CN108830062B - 人脸识别方法、移动终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

人脸识别方法、移动终端及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种人脸识别方法、移动终端及计算机可读存储介质，该人脸识别方法包括：当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。本发明通过对眼镜特征进行比对匹配，使得用户即使佩戴眼镜也可以得到较高的人脸识别成功率，从而提高终端的人脸识别效率，进而提高用户体验。

Description

人脸识别方法、移动终端及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法、移动终端及计算机可读存储介质。
背景技术
随着人脸识别技术的快速发展以及移动终端的快速普及，越来越多的人们利用移动终端的人脸识别技术实现了生活中的各种功能需求。人脸识别技术中，识别精度及识别速度的有效提升为人脸识别在众多领域的应用提供了技术基础。
但是在现实生活中，移动终端在识别用户人脸的过程中，经常会因为人脸上的各种遮挡物而影响到最终的人脸识别效果。例如，用户的人脸上佩戴有眼镜，影响到终端的有效识别，影响到终端的人脸识别精度，识别效率低，除非用户摘下眼镜，但摘眼镜进行识别的过程麻烦，效率低下，用户体验不高。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种人脸识别方法、移动终端及计算机可读存储介质，旨在解决佩戴眼镜的用户使用面部解锁时识别精度低的技术问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种人脸识别方法，所述人脸识别方法应用于移动终端，所述人脸识别方法包括：
当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；
终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；
终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。
可选地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取预设标准特征中的标准人脸特征和标准眼镜特征；
终端将对人脸特征与标准人脸特征进行匹配分析，获得第一匹配结果；
终端将对眼镜特征与标准眼镜特征进行匹配分析，获得第二匹配结果；
终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度。
可选地，所述终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端根据预设的光线传感器获取当前的光线强度；
终端根据光线强度确定第一匹配结果的第一权重值和第二匹配结果的第二权重值；
终端根据第一匹配结果、第二匹配结果、第一权重值和第二权重值进行融合分析，以获得第一相似度。
可选地，所述移动终端与智能眼镜通信连接，所述当终端检测到人脸相似度大于预设阈值时，执行终端解锁功能的步骤包括：
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，接收智能眼镜发送的设备特征；
终端对设备特征与眼镜特征进行匹配分析，以获得第二相似度；
当终端检测到第二相似度大于第二阈值时，执行终端解锁功能。
可选地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取眼镜特征中眼镜架的第一位置；
终端获取人脸特征中鼻梁的第二位置；
终端获取预设标准特征中的标准眼镜架和标准鼻梁的位置关系；
终端将第一位置和第二位置与位置关系进行位置比较，以获得第一相似度。
可选地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤之后还包括：
当终端检测到第一相似度小于或等于第一阈值时，输出人脸识别失败，重新获取人脸图像的第一提示信息；
当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息。
可选地，所述当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息的步骤之后还包括：
终端获取基于第二提示信息输入的密码信息；
当终端检测到密码信息通过终端密码验证时，解锁终端的人脸识别功能。
可选地，所述人脸特征包括人脸表情、脸部纹理和皮肤松弛度，所述眼镜特征包括镜框颜色、镜框形状和镜框宽度。
本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的人脸识别程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述人脸识别程序，以实现以下步骤：
当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；
终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；
终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。
