人臉識別方法及裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種人臉識別方法及裝置，其中，該方法包括：獲取待測目標(biāo)的近紅外圖像與可見光圖像，并判斷所述待測目標(biāo)是否為真人；進(jìn)而根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像確定近紅外算法與可見光算法的權(quán)重以及待測目標(biāo)的基本屬性信息；分別確定數(shù)據(jù)庫中的各樣本圖像的比對分?jǐn)?shù)，并根據(jù)權(quán)重確定所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)，以確定所述待測目標(biāo)的人臉識別結(jié)果。本發(fā)明專利技術(shù)通過圖像背景確定可見光算法與近紅外算法的權(quán)重，基于可見光和近紅外算法融合實(shí)現(xiàn)進(jìn)行身份認(rèn)證，消除了現(xiàn)有人臉識別方法對環(huán)境的適應(yīng)性較差，易導(dǎo)致識別效果不理想的缺陷，提高了人臉識別的準(zhǔn)確度。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉識別方法及裝置。
技術(shù)介紹
作為人的一種內(nèi)在屬性，人臉具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性和個體差異性，并且相比于指紋識別等方式，人臉識別因具有非強(qiáng)制性、非接觸性和并行性等優(yōu)點(diǎn)，而成為了自動身份驗(yàn)證的最理想的依據(jù)。人臉識別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)獲取人臉圖像并進(jìn)行分析預(yù)處理，然后以特定方法提取出能有效表示人臉圖像的特征，最后通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對人臉圖像進(jìn)行身份鑒定。現(xiàn)在常用的人臉識別技術(shù)主要包括近紅外人臉識別技術(shù)和可見光人臉識別技術(shù)。具體來說，由于近紅外圖像對光照強(qiáng)弱變化有較好的適應(yīng)性，但仍然存在著許多缺陷，例如成像時會損失一些紋理特征，使得對表情、姿態(tài)、眼鏡、頭發(fā)的變化不能很好地適應(yīng)。而可見光圖像雖然對光照變化敏感，但在這幾個方面卻有較強(qiáng)的適應(yīng)性。因此，將近紅外圖像與可見光圖像進(jìn)行融合，以提高識別準(zhǔn)確度已成為人臉識別技術(shù)的發(fā)展趨勢。然而，目前基于近紅外與可見光信息融合的人臉識別方法多在算法層面進(jìn)行改進(jìn)，雖一定程度上提高了人臉識別準(zhǔn)確度，但卻對環(huán)境的適應(yīng)性較差。當(dāng)周邊環(huán)境變化差異大時，會導(dǎo)致識別效果不理想。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
針對現(xiàn)有基于近紅外與可見光信息融合的人臉識別方法對環(huán)境的適應(yīng)性較差，易導(dǎo)致識別效果不理想的缺陷，本專利技術(shù)提出如下技術(shù)
方案：一種人臉識別方法，包括：獲取待測目標(biāo)的近紅外圖像與可見光圖像，并根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像判斷所述待測目標(biāo)是否為真人；在所述待測目標(biāo)判斷為真人的情況下，根據(jù)所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景確定近紅外算法的權(quán)重與可見光算法的權(quán)重；根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像確定所述待測目標(biāo)的基本屬性信息；根據(jù)所述基本屬性信息分別確定近紅外算法的閾值與可見光算法的閾值，并根據(jù)近紅外算法的權(quán)重、可見光算法的權(quán)重、近紅外算法的閾值以及可見光算法的閾值確定近紅外與可見光融合算法的最終閾值；分別提取所述近紅外圖像的第一人臉特征與所述可見光圖像的第二人臉特征，并將所述第一人臉特征和所述第二人臉特征分別與數(shù)據(jù)庫中的各樣本圖像的人臉特征進(jìn)行比對，以根據(jù)比對的結(jié)果分別確定所述各樣本圖像的近紅外算法比對分?jǐn)?shù)與可見光算法比對分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述近紅外算法的權(quán)重、所述近紅外算法比對分?jǐn)?shù)、所述可見光算法的權(quán)重和所述可見光算法比對分?jǐn)?shù)確定所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)以及所述最終閾值的對比結(jié)果確定所述待測目標(biāo)的人臉識別結(jié)果。可選地，所述根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像判斷所述待測目標(biāo)是否為真人，包括：基于所述近紅外圖像與所述可見光圖像分別通過近紅外算法與可見光算法判斷所述待測目標(biāo)是否為真人，并在所述近紅外算法與可見光算法均判斷所述待測目標(biāo)為真人的情況下，確定所述待測目標(biāo)為
