一種人臉識(shí)別的方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種人臉識(shí)別的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 人臉識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別的一個(gè)重要發(fā)展方向，目前該技術(shù)仍然面臨多方面 的挑戰(zhàn)。其中就包括面部圖像出現(xiàn)隨機(jī)遮擋時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確出現(xiàn)明顯下降的問(wèn)題。
[0003] 利用預(yù)先存儲(chǔ)的人臉圖像線性表達(dá)輸入的待識(shí)別人臉圖像是目前一種較為流行 的人臉識(shí)別方法。這些方法基于一個(gè)重要假設(shè)，就是屬于同一個(gè)人的人臉圖像分布在一個(gè) 特有的線性子空間上。因此一張人臉圖像可以由來(lái)自同一個(gè)類(lèi)別(每個(gè)人就是一個(gè)類(lèi)別)的 其他人臉圖像所線性表達(dá)，但不能被其他類(lèi)別的人臉圖像正確線性表達(dá)。
[0004] 但是，當(dāng)人臉圖像上出現(xiàn)遮擋時(shí)，以上線性子空間的假設(shè)就不再成立，也就是說(shuō)被 遮擋圖片不能被同一類(lèi)別的其他圖片所正確的線性表達(dá)了。為解決這一問(wèn)題，現(xiàn)有的方法 一般需要先判斷圖片是否為被遮擋圖片，再設(shè)計(jì)有針對(duì)性的方法來(lái)識(shí)別遮擋圖片。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種人臉識(shí)別的方法及裝置，不需要預(yù)先判斷圖片 是否為遮擋圖片，而是自適應(yīng)的識(shí)別有遮擋的圖像。
[0006] 本發(fā)明提供了一種人臉識(shí)別的方法，所述方法包括：
[0007] 接收任一待識(shí)別人臉圖像，并將所述待識(shí)別人臉圖像轉(zhuǎn)化成向量的形式；
[0008] 針對(duì)所述待識(shí)別人臉圖像，分別計(jì)算預(yù)先存儲(chǔ)的每個(gè)類(lèi)別的人臉圖像對(duì)應(yīng)的編碼 向量，其中，每個(gè)類(lèi)別包括至少一張人臉圖像，每張人臉圖像被預(yù)先轉(zhuǎn)化成向量的形式；
[0009] 利用每個(gè)類(lèi)別的人臉圖像和所述類(lèi)別對(duì)應(yīng)的編碼向量，分別重構(gòu)所述待識(shí)別人臉 圖像，得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像；
[0010] 根據(jù)每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像和所述待識(shí)別人臉圖像，得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的 殘差向量；
[0011] 分別將每個(gè)類(lèi)別的殘差向量轉(zhuǎn)化為殘差圖像；
[0012] 分別獲取每個(gè)殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度平均值；
[0013] 將最大聚集度平均值對(duì)應(yīng)的類(lèi)別確定為所述待識(shí)別人臉圖像的類(lèi)別。
[0014] 優(yōu)選地，所述針對(duì)所述待識(shí)別人臉圖像，分別計(jì)算預(yù)先存儲(chǔ)的每個(gè)類(lèi)別的人臉圖 像對(duì)應(yīng)的編碼向量，包括：
[0015] 利用公式（1)，分別計(jì)算每個(gè)類(lèi)別的人臉圖像對(duì)應(yīng)的編碼向量；
[0016]
[0017] 其中，Af =[<?·" JpeiT"1表示類(lèi)別為i的人臉圖像所構(gòu)成的線性空間模型， y e ΓΧ1表示所述待識(shí)別人臉圖像，a i e Rpxi (i=l，L，C)表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的 編碼向量。
[0018] 優(yōu)選地，所述利用每個(gè)類(lèi)別的人臉圖像和所述類(lèi)別對(duì)應(yīng)的編碼向量，分別重構(gòu)所 述待識(shí)別人臉圖像，得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像，包括：
[0019] 利用公式（2)，分別重構(gòu)所述待識(shí)別人臉圖像，得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖 像；
[0020]
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[0021] 其中，- 表示類(lèi)別為i的人臉圖像所構(gòu)成的線性空間模型， a i e Rpxi (i=l，L，c)表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的編碼向量，f'表示類(lèi)別為i的人臉 圖像對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像。