可选地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取预设标准特征中的标准人脸特征和标准眼镜特征；
终端将对人脸特征与标准人脸特征进行匹配分析，获得第一匹配结果；
终端将对眼镜特征与标准眼镜特征进行匹配分析，获得第二匹配结果；
终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度。
可选地，所述终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端根据预设的光线传感器获取当前的光线强度；
终端根据光线强度确定第一匹配结果的第一权重值和第二匹配结果的第二权重值；
终端根据第一匹配结果、第二匹配结果、第一权重值和第二权重值进行融合分析，以获得第一相似度。
可选地，所述移动终端与智能眼镜通信连接，所述当终端检测到人脸相似度大于预设阈值时，执行终端解锁功能的步骤包括：
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，接收智能眼镜发送的设备特征；
终端对设备特征与眼镜特征进行匹配分析，以获得第二相似度；
当终端检测到第二相似度大于第二阈值时，执行终端解锁功能。
可选地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取眼镜特征中眼镜架的第一位置；
终端获取人脸特征中鼻梁的第二位置；
终端获取预设标准特征中的标准眼镜架和标准鼻梁的位置关系；
终端将第一位置和第二位置与位置关系进行位置比较，以获得第一相似度。
可选地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤之后还包括：
当终端检测到第一相似度小于或等于第一阈值时，输出人脸识别失败，重新获取人脸图像的第一提示信息；
当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息。
可选地，所述当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息的步骤之后还包括：
终端获取基于第二提示信息输入的密码信息；
当终端检测到密码信息通过终端密码验证时，解锁终端的人脸识别功能。
可选地，所述人脸特征包括人脸表情、脸部纹理和皮肤松弛度，所述眼镜特征包括镜框颜色、镜框形状和镜框宽度。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；
终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；
终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。
本发明的技术方案中，当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。本发明解决了佩戴眼镜的用户使用面部解锁时识别精度低的技术问题，通过对眼镜特征进行比对匹配，使得用户即使佩戴眼镜也可以得到较高的人脸识别成功率，从而提高终端的人脸识别效率，进而提高用户体验。
附图说明
图1为本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图；
图3为本发明人脸识别方法第一实施例的流程示意图；
图4为图3中步骤S30的细化流程示意图；
图5为图4中步骤S34的细化流程示意图；
图6为图3中步骤S40的细化流程示意图；
图7为本发明人脸识别方法第四实施例的的流程示意图；
图8为本发明人脸识别方法第五实施例的流程示意图；
图9为本发明第一实施例中的设计示意图；
图10为图9中得到第一相似度的细化设计示意图；
图11为本发明中获取第一权重值和第二权重值的细化设计图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。
后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：
射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。
WiFi属于短距离无线传输技术，移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。
A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。
移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1061。
用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。
进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
在移动终端中，处理器110用于执行存储器109中存储的人脸识别程序，实现以下步骤：
当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；
终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；
终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。
进一步地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取预设标准特征中的标准人脸特征和标准眼镜特征；