真人。可選地，所述根據(jù)所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景確定近紅外算法的權(quán)重與可見光算法的權(quán)重，包括：分別對所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景進(jìn)行分析，得出當(dāng)前環(huán)境參數(shù)，并根據(jù)所述當(dāng)前環(huán)境參數(shù)確定近紅外算法與可見光算法的權(quán)重。可選地，所述當(dāng)前環(huán)境參數(shù)至少包括以下一種或其組合：光照強(qiáng)度、背光強(qiáng)度以及逆光強(qiáng)度。可選地，所述基本屬性信息至少包括以下一種或其組合：種族、性別、年齡以及是否佩戴眼鏡。可選地，所述根據(jù)所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)以及所述最終閾值的對比結(jié)果確定所述待測目標(biāo)的人臉識別結(jié)果，包括：將所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)分別與所述最終閾值進(jìn)行對比，并根據(jù)對比的結(jié)果將融合算法分?jǐn)?shù)最高且大于閾值的一樣本圖像對應(yīng)的身份作為人臉識別結(jié)果。一種人臉識別裝置，包括：圖像獲取單元，用于獲取待測目標(biāo)的近紅外圖像與可見光圖像，并根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像判斷所述待測目標(biāo)是否為真人；權(quán)重確定單元，用于在所述待測目標(biāo)判斷為真人的情況下，根據(jù)所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景確定近紅外算法的權(quán)重與可見光算法的權(quán)重；屬性確定單元，用于根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像確定所述待測目標(biāo)的基本屬性信息；閾值確定單元，用于根據(jù)所述基本屬性信息分別確定近紅外算法的閾值與可見光算法的閾值，并根據(jù)近紅外算法的權(quán)重、可見光算法
的權(quán)重、近紅外算法的閾值以及可見光算法的閾值確定近紅外與可見光融合算法的最終閾值；比對分?jǐn)?shù)確定單元，用于分別提取所述近紅外圖像的第一人臉特征與所述可見光圖像的第二人臉特征，并將所述第一人臉特征和所述第二人臉特征分別與數(shù)據(jù)庫中的各樣本圖像的人臉特征進(jìn)行比對，以根據(jù)比對的結(jié)果分別確定所述各樣本圖像的近紅外算法比對分?jǐn)?shù)與可見光算法比對分?jǐn)?shù)；融合分?jǐn)?shù)確定單元，用于根據(jù)所述近紅外算法的權(quán)重、所述近紅外算法比對分?jǐn)?shù)、所述可見光算法的權(quán)重和所述可見光算法比對分?jǐn)?shù)確定所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)；識別結(jié)果確定單元，用于根據(jù)所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)以及所述最終閾值的對比結(jié)果確定所述待測目標(biāo)的人臉識別結(jié)果。可選地，所述圖像獲取單元進(jìn)一步用于：基于所述近紅外圖像與所述可見光圖像分別通過近紅外算法與可見光算法判斷所述待測目標(biāo)是否為真人，并在所述近紅外算法與可見光算法均判斷所述待測目標(biāo)為真人的情況下，確定所述待測目標(biāo)為真人。可選地，所述權(quán)重確定單元進(jìn)一步用于：分別對所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景進(jìn)行分析，得出當(dāng)前環(huán)境參數(shù)，并根據(jù)所述當(dāng)前環(huán)境參數(shù)確定近紅外算法與可見光算法的權(quán)重。可選地，所述識別結(jié)果確定單元進(jìn)一步用于：將所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)分別與所述最終閾值進(jìn)行對比，并根據(jù)對比的結(jié)果將融合算法分?jǐn)?shù)最高且大于閾值的一樣本圖像對應(yīng)的身份作為人臉識別結(jié)果。本專利技術(shù)的人臉識別方法及裝置，通過圖像背景確定可見光算法與
近紅外算法的權(quán)重，基于可見光和近紅外算法融合實(shí)現(xiàn)進(jìn)行身份認(rèn)證，消除了現(xiàn)有的基于近紅外與可見光信息融合的人臉識別方法對環(huán)境的適應(yīng)性較差，易導(dǎo)致識別效果不理想的缺陷，提高了人臉識別的準(zhǔn)確度。附圖說明為了更清楚地說明本專利技術(shù)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本專利技術(shù)的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本專利技術(shù)一個實(shí)施例的人臉識別方法的流程示意圖；圖2為本專利技術(shù)另一個實(shí)施例的人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為本專利技術(shù)另一個實(shí)施例的人臉識別方法的流程示意圖。具體實(shí)施方式為使本專利技術(shù)實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本專利技術(shù)實(shí)施例中的附圖，對本專利技術(shù)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本專利技術(shù)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本專利技術(shù)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本專利技術(shù)保護(hù)的范圍。