通過更新圖像提高人臉識別準確率及適應性的方法技術

本發明專利技術公開了一種通過更新圖像提高人臉識別準確率及適應性的方法，包括：為每個用戶創建相同數量的多個存儲登記圖像的集合；遍歷每個用戶的當前同一序號的集合，確定采集的圖像與當前同一序號的集合內的登記圖像的相似值；如果與其中一個用戶的集合內的登記圖像的相似值屬于相似區間，則確定識別成功的同時，將所述采集的圖像作為登記圖像存儲在該集合相鄰的下一個集合內；如果與全部用戶的當前同一序號集合內的登記圖像的相似值小于閾值，則將所述采集的圖像與所述全部用戶的下一個同一序號集合內的登記圖像對比；其中，所述閾值不大于所述相似區間的下限。本發明專利技術提高了識別的準確率，防止了初次比對的登記圖像中混入其他用戶的圖像。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及人臉識別領域，特別是指一種。
技術介紹
目前的人臉識別技術，通常為每個用戶存儲多張登記圖像。人臉識別的過程，是將采集到的圖像與每個用戶存儲的登記圖像進行對比。有時由于光線環境、用戶的面部變化、圖像采集設備的不穩定性等原因，拍攝的圖像容易出現模糊。這樣采集到的圖像，有可能會出現誤識別。 例如，當前采集到A用戶的圖像，由于采集的圖像模糊，與登記的用戶圖像進行對比時，有可能存在采集的圖像與A用戶的登記圖像的相似值較低，沒有匹配；與B用戶的登記圖像的相似值不高，但剛剛超過閾值，并輸出匹配成功，由于在相似值較低的情況下匹配成功，會認為用戶的臉部出現了變化，將這次采集的圖像作為B用戶的登記圖像存儲。由于B用戶的登記圖像混入了 A用戶的登記圖像，增加了 A用戶的誤識率，降低了識別的準確率。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術在于提供一種，以解決上述識別過程增加誤識率的問題。為解決上述問題，本專利技術提供一種通過更新圖像提高人臉識別準確率的方法，包括為每個用戶創建相同數量的多個存儲登記圖像的集合；遍歷每個用戶的當前同一序號的集合，確定采集的圖像與當前同一序號的集合內的登記圖像的相似值；所述相似值通過以下步驟獲得預先設置人臉圖像的多個的權重區域，依據人臉的五官隨時間的變化，為每個區域設置一個權重；確定所述采集的圖像與所述登記圖像的每個區域的近似值；確定每個區域的近似值與該區域權值的乘積，將各個區域的乘積的結果求和，作為相似值；如果與其中一個用戶的集合內的登記圖像的相似值屬于相似區間，則確定識別成功的同時，將所述采集的圖像作為登記圖像存儲在該集合相鄰的下一個集合內；如果與全部用戶的當前同一序號集合內的登記圖像的相似值小于閾值，則將所述采集的圖像與所述全部用戶的下一個同一序號集合內的登記圖像對比；其中，所述閾值不大于所述相似區間的下限。本專利技術的方案，當相似值屬于相似區間，將采集到圖像放入下一個集合中，從而避免了首個集合內混入誤判的采集的其它用戶的圖像。由于比對的過程，是先將采集的圖像對比每個用戶的首個集合內的登記圖像，只有在全部用戶的首個集合內的登記圖像對比的相似值小于閾值后，才進而比對全部用戶的下一個集合內的登記圖像。從而有效提高了識另Ij的準確率，防止了初次比對的登記圖像中混入其他用戶的圖像，避免了誤判。附圖說明圖I示出了實施例的流程圖；圖2示出了實施例中為用戶創建集合的示意圖；圖3示出了實施例中對于不同集合、不同相似值處理的流程示意圖；圖4示出了實施例中通過序號2的集合內的登記圖像識別成功的流程圖； 圖5示出了實施例中通過序號3的集合內的登記圖像識別成功的流程圖。具體實施例方式為清楚說明本專利技術中的方案，下面給出優選的實施例并結合附圖詳細說明。參見圖I，包括以下步驟Sll :為每個用戶創建相同數量的多個存儲登記圖像的集合；S12 :遍歷每個用戶的當前同一序號的集合，確定采集的圖像與當前同一序號的集合內的登記圖像的相似值；所述相似值通過以下步驟獲得預先設置人臉圖像的多個的權重區域，依據人臉的五官隨時間的圖像變化，為每個區域設置一個權重；確定所述采集的圖像與所述登記圖像的每個區域的近似值；確定每個區域的近似值與該區域權值的乘積，將各個區域的乘積的結果求和，作為相似值；例如將人臉圖像劃分為⑴(2) (3)......(m)個權重區域，假設落在區域(j)中的特征點i的近似值為Sp區域(j)中的特征點加權值(即權重)為Kp則特征點的加權平均近似值，即相似值為Silvr =^(SjKj)0 H其中特征點加權值&根據對應區域選取，Kj的選取要在保證j=mHKj = 1。