CN107862301A - 降低人脸识别误识率的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种降低人脸识别误识率的方法，其通过将人员ID与人脸特征的关系调节为1：N，识别时首先记录相似度值高于阈值的人脸特征，然后根据相似度值按照从高到低的顺序进行排序，统计次数最高的人员ID将被确认为待识别的人员ID。在本发明中，最有可能误识别的情况，也要求非本人的N个人脸特征相似度都大于本人的最低的那个人脸特征相似度，该情况下误识率为p的N次方，随着每个人的注册人脸特征的增多，误识率就会越来越趋近于零。

Description

降低人脸识别误识率的方法

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种降低人脸识别误识率的方法。

背景技术

为实现人脸识别，需要将人员的ID，以及人员的人脸特征提前注册到数据库中。人员ID与人脸特征保持一一对应关系，如下表：

person1	feature_p1
		person2	feature_p2
person3	feature_p3
		…	…
perosnN	feature_pN

如图1所示，在进行识别的时候，首先从人员person_px的图像中提取出人脸特征feature_px，即人员person_px的图像，可以通过摄像头采集，或者通过照片提供；然后将提取的人脸特征feature_px分别与数据库中的所有注册人脸特征计算相似度Sim(feature_px,feature_py),y＝0,1,2,…,N，在获得相似度之后，根据相似度值由高到低进行排序，排序首位的人员ID，即认为是图像中的人员的ID。

在实际的场景中，由于光线，人脸角度的影响，采集的人脸特征质量层次不齐。如图2所示，实际场景中，本人和非本人注册人脸特征的相似度差别不会如实验室结果那样差别悬殊，本人的人脸特征之间的相似度也不会如实验室结果那样得分很高。

当实际场景中，当提取的人脸特征与非本人的注册人脸特征相似度略微高于本人的相似度时，就会出现误识别。如图3所示，实际场景中，personN提取的人脸特征与perosn3的注册人脸特征相似度为81.5，而personN提取的人脸特征与personN的注册人脸特征为81。因此，排序后，person3的注册人脸特征排在第一位，而perosnN的注册人脸特征排在第二位，进而，personN的人脸图像被误识别为person3。

发明内容

本发明的目的在于提供一种降低人脸识别误识率的方法，其能够降低人脸识别过程中存在的误识率。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种降低人脸识别误识率的方法，其包括以下步骤：

步骤1、在人脸特征注册时，将注册人员的ID和注册的人脸特征按照1：N的关系注册到数据库中，其中，N≥2；

步骤2、在人脸识别时，从待识别的人脸图片中提取人脸特征，并将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行相似度计算；

步骤3、根据阈值和相似度值，记录相似度值高于阈值的人脸特征，确定关联的人员ID，从而获得一份记录了人脸特征、相似度值和关联人员的列表，然后根据相似度值按照从高到低的顺序进行排序；

步骤4、根据排序后的列表，从高到低的方向统计人员ID出现的次数，并记录创造最高统计次数的人员ID为Person_Top1，统计完排序列表后，Person_Top1所指定的人员ID，被确定为待识别人员的ID；

在统计完排序列表时，若Person_Top1的统计次数已经达到N次，则停止统计，Person_Top1所指定的人员ID，被确定为待识别人员的ID。

所述N个人脸特征是从光线、角度不同的人脸图像中提取得到。

本发明的人员ID与人脸特征的关系为1：N，并通过人员ID的最高统计次数来确定人员，从而通过统计学的方法降低了误识率。在实际场景中，我们设提取的人脸特征与非本人人脸特征的相似度为Sim_other,提取的人脸特征与注册的本人的人脸特征的相似度为Sim_self，假设Sim_other>Sim_self的概率是p(p>0且p<1)，那么，在原有技术方案中，但当发生Sim_other>Sim_self的情况，就会发生误识别，即误识率的概率为p*1＝p。而在本发明中，最有可能误识别的情况，也要求非本人的N个人脸特征相似度都大于本人的最低的那个人脸特征相似度。即相似度排序为：

Sim_self1,Sim_self2…Sim_selfN-1,Sim_other1,Sim_other2…Sim_otherN,Sim_selfN

此时的概率应该为p的N次方。随着每个人的注册人脸特征的增多，这种Sim_other>Sim_self的情况造成的误识率就会越来越趋近于零。

附图说明

图1为现有技术的人脸识别流程图；

图2为人脸识别的实验结果与实际场景结果对比图；

图3为现有技术的人脸识别过程中识别错误的流程示意图；

图4为本发明人脸特征注册示意图；

图5为本发明人脸识别流程图。

具体实施方式

本发明揭示了一种降低人脸识别误识率的方法，其包括以下步骤：

步骤1、在人脸特征注册时，将注册人员的ID和注册的人脸特征按照1：N的关系注册到数据库中，其中，N≥2，人脸特征从光线、角度不同的人脸图像中提取得到；

步骤2、在人脸识别时，从待识别的人脸图片中提取人脸特征，并将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行相似度计算；