[0022] 優(yōu)選地，所述根據(jù)每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像和所述待識(shí)別人臉圖像，得到每 個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的殘差向量，包括：
[0023] 利用公式（3)，得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的殘差向量；
[0024]
…………………………………………… ."(3)
[0025] 其中，y e Rmxi表示所述待識(shí)別人臉圖像，F(xiàn)表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的重構(gòu) 人臉圖像，g,···,表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的殘差向量。
[0026] 優(yōu)選地，所述方法還包括：
[0027] 判斷所述殘差向量中的各個(gè)元素值是否處于預(yù)設(shè)的閾值范圍；
[0028] 將處于所述閾值范圍的元素值置為第一標(biāo)識(shí)值，以及將不處于所述閾值范圍的元 素值置為第二標(biāo)識(shí)值。
[0029] 優(yōu)選地，所述分別獲取每個(gè)殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度平均值，包括：
[0030] 將每個(gè)殘差圖像上與所述第一標(biāo)識(shí)值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)確定為目標(biāo)像素點(diǎn)；
[0031] 計(jì)算任一目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度值，所述聚集度值包括與所述目標(biāo)像素點(diǎn)距離為1 的8個(gè)像素點(diǎn)的殘差值和所述目標(biāo)像素點(diǎn)的殘差值；
[0032] 獲取每個(gè)殘差圖像對(duì)應(yīng)的聚集度值，所述聚集度值包括所述殘差圖像上所有目標(biāo) 像素點(diǎn)的聚集度值的和；
[0033] 分別將每個(gè)殘差圖像對(duì)應(yīng)的聚集度值除以所述殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的總數(shù)， 得到所述殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度平均值。
[0034] 優(yōu)選地，所述分別獲取每個(gè)殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度平均值，包括：
[0035] 將每個(gè)殘差圖像上與所述第一標(biāo)識(shí)值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)確定為目標(biāo)像素點(diǎn)；
[0036] 計(jì)算任一目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度值，所述聚集度值包括與所述目標(biāo)像素點(diǎn)距離為1 的8個(gè)像素點(diǎn)中具有第一標(biāo)識(shí)值的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
[0037] 獲取每個(gè)殘差圖像對(duì)應(yīng)的聚集度值，所述聚集度值包括所述殘差圖像上所有目標(biāo) 像素點(diǎn)的聚集度值的和；
[0038] 分別將每個(gè)殘差圖像對(duì)應(yīng)的聚集度值除以所述殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的總數(shù)， 得到所述殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度平均值。
[0039] 本發(fā)明還提供了一種人臉識(shí)別的裝置，所述裝置包括：
[0040] 接收模塊，用于接收任一待識(shí)別人臉圖像，并將所述待識(shí)別人臉圖像轉(zhuǎn)化成向量 的形式；
[0041] 計(jì)算模塊，用于針對(duì)所述待識(shí)別人臉圖像，分別計(jì)算預(yù)先存儲(chǔ)的每個(gè)類(lèi)別的人臉 圖像對(duì)應(yīng)的編碼向量，其中，每個(gè)類(lèi)別包括至少一張人臉圖像，每張人臉圖像被預(yù)先轉(zhuǎn)化成 向量的形式；
[0042] 重構(gòu)模塊，用于利用每個(gè)類(lèi)別的人臉圖像和所述類(lèi)別對(duì)應(yīng)的編碼向量，分別重構(gòu) 所述待識(shí)別人臉圖像，得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像；