j=iS13:如果與其中一個用戶的集合內的登記圖像的相似值屬于相似區間，則確定識別成功的同時，將所述采集的圖像作為登記圖像存儲在該集合相鄰的下一個集合內；S14:如果與全部用戶的當前同一序號集合內的登記圖像的相似值小于閾值，則將所述采集的圖像與所述全部用戶的下一個同一序號集合內的登記圖像對比，其中，所述閾值不大于所述相似區間的下限。在本專利技術的各個實施例中，近似值的確定過程為現有技術，有多種比對的算法，不再贅述。為人臉圖像設置的區域權值，可根據人臉圖像的表皮或五官的形狀變化設置，例如眼部的區域設置為0. 5，嘴部的周邊區域設置為0. 2等。通過上述步驟，當相似值屬于相似區間，將采集到圖像放入下一個集合中，從而避免了首個集合內混入誤判的采集的其它用戶的圖像。由于比對的過程，是先將采集的圖像對比每個用戶的首個集合內的登記圖像，只有在全部用戶的首個集合內的登記圖像對比的相似值小于閾值后，才進而比對全部用戶的下一個集合內的登記圖像。從而有效提高了識別的準確率，防止了誤判。下面結合具體的參數詳細說明，參見圖2，優選地，在實施例中，為每個用戶創建3個用于存儲登記圖像的集合。當然可以創建2個或其它數量的集合，當經過大量的試驗發現，創建3個集合既可以滿足防止誤識別所采集到的圖像混入到其他用戶的集合中；又可以使耗費的硬件資源降到最低。例如，為每個用戶創建序號為1、2、3的三個集合。序號I的集合為圖2中的集合1，序號2的集合為圖2中的集合2，依次類推。可預先采集用戶的登記圖像，存儲在每個用戶的首個集合內。 在實施例中，當前采集到用戶B的人臉圖像，遍歷每個用戶的首個集合，即集合1，將采集的圖像與每個用戶的同一序號、即序號I的集合內的登記圖像進行對比，確定相似值，判別用戶的身份；在全部用戶的序號I的集合內的登記圖像，如果沒有出現與采集的圖像的相似值在相似區間的登記圖像，則遍歷全部用戶的下一個同一序號的集合內的登記圖像，即序號2的集合內的登記圖像，在遍歷的同時，確定并判別相似值，直到遍歷完全部用戶的最后一個同一序號集合內的登記圖像。參見圖3所示出的識別過程的示意圖，在獲得相似值S后，確定相似值S采用的登記圖像所在的集合，對于不同的集合，有不同的判別方式，如處于序號為第一的首個集合、序號為最后一個的最后集合，序號處于中間的中間集合，其中，當集合只有兩個時，則不存在序號處于中間的集合，當集合有多個時，中間集合的數量也可能存在I個或多個。相似值為介于0 I之間的一個數值，表示采集的圖像與集合內的登記圖像之間的相似度，I為完全相同，0為完全不同。可根據算法對相似值的區間進行劃分，例如，當相似值介于區間0. 5與I之間時，確定是同一個用戶。這個區間設置為相似區間。設定閾值為0. 48，當相似值小于0. 48時，認為屬于不相同的用戶。下面結合優選的實施例詳細說明通過每種集合獲得相似值的識別處理流程。優選地，參見圖4所示的通過序號2的集合內的登記圖像確定出用戶B的流程圖，包括以下步驟S21 :遍歷每個用戶的序號I的集合內的登記圖像，確定采集的圖像與遍歷到的登記圖像的相似值。所述相似值通過以下步驟獲得預先設置人臉圖像的多個的權重區域，依據人臉的五官隨時間的變化，為每個區域設置一個權重；確定所述采集的圖像與所述登記圖像的每個區域的近似值；確定每個區域的近似值與該區域權值的乘積，將各個區域的乘積的結果求和，作為相似值；S22 :確定出一個相似值的同時，判別該相似值所屬的范圍。在遍歷到每個登記圖像的同時，確定出相似值，進行判別；當遍歷完全部用戶的序號I的集合內的登記圖像后，判別出每個相似值均小本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種通過更新圖像提高人臉識別準確率及適應性的方法，其特征在于，包括：為每個用戶創建相同數量的多個存儲登記圖像的集合；遍歷每個用戶的當前同一序號的集合，確定采集的圖像與當前同一序號的集合內的登記圖像的相似值；所述相似值通過以下步驟獲得：預先設置人臉圖像的多個的權重區域，依據人臉的五官隨時間的圖像變化，為每個區域設置一個權重；確定所述采集的圖像與所述登記圖像的每個區域的近似值；確定每個區域的近似值與該區域權值的乘積，將各個區域的乘積的結果求和，作為相似值；如果與其中一個用戶的集合內的登記圖像的相似值屬于相似區間，則確定識別成功的同時，將所述采集的圖像作為登記圖像存儲在該集合相鄰的下一個集合內；如果與全部用戶的當前同一序號集合內的登記圖像的相似值小于閾值，則將所述采集的圖像與所述全部用戶的下一個同一序號集合內的登記圖像對比；其中，所述閾值不大于所述相似區間的下限。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡翔，孫征，
申請(專利權)人：蔡翔，
類型：發明
國別省市：