CN106096597B - 一种人脸识别方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种人脸识别方法和装置，所述方法包括：提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像的第二类特征点矩阵；基于哈希算法对第一类特征点矩阵和多个第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；基于第一类特征点矩阵和第一类训练特征点矩阵计算第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个第二类特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵计算多个第二类二进制特征矩阵；计算第一类二进制特征矩阵分别和所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，基于最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定待识别人脸图像的识别结果，以实现提高人脸识别效率的目的。
Description
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，更具体地说，涉及一种人脸识别方法和装置。
背景技术
随着人脸识别技术的不断发展，该技术逐渐被运用到各个领域。例如：人脸识别考勤逐步代替打卡考勤和指纹识别考勤。但是，随着高清数据采集器的普及，采集到的人脸图片的质量越来越高，相应的，人脸识别需要处理的数据量也随之增加。
现有技术中，人脸识别的数据处理过程都是基于浮点数的，在进行大数据量的人脸图像的处理和匹配时，不利于计算机的快速识别、计算，会导致人脸识别的效率下降。
因此，如何提高人脸识别的效率，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种人脸识别方法和装置，以实现提高人脸识别效率的目的。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种人脸识别方法，包括：
提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
优选的，所述提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵，包括：
利用尺度不变特征变换算法提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵。
优选的，所述基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的多个第二类二进制特征矩阵，包括：
计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别计算多个所述第二类特征点矩阵和一一对应的所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到人脸图像样本集中各个图像一一对应的第二类二进制特征矩阵。
优选的，所述基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵之后，还包括：
对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类特征点矩阵和多个裁剪后的第二类特征点矩阵，以及对所述第一类训练特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类训练特征点矩阵和多个裁剪后的第二类训练特征点矩阵；
基于所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵，并执行所述一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值这一步骤。
优选的，所述基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵之后，还包括：
分别对所述第一类二进制特征矩阵和多个所述第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类二进制特征矩阵和多个裁剪后的第二类二进制特征矩阵；
一一计算所述裁剪后的第一类二进制特征矩阵分别和多个所述裁剪后的第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，并执行所述确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵这一步骤。
优选的，所述一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，具体包括：
分别计算所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间的汉明距离，分别对应得到汉明距离矩阵；
分别确定各个所述汉明距离矩阵每一行向量中的最小值和次小值，并计算所述最小值和所述次小值的比值；
判断所述比值是否小于预设的阈值，如果是，则确定所述行向量为匹配向量；
确定每个所述汉明距离矩阵对应的匹配向量的数量，分别得到所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间一一对应的所述匹配度值。
一种人脸识别的装置，包括：
提取模块，用于提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
训练模块，用于基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
第一计算模块，用于基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
第二计算模块，用于一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值；所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
第一确定模块，用于确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
第二确定模块，用于基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
优选的，所述提取模块，用于利用尺度不变特征变换算法提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵。
