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)明實(shí)施例涉及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉識(shí)別方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。但通常狀況下，人臉識(shí)別只是對(duì)人臉可視部分的面部信息進(jìn)行識(shí)別，無(wú)法獲取人臉其他部分的面部信息，更無(wú)法對(duì)同一人臉的面部信息進(jìn)行整合。
[0003]目前人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)越普遍，但是，現(xiàn)有技術(shù)中的人臉識(shí)別技術(shù)還存在著一些技術(shù)缺陷，如受環(huán)境影響大、容易被照片欺騙、不適應(yīng)人臉的自然變化，造成識(shí)別率不夠高等問(wèn)題。
[0004]因此，需要一種新的人臉識(shí)別的方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的識(shí)別率差的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)方案存在的問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉識(shí)別的方法及裝置，提高人臉識(shí)別流程，從而讓通過(guò)人臉判斷用戶(hù)身份達(dá)到更高準(zhǔn)確度。
[0006]本發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉識(shí)別的方法，其包括:
[0007]檢測(cè)視頻流圖像中是否包含人臉的局部特征的信息，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果確定所述視頻流圖像中包含的人臉，確定有效識(shí)別的人臉，進(jìn)行活體檢測(cè)識(shí)別；
[0008]當(dāng)所述有效識(shí)別的人臉滿(mǎn)足所述活體檢測(cè)識(shí)別條件時(shí)，提取所述視頻流圖像的單幀圖像或照片，生成個(gè)體特征頭像；
[0009]根據(jù)所述個(gè)體特征頭像進(jìn)行個(gè)體特征信息提取；
[0010]將所述個(gè)體特征信息與個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息進(jìn)行相似度比對(duì)，當(dāng)相似度大于預(yù)設(shè)相似度閾值時(shí)，則啟動(dòng)相關(guān)應(yīng)用程序。
[0011]優(yōu)選地，檢測(cè)視頻流圖像中是否包含人臉的局部特征的信息，之前還包括，調(diào)整視頻流圖像，所述調(diào)整視頻流圖像，包括:從視頻流圖像中提取圖像的RGB三通道像素，根據(jù)各通道像素值分布區(qū)間范圍，判斷各通道像素值的亮度等級(jí)，自適應(yīng)調(diào)整動(dòng)態(tài)權(quán)值，將各通道像素值的亮度控制在預(yù)設(shè)的范圍。
[0012]優(yōu)選地，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果確定所述視頻流圖像中包含的人臉，確定有效識(shí)別的人臉，進(jìn)行活體檢測(cè)識(shí)別，包括:根據(jù)檢測(cè)結(jié)果確定所述視頻流圖像中包含的人臉的數(shù)量，其中，確定所述視頻流圖像中包含的人臉的數(shù)量為一張時(shí)，則將該人臉作為所述有效識(shí)別的人臉，劃定該人臉區(qū)域的矩形邊界，進(jìn)行所述活體檢測(cè)識(shí)別；
[0013]確定所述視頻流圖像中包含的人臉的數(shù)量為多張時(shí)，則分別統(tǒng)計(jì)所述視頻流圖像中每張人臉的局部特征信息并計(jì)算每張人臉的區(qū)域面積，當(dāng)且僅當(dāng)只有一張人臉的區(qū)域面積大于預(yù)設(shè)的默認(rèn)面積閾值時(shí)，將該人臉作為所述有效識(shí)別的人臉，劃定該人臉區(qū)域的矩形邊界，進(jìn)行所述活體檢測(cè)識(shí)別。
[0014]優(yōu)選地，所述活體檢測(cè)識(shí)別包括:截取一時(shí)間段內(nèi)的所述有效識(shí)別的人臉的視頻信息，逐幀提取人眼張開(kāi)和閉合時(shí)眼睛區(qū)域的邊緣信息，根據(jù)所述眼睛區(qū)域的邊緣信息計(jì)算該區(qū)域面積的變化，根據(jù)該區(qū)域的面積的變化判斷人眼是否有張開(kāi)和閉合的動(dòng)作，當(dāng)該時(shí)間段提取到張開(kāi)和閉合的動(dòng)作，即所述有效識(shí)別的人臉滿(mǎn)足活體檢測(cè)識(shí)別的條件。
