图像输入至预设的人脸识别引擎进行识别。本申请实施例中，对获取待识别人脸图像的具体方式不做限定，对获取待识别人脸图像的光照环境不做限定。本申请的一些实施例中，所述姿态特征指通过人脸的俯仰角度、左右旋转角度和左右摇摆角度中的任意一种或多种角度表示的人脸姿态。所述确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征，包括：通过预设人脸姿态识别模型确定待识别人脸图像匹配的姿态特征和人脸关键点信息，以及，通过预设人脸特征提取模型确定所述待识别人脸图像中的人脸特征；根据所述人脸关键点信息计算区域HSV颜色直方图，确定所述待识别人脸图像的环境光照特征。在获取到一张待识别人脸图像之后，首先，需要从待识别人脸图像中提取待识别的人脸特征，本申请具体实施时，可以采用现有技术中的人脸特征提取模型确定所述待识别人脸图像中的人脸特征，其中，所述预设人脸特征提取模型可以神经网络模型，也可以为算法模型；或者，采用现有技术中的其他方法确定待识别人脸图像中的人脸特征。通常，所述人脸特征通过预设维度(如256维)的向量表示。本申请具体实施时，还需要确定该待识别人脸图像匹配的姿态特征和环境光照特征。其中，待识别人脸图像的姿态特征为该待识别人脸图像中的人脸的姿态特征；待识别人脸图像的环境光照特征为采集该待识别人脸图像的环境光照特征。本申请的一些实施例中，可以通过预设人脸姿态识别模型确定该待识别人脸图像中人脸的姿态特征，以及，确定该待识别人脸图像中人脸关键点信息。其中，所述人脸姿态识别模型可以基于卷积神经网络搭建，通过对输入的人脸图像进行运算，可以输出所述输入的人脸图像中的人脸关键点信息和姿态特征。例如，可以输出通过人脸的俯仰角度、左右旋转角度和左右摇摆角度中的任意一种或多种角度的向量表示的姿态特征，以及输出表征人脸关键点的人脸关键点信息。本申请的另一些实施例中，还可以采用现有技术中的其他方法确定该待识别人脸图像中人脸的姿态特征和人脸关键点信息。本申请对确定人脸关键点和人脸图像中姿态特征的具体技术方案不做限定。在确定了待识别人脸图像中的人脸关键点之后，根据各人脸关键点(patch)补丁颜色特征的HSV颜色直方图确定所述待识别人脸图像的环境光照特征。例如，通过对各人脸关键点周围预设大小的图像区域提取HSV(Hue(色调),Saturation(饱和度),Value(透明度))颜色特征，得到各人脸关键点的HSV颜色直方图，按照各人脸关键点的排列顺序，将待识别人脸图像中各人脸关键点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：/n确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征；/n从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合；/n将所述待识别人脸图像的人脸特征与所述人脸特征集合中的各人脸特征分别进行比对，获取所述待识别人脸图像的人脸识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征；
从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合；
将所述待识别人脸图像的人脸特征与所述人脸特征集合中的各人脸特征分别进行比对，获取所述待识别人脸图像的人脸识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合的步骤之后，还包括：
根据所述环境光照特征，更新用于计算所述姿态环境光照模型中各所述指定环境光照特征与所述环境光照特征的相似度的权重。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境光照特征，更新用于计算所述姿态环境光照模型中各所述指定环境光照特征与所述环境光照特征的相似度的权重的步骤，包括：
根据所述姿态环境光照模型中所述姿态特征对应的每组指定环境光照特征当前的权重，分别计算所述待识别人脸图像匹配的所述环境光照特征与每组所述指定环境光照特征的相似概率；
根据所述相似概率，更新所述指定环境光照特征当前的权重，使得每组所述指定环境光照特征更新后的权重和该组指定环境光照特征与所述环境光照特征的相似概率正相关。


4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征的步骤，包括：
通过预设人脸姿态识别模型确定待识别人脸图像匹配的姿态特征和人脸关键点信息，以及，通过预设人脸特征提取模型确定所述待识别人脸图像中的人脸特征；
根据所述人脸关键点信息计算区域HSV颜色直方图，确定所述待识别人脸图像的环境光照特征。


5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合的步骤，包括：
将预设姿态环境光照模型中所述姿态特征对应的每组环境光照特征，分别作为指定环境光照特征；
根据每组所述指定环境光照特征当前的权重，分别计算所述环境光照特征与每组所述指定环境光照特征的相似概率；
确定最大的所述相似概率对应的一组所述指定环境光照特征，作为当前环境光照特征；
从预设人脸特征库中选择与所述姿态特征和所述当前环境光照特征匹配的人脸特征，构成人脸特征集合。


6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王峰，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11