优选的，所述第一计算模块，用于计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别计算多个所述第二类特征点矩阵和一一对应的所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到人脸图像样本集中各个图像一一对应的第二类二进制特征矩阵。
优选的，还包括：第一裁剪模块和所述第三计算模块；
所述第一裁剪模块，用于对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类特征点矩阵和多个裁剪后的第二类特征点矩阵，以及对所述第一类训练特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类训练特征点矩阵和多个裁剪后的第二类训练特征点矩阵；
所述第三计算模块，用于基于所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵，并返回执行所述第二计算模块。
优选的，还包括：第二裁剪模块和第四计算模块；
所述第二裁剪模块，用于分别对所述第一类二进制特征矩阵和多个所述第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类二进制特征矩阵和多个裁剪后的第二类二进制特征矩阵；
所述第四计算模块，用于一一计算所述裁剪后的第一类二进制特征矩阵分别和多个所述裁剪后的第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，并返回执行所述第一确定模块。
优选的，所述第二计算模块，包括：第五计算模块、第六计算模块、判断模块和第三确定模块；
所述第五计算模块，用于分别计算所述第一类二进制特征矩阵和所述第二类二进制特征矩阵的汉明距离，分别得到对应的汉明距离矩阵；
所述第六计算模块，用于分别确定所述汉明距离矩阵每一行向量中的最小值和次小值，并计算所述最小值和所述次小值的比值；
所述判断模块，用于判断所述比值是否小于预设的阈值，如果是，则确定所述行向量为匹配向量；
所述第三确定模块，用于确定每个所述汉明距离矩阵对应的匹配向量的数量，分别得到所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间一一对应的所述匹配度值。
从上述技术方案可以看出，本发明所提供的人脸识别方法和装置，所述方法包括：提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。与现有技术相比，本方案采用将特征矩阵二进制化的方法，更有利于计算机的快速计算，从而提高人脸识别的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种人脸识别方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种人脸识别方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种人脸识别方法的流程图；
图4为本发明实施例四提供的计算第一类二进制特征矩阵分别和第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值的方法的流程图；
图5为本发明实施例五提供的一种人脸识别装置的示意图；
图6为本发明实施例六提供的一种人脸识别装置的示意图；
图7为本发明实施例七提供的一种人脸识别装置的示意图；
图8为本发明实施例八提供的第二计算模块的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种人脸识别方法和装置，以实现提高人脸识别的效率的目的。
实施例一
本发明实施例一公开了一种人脸识别方法，如附图1所示为本发明实施例一公开的一种人脸识别方法的流程图，所述人脸识别方法，包括：
S101：提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
S102：基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
其中，需要进行说明的是，哈希算法包括但不限于主成分分析哈希算法、迭代量化主成分分析算法、循环二进制嵌入算法、谱哈希、球哈希、局部敏感哈希、以线性不变为核心的局部敏感哈希、密集敏感哈希或基于随机正交矩阵的主成分分析算法中的一种，也可以是其他哈希算法，这里不一一列举。
此外，在具体应用过程中，可以挑选戴帽子的人脸图像、不戴帽子的人脸图像、胡子浓的人脸图像、胡子浅的人脸图像、脸部光滑的人脸图像，或者其他特点的人脸图像作为哈希算法的训练图片，以提高哈希算法的准确度。
S103：基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
S104：一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
其中，需要进行说明的是，计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值可以采用计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的汉明距离的方法，也可以采用计算第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的欧氏距离的方法，还可以采用其他计算矩阵之间距离的方法。
S105：确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
S106：基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
其中，需要进行说明的是，计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制矩阵之间的匹配度值是为了得到待识别人脸图像分别和人脸图像样本集中的人脸图像的相似程度，从中选择相似程度最大的人脸图像作为最终的识别结果。
在本发明实施例公开的技术方案中，优选的，步骤S101包括：利用尺度不变特征变换算法提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵。
其中，需要进行说明的是，可以利用尺度不变特征变换算法提取特征点矩阵，也可以采用其他算法进行特征点矩阵的提取，例如采用线性判别式分析法(LinearDiscriminant Analysis,LDA)、主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)。