步骤3、根据阈值和相似度值，记录相似度值高于阈值的人脸特征，确定关联的人员ID，从而获得一份记录了人脸特征、相似度值和关联人员的列表，然后根据相似度值按照从高到低的顺序进行排序；

步骤4、根据排序后的列表，从高到低的方向统计人员ID出现的次数，并记录创造最高统计次数的人员ID为Person_Top1，统计完排序列表后，Person_Top1所指定的人员ID，将被确定为待识别人员的ID；在统计完排序列表时，若Person_Top1的统计次数已经达到N次，则停止统计，Person_Top1所指定的人员ID，将被确定为待识别人员的ID。

以下为本发明的一具体实施例，该实施例中人员ID与人脸特征的比例关系为1:3，也就是说N取3，即每个人注册三个人脸特征，数据库中人员ID和人脸特征的关联关系如下表所示。

如图4所示，在该情况下，注册人脸特征可以分为三步骤：

步骤1、获取注册人的第一张人脸图像，提取人脸特征，将人脸特征注册为第一个人脸特征；

步骤2、获取注册人的第二张人脸图像，提取人脸特征，将人脸特征注册为第二个人脸特征；

步骤3、获取注册人的第三张人脸图像，提取人脸特征，将人脸特征注册为第三个人脸特征；上述在注册人脸特征时，三张人脸图像，在光线，角度方面不同。

如图5所示，基于以上的人脸注册方案，进行相应的人脸识别，具体的识别步骤如下：

步骤1、从待识别的人脸图片中提取人脸特征，并将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行相似度计算；

步骤2、根据阈值和相似度值，记录相似度值高于阈值的人脸特征，本实施例中阈值为65，统计相似度值高于65的人脸特征，确定关联的人员ID，从而获得一份记录了人脸特征、相似度值和关联人员的列表，然后根据相似度值按照从高到低的顺序进行排序；

步骤3、根据排序后的列表，从高到低的方向统计人员ID出现的次数，并记录创造最高统计次数的人员ID为Person_Top1，Person_Top1所指定的人员ID，将被确定为待识别人员的ID。本实施例在在统计完排序列表时，PersonN的统计次数已经率先达到3次，停止统计，PersonN被确定为待识别人员的ID。

本发明的人员ID与人脸特征的关系为1：N，并通过人员ID的最高统计次数来确定人员，从而通过统计学的方法降低了误识率。在实际场景中，我们设提取的人脸特征与非本人人脸特征的相似度为Sim_other,提取的人脸特征与注册的本人的人脸特征的相似度为Sim_self，假设Sim_other>Sim_self的概率是p(p>0且p<1)，那么，在原有技术方案中，但当发生Sim_other>Sim_self的情况，就会发生误识别，即误识率的概率为p*1＝p。而在本发明中，最有可能误识别的情况，也要求非本人的N个人脸特征相似度都大于本人的最低的那个人脸特征相似度。即相似度排序为：

Sim_self1,Sim_self2…Sim_selfN-1,Sim_other1,Sim_other2…Sim_otherN,Sim_selfN

此时的概率应该为p的N次方。随着每个人的注册人脸特征的增多，这种Sim_other>Sim_self的情况造成的误识率就会越来越趋近于零。

以上所述，仅是本发明实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (2)

1.一种降低人脸识别误识率的方法，其特征在于：其包括以下步骤：

步骤1、在人脸特征注册时，将注册人员的ID和注册的人脸特征按照1：N的关系注册到数据库中，其中，N≥2；

步骤2、在人脸识别时，从待识别的人脸图片中提取人脸特征，并将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行相似度计算；

步骤3、根据阈值和相似度值，记录相似度值高于阈值的人脸特征，确定关联的人员ID，从而获得一份记录了人脸特征、相似度值和关联人员的列表，然后根据相似度值按照从高到低的顺序进行排序；

步骤4、根据排序后的列表，从高到低的方向统计人员ID出现的次数，并记录创造最高统计次数的人员ID为Person_Top1，统计完排序列表后，Person_Top1所指定的人员ID，被确定为待识别人员的ID；

在统计完排序列表时，若Person_Top1的统计次数已经达到N次，则停止统计，Person_Top1所指定的人员ID，被确定为待识别人员的ID。

2.根据权利要求1所述的降低人脸识别误识率的方法，其特征在于：所述N个人脸特征是从光线、角度不同的人脸图像中提取得到。