本申请提供了一种快速人脸识别方法，该方法应用于电子设备。该方法包括以下步骤：采集第一人脸图像，第一人脸图像包含第一用户的第一人脸信息；获取第一人脸图像对应的第一人脸特征；计算第一用户的第一身高信息；匹配第一身高信息对应的第一人脸特征分组，第一人脸特征分组是在采集第一人脸图像之前确定的分组；将第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征进行比对；在第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征比对成功的情况下，确定人脸识别成功。确定人脸识别成功。确定人脸识别成功。
【技术实现步骤摘要】
一种快速人脸识别方法、设备和计算机存储介质
[0001]本申请属于身份识别
，尤其涉及一种快速人脸识别方法、设备和计算机存储介质。
技术介绍
[0002]人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别的过程通常包括：获取摄像头采集的含有人脸的图像或视频，自动在图像中检测和/或跟踪人脸，进而对人脸进行识别、确认用户身份。
[0003]人脸识别技术广泛应用于智能家居设备、智能安防设备、终端设备中。然而，当设备的算力较低，或者要识别的人脸数量较多时，就会使得人脸识别速度降低。例如，智能门锁的算力通常较低，且通常需要具备识别30
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50个人脸的产品能力，较慢的人脸识别开锁速度影响用户体验。因此，如何实现快速人脸识别成为需要解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种快速人脸识别方法、电子设备、计算机程序和计算机可读存储介质，可以解决在设备的算力较低或者要识别的人脸数量较多的情况下，人脸识别速度较慢的技术问题。
[0005]本申请实施例第一方面提供了一种快速人脸识别方法，该方法应用于电子设备，该方法包括以下步骤：电子设备采集第一人脸图像，第一人脸图像包含第一用户的第一人脸信息；电子设备获取第一人脸图像对应的第一人脸特征；电子设备计算第一用户的第一身高信息；电子设备匹配第一身高信息对应的第一人脸特征分组，第一人脸特征分组是在采集第一人脸图像之前确定的分组；电子设备将第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征进行比对；在第一人脸特征与所述第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征比对成功的情况下，电子设备确定人脸识别成功。从而，电子设备可以根据第一用户的第一身高信息，匹配第一身高信息对应的人脸特征分组，该人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征的数量通常可以少于电子设备中存储的全部的预先录入的人脸特征的数量，电子设备只需要将第一人脸特征与该人脸特征分组对应的这部分预先录入的人脸特征进行比对，从而可以有效减少电子设备需要进行比对的人脸特征的数量，有效提高人脸识别的速度。
[0006]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法还包括以下步骤：在第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征比对失败的情况下，电子设备将第一人脸特征与第二人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征进行比对，第二人脸特征分组不同于所述第一人脸特征分组。从而，当电子设备将第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征均比对失败的情况下，电子设备可以再将人脸特征与其他人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征进行比对，从而可以使得人脸特征比对逐一进行下去。
[0007]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，第二人脸特征分组是与第一人脸特征分组相邻的人脸特征分组，第二人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征对应的用户不同于第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征对应的用户。从而电子设备不会重复将第一人脸特征与已经比对失败的人脸特征进行比对，有效提高人脸识别效率。
[0008]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，电子设备包含深度信息采集装置，该深度信息采集装置用于确定第一用户对应的深度信息。上述计算第一用户的第一身高信息的步骤，具体包括：根据深度信息采集装置确定的第一用户对应的深度信息，以及深度信息采集装置与地面的距离，计算第一用户的第一身高信息。从而电子设备可以确定第一用户的身高信息。
[0009]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，深度信息采集装置确定的第一用户对应的深度信息包括第一用户头部顶点与深度信息采集装置在垂直方向的距离。
[0010]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，深度信息采集装置为ToF摄像头、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达、双目摄像头、结构光传感器中的任一种装置。
[0011]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，在上述采集第一人脸图像的步骤之前，上述方法还包括：电子设备执行人脸录入流程。