在本发明实施例公开的技术方案中，优选的，步骤S103，包括：计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别计算多个所述第二类特征点矩阵和一一对应的所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到人脸图像样本集中各个图像一一对应的第二类二进制特征矩阵。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例一通过提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。与现有技术相比，本方案采用将特征矩阵二进制化的方法，更有利于计算机的快速计算，从而提高人脸识别的效率。
实施例二
本发明实施例二公开了一种人脸识别方法，如附图2所示为本发明实施例二提供的一种人脸识别方法的流程图，所述人脸识别方法包括：
S201：提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
S202：基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
其中，需要进行说明的是，所述哈希算法包括但不限于主成分分析哈希算法、迭代量化主成分分析算法、循环二进制嵌入算法、谱哈希、球哈希、局部敏感哈希、以线性不变为核心的局部敏感哈希、密集敏感哈希或基于随机正交矩阵的主成分分析算法中的一种，也可以是其他哈希算法。
S203：对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类特征点矩阵和多个裁剪后的第二类特征点矩阵，以及对所述第一类训练特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类训练特征点矩阵和多个裁剪后的第二类训练特征点矩阵；
其中，需要进行说明的是，对第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理是相对应的，比如：对第一类特征点矩阵进行裁剪得到的是人脸图像眉毛以上区域的特征点矩阵，则相对应的，多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪后得到的也是眉毛以上区域的特征点矩阵。同样的，对第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵的裁剪也是相对应的，且和前述的第一类特征点矩阵和多个第二类特征点矩阵的裁剪也是对应的。
S204：基于所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
其中，需要说明的是，具体的计算过程可以参照本发明实施例一中提供的计算第一类二进制特征矩阵和多个第二类二进制特征矩阵的过程。即：计算所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵的乘积，得到所述待识别人脸图像的第一类二进制特征矩阵；分别计算多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵的乘积，得到所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵。
S205：一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
S206：确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
S207：基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例二通过对提取到特征点矩阵进行裁剪，将裁剪后的特征点矩阵进行二进制化，进一步减小了人脸识别过程中的计算量，提高了人脸识别的效率。
实施例三
本发明实施例三公开了一种人脸识别方法，如附图3所示为本发明实施例三提供的一种人脸识别方法的流程图，所述人脸识别方法，包括：
S301：提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
S302：基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
同样的，所述哈希算法包括但不限于主成分分析哈希算法、迭代量化主成分分析算法、循环二进制嵌入算法、谱哈希、球哈希、局部敏感哈希、以线性不变为核心的局部敏感哈希、密集敏感哈希或基于随机正交矩阵的主成分分析算法中的一种，也可以是其他哈希算法。
S303：基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
其中，需要说明的是，具体的计算过程可以参照本发明实施例一中提供的计算第一类二进制特征矩阵和多个第二类二进制特征矩阵的过程。即：计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到所述待识别人脸图像的第一类二进制特征矩阵；分别计算多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵。
S304:分别对所述第一类二进制特征矩阵和多个所述第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类二进制特征矩阵和多个裁剪后的第二类二进制特征矩阵；
其中，需要进行说明的是，对第一类二进制特征矩阵和多个第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理是相对应的，比如：对第一类二进制特征矩阵进行裁剪得到的是人脸图像眉毛以上区域的特征点矩阵，则相对应的，多个第二类二进制特征矩阵进行裁剪后得到的也是眉毛以上区域的特征点矩阵。
S305:一一计算所述裁剪后的第一类二进制特征矩阵分别和多个所述裁剪后的第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值；所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
S306:确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
S307:基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例三通过将二进制化后的特征矩阵进行裁剪，进一步减小了人脸识别过程中的计算量，提高了人脸识别的效率。
实施例四
本发明实施例四公开了计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值的具体方法，具体方法的流程图参见附图4，所述方法，包括：
S401:分别计算所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间的汉明距离，分别对应得到汉明距离矩阵；
