【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸识别，尤其涉及一种人脸识别方法及相关设备。
技术介绍
1、目前人脸识别被广泛应用于智能监控、门禁、移动支付等日常场景中。在智能监控场景下，场景中的人物并不总是处于静止状态。对移动状态下的人物进行人脸图像捕捉时，可能捕捉到模糊人脸图像，模糊人脸图像提高了人脸识别的难度。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供一种人脸识别方法及相关设备，主要目的在于解决由于人脸识别场景中人物并不总是处于静止状态，对移动状态下的人物进行人脸图像捕捉时，可能捕捉到模糊人脸图像，模糊人脸图像提高了人脸识别的难度难以准确识别人脸的问题。
2、为解决上述至少一种技术问题，第一方面，本专利技术提供了一种人脸识别方法，该方法包括：
3、基于清晰人脸图像样本构建人脸模版图像数据库；
4、在获取到的待识别图像为模糊人脸图像的情况下，在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述模糊人脸图像具有大高相似度的目标人脸模版图像；
5、获取所述目标人脸模版图像的显著性边缘图；
6、利用所述显著性边缘图作为指导，对所述模糊人脸图像进行去模糊处理。
7、可选的，所述基于清晰人脸图像样本构建人脸模版图像数据库，包括；
8、对清晰人脸图像样本进行人脸检测，其中，所述人脸检测采用基于卷积神经网络的人脸检测方法；
9、在人脸检查结果中裁剪出人脸图像并缩放至预设尺寸；
10、将缩放后的人脸图像作为人脸模板图像加入人脸模
11、可选的，所述在获取到的待识别图像为模糊人脸图像的情况下，在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述模糊人脸图像具有最高相似度的目标人脸模版图像，包括；
12、所述在获取到的待识别图像为模糊人脸图像的情况下，对待识别图像进行人脸检测；
13、在人脸检查结果中裁剪出人脸图像并缩放至所述预设尺寸；
14、将缩放后的人脸图像作为目标模糊人脸图像；
15、在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述目标模糊人脸图像具有最高相似度的目标人脸模版图像。
16、可选的，所述在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述目标模糊人脸图像具有最大相似度的目标人脸模版图像，包括：
17、遍历模板图像数据库；
18、分别使用prewitt边缘检测算子求取目标模糊人脸图像的第一边缘信息图和人脸模板图像的第二边缘信息图；
19、计算第一边缘信息图与第二边缘信息图的归一化互相关值，其中，归一化互相关值反即为目标模糊人脸图像与人脸模板图像的相似度；
20、在人脸模版图像数据库中选取与所述目标模糊人脸图像具有最大相似度的人脸模版图像作为目标人脸模版图像。
21、可选的，所述获取所述目标人脸模版图像的显著性边缘图，包括：
22、对所述目标人脸模版图像进行关键点检测，得到面部要素特征的关键点；
23、分别将每个要素特征的多个关键点进行依次连接以获得每个要素特征的轮廓；
24、基于每个要素特征的轮廓构建人脸面部掩码；
25、使用prewitt边缘检测算子求取所述目标人脸模板图像的第三边缘信息图；
26、将所述人脸面部掩码作用于所述目标人脸模板图像的第三边缘信息图，获取目标人脸模板图像的显著性边缘图。
27、可选的，所述利用所述显著性边缘图作为指导，对所述模糊人脸图像进行去模糊处理，包括：
28、基于所述模糊人脸图像和所述显著性边缘图，获取最佳模糊核；
29、使用所述最佳模糊核对所述模糊人脸图像进行去模糊，得到优化人脸图像；
30、使用prewitt边缘检测算子重新求取优化人脸图像的第四边缘信息图；
31、基于所述第四边缘信息图对所述显著性边缘图进行优化。
32、可选的，所述方法还包括：
33、在对所述显著性边缘图进行优化达到预测次数的情况下，基于优化后的显著性边缘图获得目标优化人脸图像。
34、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种人脸识别装置，所述装置包括：
35、构建单元，用于基于清晰人脸图像样本构建人脸模版图像数据库。
36、匹配单元，用于在获取到的待识别图像为模糊人脸图像的情况下，在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述模糊人脸图像具有大高相似度的目标人脸模版图像；
37、计算单元，用于获取所述目标人脸模版图像的显著性边缘图；
38、处理单元，用于利用所述显著性边缘图作为指导，对所述模糊人脸图像进行去模糊处理。
39、为了实现上述目的，根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序被处理器执行时实现上述的人脸识别方法。
40、为了实现上述目的，根据本专利技术的第四方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器、以及与上述处理器连接的至少一个存储器；其中，上述处理器用于调用上述存储器中的程序指令，执行上述的人脸识别方法。
41、借由上述技术方案，本专利技术提供的人脸识别方法及相关设备，其中，上述人脸识别方法，通过基于清晰人脸图像样本构建人脸模版图像数据库；在获取到的待识别图像为模糊人脸图像的情况下，在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述模糊人脸图像具有大高相似度的目标人脸模版图像；获取所述目标人脸模版图像的显著性边缘图；利用所述显著性边缘图作为指导，对所述模糊人脸图像进行去模糊处理。通过利用模板图像数据库中的图像为模糊人脸图像进行指导，能够有效地实现人脸去模糊。
42、相应地，本专利技术实施例提供的人脸识别装置、电子系统和计算机可读存储介质，也同样具有上述技术效果。
43、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于清晰人脸图像样本构建人脸模版图像数据库，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在获取到的待识别图像为模糊人脸图像的情况下，在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述模糊人脸图像具有最高相似度的目标人脸模版图像，包括；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述目标模糊人脸图像具有最大相似度的目标人脸模版图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标人脸模版图像的显著性边缘图，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述显著性边缘图作为指导，对所述模糊人脸图像进行去模糊处理，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种人脸识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序被处理器执行时
10.一种可穿戴直播通信电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器；其中，所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，执行如权利要求1至权利要求7中任一项所述的人脸识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于清晰人脸图像样本构建人脸模版图像数据库，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在获取到的待识别图像为模糊人脸图像的情况下，在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述模糊人脸图像具有最高相似度的目标人脸模版图像，包括；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在人脸模版图像数据库中匹配获得与所述目标模糊人脸图像具有最大相似度的目标人脸模版图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标人脸模版图像的显著性边缘图，包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王路远，游恒，尚德龙，周玉梅，
申请(专利权)人：中科南京智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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