终端将对人脸特征与标准人脸特征进行匹配分析，获得第一匹配结果；
终端将对眼镜特征与标准眼镜特征进行匹配分析，获得第二匹配结果；
终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度。
进一步地，所述终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端根据预设的光线传感器获取当前的光线强度；
终端根据光线强度确定第一匹配结果的第一权重值和第二匹配结果的第二权重值；
终端根据第一匹配结果、第二匹配结果、第一权重值和第二权重值进行融合分析，以获得第一相似度。
进一步地，所述移动终端与智能眼镜通信连接，所述当终端检测到人脸相似度大于预设阈值时，执行终端解锁功能的步骤包括：
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，接收智能眼镜发送的设备特征；
终端对设备特征与眼镜特征进行匹配分析，以获得第二相似度；
当终端检测到第二相似度大于第二阈值时，执行终端解锁功能。
进一步地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取眼镜特征中眼镜架的第一位置；
终端获取人脸特征中鼻梁的第二位置；
终端获取预设标准特征中的标准眼镜架和标准鼻梁的位置关系；
终端将第一位置和第二位置与位置关系进行位置比较，以获得第一相似度。
进一步地，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤之后还包括：
当终端检测到第一相似度小于或等于第一阈值时，输出人脸识别失败，重新获取人脸图像的第一提示信息；
当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息。
进一步地，所述当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息的步骤之后还包括：
终端获取基于第二提示信息输入的密码信息；
当终端检测到密码信息通过终端密码验证时，解锁终端的人脸识别功能。
进一步地，所述人脸特征包括人脸表情、脸部纹理和皮肤松弛度，所述眼镜特征包括镜框颜色、镜框形状和镜框宽度。
移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。
为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。
请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。
具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。
E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。
EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。
IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。
虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。
基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。
本发明提供一种人脸识别方法，所述人脸识别方法应用于移动终端，在人脸识别方法第一实施例中，参照图3，所述人脸识别方法包括：
步骤S10，当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；
用户在使用移动终端进行人脸识别扫描的过程中，可能由于用户脸上带着眼镜，使得终端无法准确识别到人脸特征中的各个细节。因此，如何在用户带着眼镜的情况下实现对人脸图像的有效识别。通常，人脸识别技术可作为用户的身份识别验证，可用于终端屏幕解锁、支付保险解锁等等。假设该解锁过程中包括了对人脸识别技术的应用，那么在终端检测到人脸识别解锁指令时，终端将捕捉获取到终端当前的人脸图像。
所述人脸图像区别于以往传统的人脸识别参考图像。在本实施例中，用户将被终端提示使用预设提示表情进行人脸表情输入。所述预设提示表情指的是用户事先在终端中预留的特定表情模型。这样，通过标识性的表情的加入，可保障人脸图像的高度有效性。例如，用户预先录入终端的预设提示表情图像是一款夸张的暴走表情包的模仿图像，那么通过对暴走表情包中表情特征的提取后，用户将依照模仿图像中的预设表情进行模仿，并将模仿所得的表情图像存储在终端的只读存储单元中。而在终端根据预设摄像头获取用户的人脸图像时，终端不会显示任何图像提示内容，而是语音提示用户：“请摆出xx表情”。此时，用户需要通过回忆预设提示表情进行摆拍，由于主观性较强，只有真正的用户才知道以什么距离，什么角度，什么表情摆拍，才能够得到正确的表情图像，从而使得终端能够得到真正有效的人脸图像。
步骤S20，终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；
在获取到人脸图像之后，终端将从人脸图像中提取出人脸特征，并且终端可从人脸图像中提取出眼镜特征。所述人脸特征包括人脸表情、脸部纹理和皮肤松弛度等信息，所述眼镜特征包括镜框颜色、镜框形状和镜框宽度等信息。可以理解的是，人脸特征和眼镜特征可通过图像识别技术进行识别获取。