[0015]優(yōu)選地，提取所述視頻流圖像的單幀圖像或照片，生成個(gè)體特征頭像，包括:確定所述視頻流圖像的單幀圖像或照片中人臉的區(qū)域，對(duì)人臉的區(qū)域進(jìn)行積分投影和邊緣提取，確定臉部橢圓形精確輪廓，以便排除人臉輪廓周?chē)尘暗挠绊憽?br>[0016]優(yōu)選地，根據(jù)所述個(gè)體特征頭像進(jìn)行個(gè)體特征信息提取，包括:將所述個(gè)體特征頭像的大小統(tǒng)一縮放，使所述個(gè)體特征頭像中的人臉區(qū)域固定至預(yù)設(shè)尺寸；
[0017]提取人臉區(qū)域內(nèi)局部特征信息，所述局部特征信息包括:所述局部特征的中心點(diǎn)信息和邊界點(diǎn)信息以及人臉的邊界點(diǎn)信息，所述局部特征包括:鼻子、嘴巴、左眼、右眼、左眉和右眉，將所述局部特征信息作為第一個(gè)體特征信息；
[0018]采用LBP算法，統(tǒng)計(jì)人臉區(qū)域局部特征的LBP特征譜，根據(jù)所述LBP特征譜，做出LBP直方圖，提取所述LBP直方圖的特征向量，將所述特征向量的集合作為第二個(gè)體特征信息；
[0019]所述個(gè)體特征信息包括:所述第一個(gè)體特征信息和所述第二個(gè)體特征信息。
[0020]優(yōu)選地，還包括，將首次提取的所述個(gè)體特征信息作為初始樣板特征信息，將初始樣板特征信息保存至個(gè)體特征庫(kù)中，以便完成所述個(gè)體特征庫(kù)的建立，其中，所述個(gè)特征庫(kù)中包含:第一樣板特征信息和第二樣板特征信息。
[0021]優(yōu)選地，將所述個(gè)體特征信息與個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息進(jìn)行相似度比對(duì)，包括:
[0022]計(jì)算所述第一個(gè)體特征信息與所述第一樣板特征信息相對(duì)應(yīng)的信息之間的余弦值距離，根據(jù)所述余弦值距離判斷第一相似度，所述余弦值距離越大，所述第一相似度越大；
[0023]根據(jù)所述第二個(gè)體特征信息與所述第二樣板特征信息進(jìn)行相似度比對(duì)得出第二相似度；
[0024]所述第一相似度和所述第二相似度均大于預(yù)設(shè)相似度閾值，則判定所述相似度大于預(yù)設(shè)閾值。
[0025]優(yōu)選地，將提取的所述個(gè)體特征信息與個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息進(jìn)行相似度比對(duì)，包括:進(jìn)行相似度比對(duì)時(shí)，將提取的所述個(gè)體特征信息按照時(shí)間順序，從最新保存至所述個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息到初始樣板特征信息依次進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)提取的所述個(gè)體特征信息與任一一個(gè)樣板特征信息相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度閾值時(shí)，則比對(duì)成功，停止進(jìn)行比對(duì)；
[0026]當(dāng)提取的所述個(gè)體特征信息與所述個(gè)體特征庫(kù)中保存的板特征信息相似度均小于預(yù)設(shè)相似度閾值時(shí)，則比對(duì)不成功，需重新提取個(gè)體特征信息進(jìn)行比對(duì)。
[0027]優(yōu)選地，將提取的所述個(gè)體特征信息與個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息進(jìn)行相似度比對(duì)，當(dāng)相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度閾值時(shí)，則啟動(dòng)相關(guān)應(yīng)用程序，進(jìn)一步包括:將所述個(gè)體特征信息作為樣板特征信息保存至所述個(gè)體特征庫(kù)中。
[0028]優(yōu)選地，將所述個(gè)體特征信息作為樣板特征信息保存至所述個(gè)體特征庫(kù)中，還包括:當(dāng)所述個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息數(shù)量已達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量時(shí)，則對(duì)所述個(gè)體特征庫(kù)進(jìn)行更新，對(duì)所述個(gè)體信息庫(kù)進(jìn)行更新的方法，包括:
[0029]除首次保存的樣板特征信息外，按時(shí)間順序的前后，后一次保存的樣板特征信息替換前一次保存的樣板特征信息；
[0030]或除首次保存的樣板特征信息外，按時(shí)間順序的前后，刪除時(shí)間最靠前的樣板特征信息，同時(shí)將所述個(gè)體信息作為樣板特征信息保存至所述個(gè)體特征庫(kù)中。
[0031 ]優(yōu)選地，啟動(dòng)相關(guān)應(yīng)用程序后，還包括，將生成的個(gè)體特征頭像進(jìn)行美化處理，設(shè)置為用戶(hù)頭像。