S402:分别确定各个所述汉明距离矩阵每一行向量中的最小值和次小值，并计算所述最小值和所述次小值的比值；
S403:判断所述比值是否小于预设的阈值，如果是，则确定所述行向量为匹配向量；
S404:确定每个所述汉明距离矩阵对应的匹配向量的数量，分别得到所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间一一对应的所述匹配度值。
其中，还需要进行说明的是，计算第一类二进制特征矩阵分别和多个第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值的具体方法并不仅仅局限于计算第一类二进制特征矩阵和分别和多个第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值的汉明距离这一种方式，还可以采用计算二者之间的欧式距离的方法来计算匹配度值。但是，相对于其他方法，计算汉明距离的方法速度更快，更适合经过二进制化后求解匹配度值。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例四通过求解第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间的汉明距离来计算匹配度值，运算速度更快，进一步提高了人脸识别算法的效率。
实施例五
本发明实施例五公开了一种人脸识别装置，如附图5所示为本发明实施例五提供的一种人脸识别装置的示意图，所述人脸识别装置，包括：
提取模块101，用于提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
训练模块102，用于基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
同样的，哈希算法包括但不限于主成分分析哈希算法、迭代量化主成分分析算法、循环二进制嵌入算法、谱哈希、球哈希、局部敏感哈希、以线性不变为核心的局部敏感哈希、密集敏感哈希或基于随机正交矩阵的主成分分析算法中的一种，也可以是其他哈希算法，这里不一一列举。
此外，在具体应用过程中，可以挑选戴帽子的人脸图像、不戴帽子的人脸图像、胡子浓的人脸图像、胡子浅的人脸图像、脸部光滑的人脸图像，或者其他特点的人脸图像作为哈希算法的训练图片，以提高哈希算法的准确度。
第一计算模块103，用于基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
第二计算模块104，用于一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值；所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
第一确定模块105，用于确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
第二确定模块106，用于基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
其中，需要进行说明的是，计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制矩阵之间的匹配度值是为了得到待识别人脸图像分别和人脸图像样本集中的人脸图像的相似程度，从中选择相似程度最大的人脸图像作为最终的识别结果。
在本发明实施例提供的技术方案中，优选的，所述提取模块101，用于利用尺度不变特征变换算法提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
优选的，所述第一计算模块103，用于计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别计算多个所述第二类特征点矩阵和一一对应的所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到人脸图像样本集中各个图像一一对应的第二类二进制特征矩阵。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例五基于训练前后提取到的特征点矩阵进行二进制化，得到待识别人脸图像的第一类二进制特征矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵，计算第一类二进制特征矩阵和各个第二类二进制特征矩阵匹配度值，基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。与现有技术相比，本方案采用将特征矩阵二进制化的方法，更有利于计算机的快速计算，从而提高人脸识别的效率。
实施例六
本发明实施例六公开了一种人脸识别装置，如附图6所示为本发明实施例六提供的一种人脸识别装置的示意图，所述人脸识别装置包括：
提取模块101，用于提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
训练模块102，用于基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
同样的，哈希算法包括但不限于主成分分析哈希算法、迭代量化主成分分析算法、循环二进制嵌入算法、谱哈希、球哈希、局部敏感哈希、以线性不变为核心的局部敏感哈希、密集敏感哈希或基于随机正交矩阵的主成分分析算法中的一种，也可以是其他哈希算法，这里不一一列举。
第一裁剪模块107，用于对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类特征点矩阵和多个裁剪后的第二类特征点矩阵，以及对所述第一类训练特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类训练特征点矩阵和多个裁剪后的第二类训练特征点矩阵；
其中，需要进行说明的是，对第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理是相对应的，比如：对第一类特征点矩阵进行裁剪得到的是人脸图像眉毛以上区域的特征点矩阵，则相对应的，多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪后得到的也是眉毛以上区域的特征点矩阵。同样的，对第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵的裁剪也是相对应的，且和前述的第一类特征点矩阵和多个第二类特征点矩阵的裁剪也是对应的。
第三计算模块108，用于基于所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