[0043] 第一獲取模塊，用于根據(jù)每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像和所述待識(shí)別人臉圖像， 得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的殘差向量；
[0044] 轉(zhuǎn)化模塊，用于分別將每個(gè)類(lèi)別的殘差向量轉(zhuǎn)化為殘差圖像；
[0045] 第二獲取模塊，用于分別獲取每個(gè)殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度平均值；
[0046] 確定模塊，用于將最大聚集度平均值對(duì)應(yīng)的類(lèi)別確定為所述待識(shí)別人臉圖像的類(lèi) 別。
[0047] 優(yōu)選地，所述計(jì)算模塊為利用公式（1 )，分別計(jì)算每個(gè)類(lèi)別的人臉圖像對(duì)應(yīng)的編碼 向量的模塊；
[0048]
(1)
[0049] 其中，
表示類(lèi)別為i的人臉圖像所構(gòu)成的線性空間模型， y e Rmxi表示所述待識(shí)別人臉圖像，a i e Rpxi (i=l，L，C)表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的 編碼向量。
[0050] 優(yōu)選地，所述重構(gòu)模塊為利用公式（2)，分別重構(gòu)所述待識(shí)別人臉圖像，得到每個(gè) 類(lèi)別對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像的模塊；
[0051]
(2)
[0052] 其中，
表示類(lèi)別為i的人臉圖像所構(gòu)成的線性空間模型， CIi e Rpxi (i=l，L，c)表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的編碼向量，;T表示類(lèi)別為i的人臉 圖像對(duì)應(yīng)的重構(gòu)人臉圖像。
[0053] 優(yōu)選地，所述第一獲取模塊為利用公式（3)，得到每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的殘差向量的模 塊；
[0054]
[0055] 其中，y e Rmxi表示所述待識(shí)別人臉圖像，f表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的重 構(gòu)人臉圖像，，f表示類(lèi)別為i的人臉圖像對(duì)應(yīng)的殘差向量。
[0056] 優(yōu)選地，所述裝置還包括：
[0057] 判斷模塊，用于判斷所述殘差向量中的各個(gè)元素值是否處于預(yù)設(shè)的閾值范圍；
[0058] 第一標(biāo)記模塊，用于將處于所述閾值范圍的元素值置為第一標(biāo)識(shí)值；
[0059] 第二標(biāo)記模塊，用于將不處于所述閾值范圍的元素值置為第二標(biāo)識(shí)值。
[0060] 優(yōu)選地，所述第二獲取模塊包括：
[0061] 第一確定子模塊，用于將每個(gè)殘差圖像上與所述第一標(biāo)識(shí)值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)確定為 目標(biāo)像素點(diǎn)；
[0062] 第一計(jì)算子模塊，用于計(jì)算任一目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度值，所述聚集度值包括與所 述目標(biāo)像素點(diǎn)距離為1的8個(gè)像素點(diǎn)的殘差值和所述目標(biāo)像素點(diǎn)的殘差值；
[0063] 第一獲取子模塊，用于獲取每個(gè)殘差圖像對(duì)應(yīng)的聚集度值，所述聚集度值包括所 述殘差圖像上所有目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度值的和；
[0064] 第二獲取子模塊，用于分別將每個(gè)殘差圖像對(duì)應(yīng)的聚集度值除以所述殘差圖像上 的目標(biāo)像素點(diǎn)的總數(shù)，得到所述殘差圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度平均值。
[0065] 優(yōu)選地，所述第二獲取模塊包括：
[0066] 第二確定子模塊，用于將每個(gè)殘差圖像上與所述第一標(biāo)識(shí)值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)確定為 目標(biāo)像素點(diǎn)；
[0067] 第二計(jì)算子模塊，用于計(jì)算任一目標(biāo)像素點(diǎn)的聚集度值，所述聚集度值包括與所 述目標(biāo)像素點(diǎn)距離為1的8個(gè)像素點(diǎn)中具有第一標(biāo)識(shí)值的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
[0068] 第三獲取子模塊，用于獲取每個(gè)殘差圖像對(duì)應(yīng)的聚集度值，所述聚集度值包括所 述