圖1為本專利技術(shù)一個實(shí)施例的人臉識別方法的流程示意圖；如圖1所示，如圖1所示，該方法包括：S1：獲取待測目標(biāo)的近紅外圖像與可見光圖像，并根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像判斷所述待測目標(biāo)是否為真人；S2：在所述待測目標(biāo)判斷為真人的情況下，根據(jù)所述近紅外圖像的圖像背景與所本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種人臉識別方法，其特征在于，包括：獲取待測目標(biāo)的近紅外圖像與可見光圖像，并根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像判斷所述待測目標(biāo)是否為真人；在所述待測目標(biāo)判斷為真人的情況下，根據(jù)所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景確定近紅外算法的權(quán)重與可見光算法的權(quán)重；根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像確定所述待測目標(biāo)的基本屬性信息；根據(jù)所述基本屬性信息分別確定近紅外算法的閾值與可見光算法的閾值，并根據(jù)近紅外算法的權(quán)重、可見光算法的權(quán)重、近紅外算法的閾值以及可見光算法的閾值確定近紅外與可見光融合算法的最終閾值；分別提取所述近紅外圖像的第一人臉特征與所述可見光圖像的第二人臉特征，并將所述第一人臉特征和所述第二人臉特征分別與數(shù)據(jù)庫中的各樣本圖像的人臉特征進(jìn)行比對，以根據(jù)比對的結(jié)果分別確定所述各樣本圖像的近紅外算法比對分?jǐn)?shù)與可見光算法比對分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述近紅外算法的權(quán)重、所述近紅外算法比對分?jǐn)?shù)、所述可見光算法的權(quán)重和所述可見光算法比對分?jǐn)?shù)確定所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)以及所述最終閾值的對比結(jié)果確定所述待測目標(biāo)的人臉識別結(jié)果。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：獲取待測目標(biāo)的近紅外圖像與可見光圖像，并根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像判斷所述待測目標(biāo)是否為真人；在所述待測目標(biāo)判斷為真人的情況下，根據(jù)所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景確定近紅外算法的權(quán)重與可見光算法的權(quán)重；根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像確定所述待測目標(biāo)的基本屬性信息；根據(jù)所述基本屬性信息分別確定近紅外算法的閾值與可見光算法的閾值，并根據(jù)近紅外算法的權(quán)重、可見光算法的權(quán)重、近紅外算法的閾值以及可見光算法的閾值確定近紅外與可見光融合算法的最終閾值；分別提取所述近紅外圖像的第一人臉特征與所述可見光圖像的第二人臉特征，并將所述第一人臉特征和所述第二人臉特征分別與數(shù)據(jù)庫中的各樣本圖像的人臉特征進(jìn)行比對，以根據(jù)比對的結(jié)果分別確定所述各樣本圖像的近紅外算法比對分?jǐn)?shù)與可見光算法比對分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述近紅外算法的權(quán)重、所述近紅外算法比對分?jǐn)?shù)、所述可見光算法的權(quán)重和所述可見光算法比對分?jǐn)?shù)確定所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)以及所述最終閾值的對比結(jié)果確定所述待測目標(biāo)的人臉識別結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述近紅外圖像與所述可見光圖像判斷所述待測目標(biāo)是否為真人，包括：基于所述近紅外圖像與所述可見光圖像分別通過近紅外算法與可見光算法判斷所述待測目標(biāo)是否為真人，并在所述近紅外算法與可見光算法均判斷所述待測目標(biāo)為真人的情況下，確定所述待測目標(biāo)為
\t真人。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景確定近紅外算法的權(quán)重與可見光算法的權(quán)重，包括：分別對所述近紅外圖像的圖像背景與所述可見光圖像的圖像背景進(jìn)行分析，得出當(dāng)前環(huán)境參數(shù)，并根據(jù)所述當(dāng)前環(huán)境參數(shù)確定近紅外算法與可見光算法的權(quán)重。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前環(huán)境參數(shù)至少包括以下一種或其組合：光照強(qiáng)度、背光強(qiáng)度以及逆光強(qiáng)度。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本屬性信息至少包括以下一種或其組合：種族、性別、年齡以及是否佩戴眼鏡。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述各樣本圖像的近紅外與可見光融合算法分?jǐn)?shù)以及所述最終閾值的對比結(jié)果確定所述待測目標(biāo)的人臉識別結(jié)果，包括：將所述各...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：史京南，
申請(專利權(quán))人：漢柏科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：天津;12