其中，需要说明的是，具体的计算过程可以参照本发明实施例一中提供的计算第一类二进制特征矩阵和多个第二类二进制特征矩阵的过程。即：计算所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵的乘积，得到所述待识别人脸图像的第一类二进制特征矩阵；分别计算多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵的乘积，得到所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵。
第二计算模块104，用于一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值；所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
第一确定模块105，用于确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
第二确定模块106，用于基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例六通过对提取到的特征点矩阵和训练后的特征点矩阵进行裁剪，进一步减小了人脸识别过程中的计算量，提高了人脸识别效率。
实施例七
本发明实施例七公开了一种人脸识别装置，如附图7所示为本发明实施例七提供的一种人脸识别装置的示意图，所示人脸识别装置，包括：
提取模块101，用于提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
训练模块102，用于基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
同样的，哈希算法包括但不限于主成分分析哈希算法、迭代量化主成分分析算法、循环二进制嵌入算法、谱哈希、球哈希、局部敏感哈希、以线性不变为核心的局部敏感哈希、密集敏感哈希或基于随机正交矩阵的主成分分析算法中的一种，也可以是其他哈希算法，这里不一一列举。
第一计算模块103，用于基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
其中，需要说明的是，具体的计算过程可以参照本发明实施例一中提供的计算第一类二进制特征矩阵和多个第二类二进制特征矩阵的过程。即：计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到所述待识别人脸图像的第一类二进制特征矩阵；分别计算多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵。
第二裁剪模块109，用于分别对所述第一类二进制特征矩阵和多个所述第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类二进制特征矩阵和多个裁剪后的第二类二进制特征矩阵；
其中，需要进行说明的是，对第一类二进制特征矩阵和多个第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理是相对应的，比如：对第一类二进制特征矩阵进行裁剪得到的是人脸图像眉毛以上区域的特征点矩阵，则相对应的，多个第二类二进制特征矩阵进行裁剪后得到的也是眉毛以上区域的特征点矩阵。
第四计算模块110，用于一一计算所述裁剪后的第一类二进制特征矩阵分别和多个所述裁剪后的第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，所述匹配度值用于表征所述第一二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
第一确定模块105，用于确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
第二确定模块106，用于基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例七通过将二进制化后的特征矩阵进行裁剪，进一步减小了人脸识别过程中的计算量，提高了人脸识别的效率。
实施例八
基于上述本发明实施例五提供的一种人脸识别装置，本发明实施例八具体公开了第二计算模块的结构，如附图8所示为本发明实施例八提供的第二计算模块的示意图，所述第二计算模块104，包括：第五计算模块1041、第六计算模块1042、判断模块1043和第三确定模块1044；
所述第五计算模块1041，用于分别计算所述第一类二进制特征矩阵和所述第二类二进制特征矩阵的汉明距离，分别得到对应的汉明距离矩阵；
所述第六计算模块1042，用于分别确定所述汉明距离矩阵每一行向量中的最小值和次小值，并计算所述最小值和所述次小值的比值；
所述判断模块1043，用于判断所述比值是否小于预设的阈值，如果是，则确定所述行向量为匹配向量；
所述第三确定模块1044，用于确定每个所述汉明距离矩阵对应的匹配向量的数量，分别得到所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间一一对应的所述匹配度值。
其中，还需要进行说明的是，计算第一类二进制特征矩阵分别和多个第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值的具体方法并不仅仅局限于计算第一类二进制特征矩阵和分别和多个第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值的汉明距离这一种方式，还可以采用计算二者之间的欧式距离的方法来计算匹配度值。但是，相对于其他方法，计算汉明距离的方法速度更快，更适合经过二进制化后求解匹配度值。
由上述本发明实施例可以看出，本发明实施例具体公开了第二计算模块的构成，通过求解第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间的汉明距离来计算匹配度值，进一步加快了人脸识别的匹配速度，从而进一步提高了人脸识别算法的效率。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，所述匹配度值用于表征所述第一类二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果；
所述一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，具体包括：
分别计算所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间的汉明距离，分别对应得到汉明距离矩阵；
分别确定各个所述汉明距离矩阵每一行向量中的最小值和次小值，并计算所述最小值和所述次小值的比值；
判断所述比值是否小于预设的阈值，如果是，则确定所述行向量为匹配向量；