步骤S30，终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；
在本实施例中，终端将设置预设标准特征，作为人脸特征和眼镜特征的比对匹配对象。所述预设标准特征是用户通过自定义设置保存在终端中的用户头像数据，包括了用户的标准人脸特征和标准眼镜特征，这些可通过事先拍摄保存在终端中作为参考数据。
在获取到人脸特征和眼睛特征之后，终端将把人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以从预设标准特征中寻找出与当前人脸头像最为相似的预设标准特征，从而计算获得本次人脸特征和眼镜特征与预设标准特征的第一相似度，从而判断当前人脸图像代表的用户是否属于终端认证的合法用户。
具体地，参照图4和图10，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
步骤S31，终端获取预设标准特征中的标准人脸特征和标准眼镜特征；
步骤S32，终端将对人脸特征与标准人脸特征进行匹配分析，获得第一匹配结果；
预设标准特征中所包括的是用户当前预设下的标准人脸信息，即标准人脸特征和标准眼镜特征。终端在得到标准人脸特征和标准眼镜特征之后，将把从人脸图像获取到的人脸特征和标准人脸特征进行匹配分析，从而获得人脸特征和标准人脸特征之间的第一匹配结果。具体地，将人脸特征与标准人脸特征进行匹配分析的过程为，终端得到人脸特征中的人脸表情1、脸部纹理1和皮肤松弛度1，并同时获取到标准人脸特征中的人脸表情2、脸部纹理2和皮肤松弛度2。此时，终端将把人脸表情1、脸部纹理1和皮肤松弛度1分别与人脸表情2、脸部纹理2和皮肤松弛度2进行匹配，从而获得到相同类型数据的数据相似度，并将各个数据相似度进行逻辑迭代计算，计算出一个综合数据，该综合数据即为第一匹配结果。
步骤S33，终端将对眼镜特征与标准眼镜特征进行匹配分析，获得第二匹配结果；
同理，终端将对眼镜特征与标准眼镜特征进行匹配分析，从而获取到眼镜特征和标准眼镜特征之间的第二匹配解雇。具体地，将眼镜特征与标准眼镜特征进行匹配分析的过程为，终端得到眼镜特征中的镜框颜色a、镜框状态a和镜框宽度a，并同时获取到标准眼镜特征中的镜框颜色b、镜框状态b和镜框宽度b。此时，终端将把镜框颜色a、镜框状态a和镜框宽度a分别与镜框颜色b、镜框状态b和镜框宽度b进行匹配，从而获得到相同类型的数据相似度，并将各个数据相似度进行逻辑迭代计算，计算出一个综合数据，该综合数据即为第二匹配结果。
步骤S34，终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度。
第一匹配结果和第二匹配结果分别代表了人脸特征和眼镜特征在终端中的数据匹配度，终端将把第一匹配结果和第二匹配结果结合起来进行融合分析，从而从整体上将两部分的匹配结果有机结合到一起，将各自的偏重有序融合，从而获得第一相似度。所述第一相似度指的是人脸特征、眼镜特征与预设标准特征之间的匹配结果。
步骤S40，当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。
在获取到第一相似度之后，终端将对第一相似度进行数据比对。在本实施例中，终端预设了第一阈值，所述第一阈值是针对第一相似度设置的最低门限值，当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，证明当前终端所获取到的人脸图像与终端数据库中存储的参考数据的匹配度达到预设标准，此时终端将直接执行终端解锁功能。
参照图9，图9为本发明第一实施例中的设计示意图。本发明的技术方案中，当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。本发明解决了佩戴眼镜的用户使用面部解锁时识别精度低的技术问题，通过对眼镜特征进行比对匹配，使得用户即使佩戴眼镜也可以得到较高的人脸识别成功率，从而提高终端的人脸识别效率，进而提高用户体验。
进一步地，在本发明人脸识别方法第一实施例的基础上，提出人脸识别方法第二实施例，参照图5，所述第二实施例与第一实施例之间的区别在于，所述终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度的步骤包括：
步骤S341，终端根据预设的光线传感器获取当前的光线强度；
在现实生活中，人脸图像的获取主要是通过摄像头拍摄的。而终端时通过人脸图像进行拍摄的，因此人脸图像中提取到的人脸特征关系到本发明中终端人脸识别功能的识别效果。而人脸图像的拍照效果则与周围的拍摄环境相关，而周围的光线强度会对人脸图像的拍照效果形成影响。终端可根据预设的光线传感器获取到当前终端周围的光线强度。
步骤S342，终端根据光线强度确定第一匹配结果的第一权重值和第二匹配结果的第二权重值；
光线强度的强弱与人脸特征和眼镜特征在本终端中的匹配结果均有一定的影响，而这种关联影响可通过量化数据确定下来。同理，基于人脸特征和眼镜特征计算获得的第一匹配结果和第二匹配结果也受到这种关联影响。因此，终端可根据光线强度确定下第一匹配结果的第一权重值，以及第二匹配结果的第二权重值。例如，光线强度为100lux，那么100lux对第一匹配结果的影响程度为30％，而对第二匹配结果的影响程度为70％，那么终端可设置第一匹配结果的第一权重值为0.3，而第二匹配结果的第二权重值为0.7。