[0032]優(yōu)選地，啟動(dòng)相關(guān)應(yīng)用程序后，還包括，更改所述用戶(hù)頭像，將待更新的頭像進(jìn)行個(gè)體特征信息提取，將提取的所述待更新的頭像的個(gè)體特征信息與個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息進(jìn)行相似度對(duì)比，當(dāng)相似度大于預(yù)設(shè)的相似度閾值時(shí)，則比對(duì)成功，將所述待更新的頭像進(jìn)行美化處理，允許將所述用戶(hù)頭像更改為所述待更新的頭像，否則，提示用戶(hù)選擇包含用戶(hù)本人頭像的圖像進(jìn)行更改用戶(hù)頭像。
[0033]相應(yīng)地本發(fā)明實(shí)施例還提供一種人臉識(shí)別的裝置，其包括:
[0034]檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)調(diào)整后的所述視頻流圖像中是否包含人臉的局部特征的信息，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果確定所述視頻流圖像中包含的人臉，確定有效識(shí)別的人臉，進(jìn)行活體檢測(cè)識(shí)別；
[0035]生成模塊，用于當(dāng)所述有效識(shí)別的人臉滿(mǎn)足所述活體檢測(cè)識(shí)別條件時(shí)，提取所述視頻流圖像的單幀圖像或照片，生成個(gè)體特征頭像；
[0036]提取模塊，用于根據(jù)所述個(gè)體特征頭像進(jìn)行個(gè)體特征信息提?。?br>[0037]比對(duì)模塊，用于將所述個(gè)體特征信息與個(gè)體特征庫(kù)中的樣板特征信息進(jìn)行相似度比對(duì)，當(dāng)相似度大于預(yù)設(shè)相似度閾值時(shí)，則啟動(dòng)相關(guān)應(yīng)用程序。
[0038]優(yōu)選地，還包括調(diào)整模塊，用于:調(diào)整視頻流圖像，所述調(diào)整視頻流圖像，包括:從視頻流圖像中提取圖像的RGB三通道像素，根據(jù)各通道像素值分布區(qū)間范圍，判斷各通道像素值的亮度等級(jí)，自適應(yīng)調(diào)整動(dòng)態(tài)權(quán)值，將各通道像素值的亮度控制在預(yù)設(shè)的范圍。
[0039]優(yōu)選地，所述檢測(cè)模塊，進(jìn)一步用于:根據(jù)檢測(cè)結(jié)果確定所述視頻流圖像中包含的人臉的數(shù)量，其中，確定所述視頻流圖像中包含的人臉的數(shù)量為一張時(shí)，則將該人臉作為所述有效識(shí)別的人臉，劃定該人臉區(qū)域的矩形邊界，進(jìn)行所述活體檢測(cè)識(shí)別；
[0040]確定所述視頻流圖像中包含的人臉的數(shù)量為多張時(shí)，則分別統(tǒng)計(jì)所述視頻流圖像中每張人臉的局部特征信息并計(jì)算每張人臉的區(qū)域面積，當(dāng)且僅當(dāng)只有一張人臉的區(qū)域面積大于預(yù)設(shè)的默認(rèn)面積閾值時(shí)，將該人臉作為所述有效識(shí)別的人臉，劃定該人臉區(qū)域的矩形邊界，進(jìn)行所述活體檢測(cè)識(shí)別。
[0041 ]優(yōu)選地，所述檢測(cè)模塊，用于:截取一時(shí)間段內(nèi)的所述有效識(shí)別的人臉的視頻信息，逐幀提取人眼張開(kāi)和閉合時(shí)眼睛區(qū)域的邊緣信息，根據(jù)所述眼睛區(qū)域的邊緣信息計(jì)算該區(qū)域面積的變化，根據(jù)該區(qū)域的面積的變化判斷人眼是否有張開(kāi)和閉合的動(dòng)作，當(dāng)該時(shí)間段提取到張開(kāi)和閉合的動(dòng)作，即所述有效識(shí)別的人臉滿(mǎn)足活體檢測(cè)識(shí)別的條件。
[0042]優(yōu)選地，所述生成模塊，用于:確定所述視頻流圖像的單幀圖像或照片中人臉的區(qū)域，對(duì)人臉的區(qū)域進(jìn)行積分投影和邊緣提取，確定臉部橢圓形精確輪廓，以便排除人臉輪廓周?chē)尘暗挠绊憽?br>[0043]優(yōu)選地，所述提取模塊，用于:將所述個(gè)體特征頭像的大小統(tǒng)一縮放，使所述個(gè)體特征頭像中的人臉區(qū)域固定至預(yù)設(shè)尺寸；
[0044]提取人臉區(qū)域內(nèi)局部特征信息，所述局部特征信息包括:所述局部特征的中心點(diǎn)信息和邊界點(diǎn)信息以及人臉的邊界點(diǎn)信息，所述局部特征包括:鼻子、嘴巴、左眼、右眼、左眉和右眉，將所述局部特征信息作為第一個(gè)體特征信息；
[0045]采用LBP算法，統(tǒng)計(jì)人臉區(qū)域局部特征的LBP特征譜，根據(jù)所述LBP特征譜，做出LBP直方圖，提取所述LBP直方圖的特征向量，將所述特征向量的集合作為第二個(gè)體特征信息；
[0046]所述個(gè)體特征信息包括:所述第一個(gè)體特征信息和所述第二個(gè)體特征信息。