确定每个所述汉明距离矩阵对应的匹配向量的数量，分别得到所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间一一对应的所述匹配度值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵，包括：
利用尺度不变特征变换算法提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的多个第二类二进制特征矩阵，包括：
计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别计算多个所述第二类特征点矩阵和一一对应的所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到人脸图像样本集中各个图像一一对应的第二类二进制特征矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵之后，还包括：
对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类特征点矩阵和多个裁剪后的第二类特征点矩阵，以及对所述第一类训练特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类训练特征点矩阵和多个裁剪后的第二类训练特征点矩阵；
基于所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵，并执行所述一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值这一步骤。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵之后，还包括：
分别对所述第一类二进制特征矩阵和多个所述第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类二进制特征矩阵和多个裁剪后的第二类二进制特征矩阵；
一一计算所述裁剪后的第一类二进制特征矩阵分别和多个所述裁剪后的第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，并执行所述确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵这一步骤。
6.一种人脸识别的装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵；
训练模块，用于基于预设的哈希算法对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵分别进行特征训练，得到第一类训练特征点矩阵和多个第二类训练特征点矩阵；
第一计算模块，用于基于所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述第二类特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵；
第二计算模块，用于一一计算所述第一类二进制特征矩阵分别和多个所述第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值；所述匹配度值用于表征所述第一类二进制特征矩阵与第二类二进制特征矩阵之间的相似程度；
第一确定模块，用于确定所述匹配度值中最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵；
第二确定模块，用于基于所述最大的匹配度值对应的第二类二进制特征矩阵确定所述人脸图像样本集中对应的人脸图像作为所述待识别人脸图像的识别结果；
所述第二计算模块，包括：第五计算模块、第六计算模块、判断模块和第三确定模块；
所述第五计算模块，用于分别计算所述第一类二进制特征矩阵和所述第二类二进制特征矩阵的汉明距离，分别得到对应的汉明距离矩阵；
所述第六计算模块，用于分别确定所述汉明距离矩阵每一行向量中的最小值和次小值，并计算所述最小值和所述次小值的比值；
所述判断模块，用于判断所述比值是否小于预设的阈值，如果是，则确定所述行向量为匹配向量；
所述第三确定模块，用于确定每个所述汉明距离矩阵对应的匹配向量的数量，分别得到所述第一类二进制特征矩阵与多个所述第二类二进制特征矩阵之间一一对应的所述匹配度值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述提取模块，用于利用尺度不变特征变换算法提取待识别人脸图像的第一类特征点矩阵和人脸图像样本集中各个人脸图像一一对应的第二类特征点矩阵。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块，用于计算所述第一类特征点矩阵和所述第一类训练特征点矩阵的乘积，得到待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别计算多个所述第二类特征点矩阵和一一对应的所述第二类训练特征点矩阵的乘积，得到人脸图像样本集中各个图像一一对应的第二类二进制特征矩阵。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：第一裁剪模块和第三计算模块；
所述第一裁剪模块，用于对所述第一类特征点矩阵和多个所述第二类特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类特征点矩阵和多个裁剪后的第二类特征点矩阵，以及对所述第一类训练特征点矩阵和多个所述第二类训练特征点矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类训练特征点矩阵和多个裁剪后的第二类训练特征点矩阵；
所述第三计算模块，用于基于所述裁剪后的第一类特征点矩阵和所述裁剪后的第一类训练特征点矩阵计算所述待识别人脸图像对应的第一类二进制特征矩阵，以及分别基于多个所述裁剪后的第二类特征点矩阵和多个所述裁剪后的第二类训练特征点矩阵计算所述人脸图像样本集中各个人脸图像对应的第二类二进制特征矩阵，并返回执行所述第二计算模块。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：第二裁剪模块和第四计算模块；
所述第二裁剪模块，用于分别对所述第一类二进制特征矩阵和多个所述第二类二进制特征矩阵进行裁剪处理，得到裁剪后的第一类二进制特征矩阵和多个裁剪后的第二类二进制特征矩阵；
所述第四计算模块，用于一一计算所述裁剪后的第一类二进制特征矩阵分别和多个所述裁剪后的第二类二进制特征矩阵之间的匹配度值，并返回执行所述第一确定模块。
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