[0012]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，上述人脸录入流程，具体包括以下步骤：电子设备采集多张人脸图像，该多张人脸图像分别包含多个用户的人脸信息；电子设备获取多张人脸图像对应的多个人脸特征；电子设备获取该多个用户的多个身高信息；电子设备根据该多个人脸特征对应的多个用户的多个身高信息，确定多个人脸特征中的每个人脸特征对应的人脸特征分组，其中，在人脸特征分组对应有多个人脸特征的情况下，人脸特征分组对应的多个人脸特征对应的多个身高信息相同或相近。从而电子设备在人脸录入流程中将所录入的人脸特征，根据所录入的人脸特征对应的身高信息，进行分组，每个分组中的人脸特征对应的用户的身高相似或相近，从而电子设备将人脸特征根据身高信息进行分组，或者聚类，进而在人脸识别过程中电子设备优先将第一人脸特征与与其身高相同或相近的人脸特征进行比对，有助于实现快速人脸识别。
[0013]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，在电子设备根据多个人脸特征对应的多个用户的多个身高信息，确定多个人脸特征中的每个人脸特征对应的人脸特征分组的步骤之前，上述人脸录入流程还包括以下步骤：电子设备根据该多个身高信息，确定多个人脸特征分组，该多个人脸特征分组中包括上述第一人脸特征分组。
[0014]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，上述将第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征进行比对的步骤，具体包括：计算第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征之间的相似度；上述在第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征比对成功的情况下，确定人脸识别成功的步骤，具体包括：在第一人脸特征与第一人脸特征分组对应的
预先录入的人脸特征之间的相似度符合预设条件的情况下，电子设备确定人脸比对成功，从而确定人脸识别成功。
[0015]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，在电子设备确定人脸识别成功的步骤之后，上述快速人脸识别方法还包括以下步骤：电子设备解锁，或者，电子设备确认第一用户的用户身份。
[0016]在本申请实施例第一方面的一种实现方式中，上述快速人脸识别方法的特征在于，电子设备为智能门锁、机器人、智能安防设备、大屏设备、智能家电、终端设备、物联网设备中的任一种电子设备。
[0017]本申请实施例第二方面提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器，该处理器用于执行计算机指令，以使得电子设备执行本申请实施例第一方面提供的方法。
[0018]本申请实施例第三方面提供了一种计算机程序，该计算机程序包括计算机指令，该计算机指令用于实现本申请实施例第一方面提供的方法。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种快速人脸识别方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：采集第一人脸图像，所述第一人脸图像包含第一用户的第一人脸信息；获取所述第一人脸图像对应的第一人脸特征；计算所述第一用户的第一身高信息；匹配所述第一身高信息对应的第一人脸特征分组，所述第一人脸特征分组是在采集所述第一人脸图像之前确定的分组；将所述第一人脸特征与所述第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征进行比对；在所述第一人脸特征与所述第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征比对成功的情况下，确定人脸识别成功。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述第一人脸特征与所述第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征比对失败的情况下，将所述第一人脸特征与第二人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征进行比对，所述第二人脸特征分组不同于所述第一人脸特征分组。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二人脸特征分组是与所述第一人脸特征分组相邻的人脸特征分组，所述第二人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征对应的用户不同于所述第一人脸特征分组对应的预先录入的人脸特征对应的用户。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，所述电子设备包含深度信息采集装置，所述深度信息采集装置用于确定所述第一用户对应的深度信息，所述计算所述第一用户的第一身高信息，包括：根据所述深度信息采集装置确定的所述第一用户对应的深度信息，以及所述深度信息采集装置与地面的距离，计算所述第一用户的第一身高信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度信息采集装置确定的所述第一用户对应的深度信息包括，所述第一用户头部顶点与所述深度信息采集装置在垂直方向的距离。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述深度信息采集装置为ToF摄像头、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达、双目摄像头、结构光传感器中的任一种装置。7.根据权利要求1
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6中任一项所述的方法，其特征在于，在所述采集第一人脸图像之前，所述方法还包括：执行人脸录入流程。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述人脸录入流程，包括：采集多张人脸图像，所述多张人脸图像分别包含多个用户的人脸信息；获取所述多张人脸...
【专利技术属性】
技术研发人员：张强，赵磊，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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