步骤S343，终端根据第一匹配结果、第二匹配结果、第一权重值和第二权重值进行融合分析，以获得第一相似度。
在获取到第一权重值和第二权重值之后，终端根据第一匹配结果、第二匹配结果、第一权重值和第二权重值进行融合分析。不同的权重值代表着不同匹配结果对人脸识别效果的影响程度。例如第一匹配结果和第一权重值的计算结果、第二匹配结果和第二权重值的计算结果进行加权计算，从而获取到第一相似度。
参照图11，图11为本发明步骤S34的细化设计图。
进一步地，在本发明人脸识别方法第二实施例的基础上，提出人脸识别方法第三实施例，参照图6，所述第三实施例与第二实施例之间的区别在于，所述移动终端与智能眼镜通信连接，所述当终端检测到人脸相似度大于预设阈值时，执行终端解锁功能的步骤包括：
步骤S41，当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，接收智能眼镜发送的设备特征；
在现实生活中，为保证终端对眼镜特征的数据匹配是毫无差池的，终端可获取到进一步精确的数据进行判定。本实施例中，移动终端与智能眼镜通信连接，智能眼镜可将智能眼镜的设备特征参数发送至移动终端。而终端只有在检测到第一相似度大于第一阈值时，才实时接收到智能眼镜发送的设备特征并保存。所述设备特征指的是智能眼镜的眼镜特征参数，可作为终端进一步对眼镜特征进行匹配分析的参考数据。
步骤S42，终端对设备特征与眼镜特征进行匹配分析，以获得第二相似度；
步骤S43，当终端检测到第二相似度大于第二阈值时，执行终端解锁功能。
终端将根据设备特征和眼镜特征进行特征参数的匹配分析。具体为，终端将设备特征和眼镜特征进行对比，例如将设备特征中关于智能眼镜的镜框颜色、镜框型号和镜片弧度等等参数与眼镜特征中对应类型的数据进行数值比对，并根据匹配分析结果得到设备特征与眼镜特征的第二相似度。
终端中预设了第二阈值，所述第二阈值将作为第二相似度进行比对参照的最低门限值。因此，第二阈值可检测当前第二相似度是否达到了解锁最低要求。在获取到第二相似度之后，当终端检测到第二相似度大于第二阈值时，证明当前的眼镜特征与设备特征的匹配度达到了预设的最低门限值，终端将执行终端解锁功能。所述终端解锁功能对应于人脸识别解锁指令，人脸识别解锁指令的目的就是为了执行终端解锁功能，它可用于屏幕解锁，支付解锁，应用解锁等等。
进一步地，在本发明人脸识别方法第四实施例的基础上，提出人脸识别方法第五实施例，参照图7，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
步骤S35，终端获取眼镜特征中眼镜架的第一位置；
步骤S36，终端获取人脸特征中鼻梁的第二位置；
本实施例提出了将眼镜特征中的眼镜架以及人脸特征中鼻梁结合起来与预设标准特征中的数据进行比对匹配。终端获取眼镜特征中眼镜架的第一位置。所述第一位置指的是眼镜整体结构在用户脸上的承力点、与用户鼻梁相互接触的位置。同时终端将获取人脸特征中鼻梁的第二位置。所述第二位置指的是支撑眼镜架，与眼镜架相互接触的的位置。
步骤S37，终端获取预设标准特征中的标准眼镜架和标准鼻梁的位置关系；
预设标准特征中包括了标准眼镜架与标准鼻梁的位置关系，也就是说，预设标准特征中具有认证用户的眼镜与鼻梁之间的位置关系。由于眼镜是用户经常佩戴的用品，因此，眼镜架与鼻梁之间的适配关系是一开始就定下来的，基本不会有差异，即使有，也处于允许误差范围之内。
而根据这一特征，终端可确定预设标准特征中的标准眼镜架和标准鼻梁之间的位置关系。
步骤S38，终端将第一位置和第二位置与位置关系进行位置比较，以获得第一相似度。
获取到位置关系之后，终端将基于第一位置和第二位置进行位置比较，具体为，终端可在第一位置与第二位置之间进行预处理，以将第一位置与第二位置之间的偏移距离，偏移角度等数据计算出来，并与位置关系进行比较，从而获得对应的偏移值，该偏移值为第一位置和第二位置与位置关系的匹配度，终端可将其设为第一相似度。
进一步地，在本发明人脸识别方法第四实施例的基础上，提出人脸识别方法第五实施例，参照图8，所述第五实施例与第四实施例之间的区别在于，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤之后还包括：
步骤S80，当终端检测到第一相似度小于或等于第一阈值时，输出人脸识别失败，重新获取人脸图像的第一提示信息；
当终端检测到第一相似度小于或等于第一阈值时，说明当前基于人脸特征和眼镜特征的人脸识别流程未通过验证，人脸识别失败，此时终端将以第一提示信息提醒用户重新获取人脸图像。
步骤S90，当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息。
假设用户连续几次都处于人脸识别验证失败的状态中，并且失败次数大于预设的第三阈值时，为保障终端的安全，终端将直接锁定移动终端的人脸识别功能，以避免用户是通过人脸照片进行人脸识别验证。此时，终端将输出执行密码验证的第二提示信息。所述密码验证指的是终端为避免由于误差原因导致的人脸验证失败，因此第二提示信息提供给用户一个解锁人脸识别功能的入口。
进一步地，在本发明人脸识别方法第五实施例的基础上，提出人脸识别方法第六实施例，所述第六实施例与第五实施例之间的区别在于，所述当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息的步骤之后还包括：
步骤S100，终端获取基于第二提示信息输入的密码信息；
步骤S110，当终端检测到密码信息通过终端密码验证时，解锁终端的人脸识别功能。
用于可基于第二提示信息中的输入框输入密码信息，通常密码信息是事先预设过的紧急解锁密码，或者可以是发送至终端ID号的实时验证码。通过密码信息，终端可对其进行终端密码验证，当终端检测到密码信息通过终端密码验证时，终端将解锁终端的人脸识别功能。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；
终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征；
终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述人脸识别方法和移动终端各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法应用于移动终端，所述人脸识别方法包括：
当终端检测到人脸识别解锁指令时，根据预设摄像头获取用户基于预设提示表情输入的人脸图像，所述预设提示表情由预设表情图像提取，由终端通过语音提示以提醒用户输入预设表情；
终端从人脸图像中提取人脸特征，并提取人脸图像中的眼镜特征，所述人脸特征包括人脸表情、脸部纹理和皮肤松弛度，所述眼镜特征包括镜框颜色、镜框形状和镜框宽度；
终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度；
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，执行终端解锁功能；
所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取预设标准特征中的标准人脸特征和标准眼镜特征；
终端将对人脸特征与标准人脸特征进行匹配分析，获得第一匹配结果；
终端将对眼镜特征与标准眼镜特征进行匹配分析，获得第二匹配结果；
终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度。
2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述终端将第一匹配结果和第二匹配结果进行融合分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端根据预设的光线传感器获取当前的光线强度；
终端根据光线强度确定第一匹配结果的第一权重值和第二匹配结果的第二权重值；
终端根据第一匹配结果、第二匹配结果、第一权重值和第二权重值进行融合分析，以获得第一相似度。
3.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述移动终端与智能眼镜通信连接，所述当终端检测到人脸相似度大于预设阈值时，执行终端解锁功能的步骤包括：
当终端检测到第一相似度大于第一阈值时，接收智能眼镜发送的设备特征；
终端对设备特征与眼镜特征进行匹配分析，以获得第二相似度；
当终端检测到第二相似度大于第二阈值时，执行终端解锁功能。
4.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤包括：
终端获取眼镜特征中眼镜架的第一位置；
终端获取人脸特征中鼻梁的第二位置；
终端获取预设标准特征中的标准眼镜架和标准鼻梁的位置关系；
终端将第一位置和第二位置与位置关系进行位置比较，以获得第一相似度。
5.如权利要求4所述的人脸识别方法，其特征在于，所述终端将人脸特征和眼镜特征与预设标准特征进行匹配分析，以获得第一相似度的步骤之后还包括：
当终端检测到第一相似度小于或等于第一阈值时，输出人脸识别失败，重新获取人脸图像的第一提示信息；
当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息。
6.如权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，
所述当终端检测到人脸识别的失败次数大于第三阈值时，锁定移动终端的人脸识别功能，并输出执行密码验证的第二提示信息的步骤之后还包括：
终端获取基于第二提示信息输入的密码信息；
当终端检测到密码信息通过终端密码验证时，解锁终端的人脸识别功能。
7.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的人脸识别程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述人脸识别程序，以实现如权利要求1至6中任一项所述的人脸识别方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有人脸识别程序，所述人脸识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的人脸识别方法的步骤。
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Address before: 518057 Dazu Innovation Building, 9018 Beihuan Avenue, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province, 6-8, 10-11, 6 and 6-10 floors in Area A, B and C

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