CN108960156A - 一种人脸检测识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种人脸检测识别方法及装置，预先采集至少一个侧脸图像，其中，每一个侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像；从每一个侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征；还包括：获取待检测图像；从待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征；根据人脸角度特征确定待检测图像对应的目标偏转角度；从各个侧脸图像中，确定偏转角度与目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像；将待比对人脸特征分别与每一个待选侧脸图像对应的侧脸特征进行比对，获得待检测图像与每一个待选侧脸图像的相似度；根据相似度，从各个待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像。本方案能够基于人脸的侧脸图像实现人脸识别。

Description

一种人脸检测识别方法及装置

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种人脸检测识别方法及装置。

背景技术

随着生物识别技术的发展，人脸检测识别技术越来越多的走进了人们的生活。从行业用户、商业用户、到个人用户，在门禁、考勤、通道、卡口、智能家居、机器人、医疗、制造、金融、安防监控等领域有着迫切的应用需求，拥有巨大的市场前景。

目前，人脸检测识别技术主要适用于正面人脸，因此对采集的图像要求较高，需要采集到用户的正面人脸才能进行识别。但是，在实际应用中，多数情况采集到的并非正面人脸，因此现有技术的检测方法无法基于人脸的侧脸图像实现人脸识别。

发明内容

本发明实施例提供了一种人脸检测识别方法及装置，能够基于人脸的侧脸图像实现人脸识别。

第一方面，本发明实施例提供了一种人脸检测识别方法，预先采集至少一个侧脸图像，其中，每一个所述侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像；

从每一个所述侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征；

还包括：

获取待检测图像；

从所述待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征；

根据所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度；

从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像；

将所述待比对人脸特征分别与每一个所述待选侧脸图像对应的所述侧脸特征进行比对，获得所述待检测图像与每一个所述待选侧脸图像的相似度；

根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像。

优选地，在所述获取待检测图像之前，进一步包括：

设定每一个所述偏转角度对应的可信度；

所述根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像，包括：

从各个所述相似度中，确定与所述待检测图像的所述相似度数值最高的目标侧脸图像；

在所述从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像之后，进一步包括：

从所述可信度中确定与所述目标侧脸图像的所述偏转角度相对应的目标可信度；

将所述目标可信度与数值最高的所述相似度相乘，获得所述待检测图像的识别成功度；

输出所述目标侧脸图像和所述识别成功度。

优选地，所述人脸角度特征，包括：鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，其中，所述外眼角与所述嘴角位于同一侧；

所述根据所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度，包括：

当所述待检测图像中眼睛的数量为2时，所述眼睛，包括：第一眼睛和第二眼睛；

S0：根据预设的识别规则，从所述第一眼睛和所述第二眼睛中确定出待检测眼睛；

S1：确定所述鼻尖分别与所述待检测眼睛的外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，执行S2；

S2：从预存的至少一个区间中确定所述余弦值对应的余弦区间，其中，所述余弦值位于所述余弦区间内，每一个所述余弦区间对应一个所述偏转角度，执行S3；

S3：从所述偏转角度中确定出所述余弦区间对应的偏转角度，为所述待检测图像的目标偏转角度；

当所述待检测图像中眼睛的数量为1时，确定所述眼睛为所述待检测眼睛，执行S1。

优选地，所述从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像，包括：

从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像。

优选地，所述待比对人脸特征，包括：脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个；

其中，所述侧脸特征与所述待比对人脸特征相同。

第二方面，本发明实施例提供了一种人脸检测识别装置，包括：

采集设置单元，用于预先采集至少一个侧脸图像，其中，每一个所述侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像；获取待检测图像；

特征处理单元，用于从所述采集设置单元采集的每一个所述侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征；从所述待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征；

检测识别单元，用于根据所述特征处理单元提取的所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度；从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像；将所述待比对人脸特征分别与每一个所述待选侧脸图像对应的所述侧脸特征进行比对，获得所述待检测图像与每一个所述待选侧脸图像的相似度；根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像。

优选地，所述采集设置单元，进一步用于设定每一个所述偏转角度对应的可信度；

所述检测识别单元，用于从各个所述相似度中，确定与所述待检测图像的所述相似度数值最高的目标侧脸图像；从所述采集设置单元设置的所述可信度中确定与所述目标侧脸图像的所述偏转角度相对应的目标可信度；将所述目标可信度与数值最高的所述相似度相乘，获得所述待检测图像的识别成功度；输出所述目标侧脸图像和所述识别成功度。

优选地，所述人脸角度特征，包括：鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，其中，所述外眼角与所述嘴角位于同一侧；

检测识别单元，用于当所述待检测图像中眼睛的数量为2时，所述眼睛，包括：第一眼睛和第二眼睛，执行：

S0：根据预设的识别规则，从所述第一眼睛和所述第二眼睛中确定出待检测眼睛；

S1：确定所述鼻尖分别与所述待检测眼睛的外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，执行S2；

S2：从预存的至少一个区间中确定所述余弦值对应的余弦区间，其中，所述余弦值位于所述余弦区间内，每一个所述余弦区间对应一个所述偏转角度，执行S3；

S3：从所述偏转角度中确定出所述余弦区间对应的偏转角度，为所述待检测图像的目标偏转角度；

当所述待检测图像中眼睛的数量为1时，确定所述眼睛为所述待检测眼睛，执行S1。

优选地，检测识别单元，用于从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像。

优选地，所述待比对人脸特征，包括：脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个；

其中，所述侧脸特征与所述待比对人脸特征相同。

在本发明实施例中，通过采集人脸的不同的偏转角度相对应的至少一个侧脸图像，以及从各个侧脸图像中提取出对应的侧脸特征，可以使得在获取到待检测图像时，从待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征，再根据人脸角度特征确定出待检测图像对应的目标偏转角度后，即可确定与目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像，将待比对人脸特征分别与每一个待选侧脸特征进行比对，即可获得待检测图像与每一个待选侧脸图像的相似度，再根据相似度即可确定作为识别结果的目标侧脸图像，而无需获取正面人脸，因此，能够基于人脸的侧脸图像实现人脸识别。

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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种人脸检测识别方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的另一种人脸检测识别方法的流程图；

图3是本发明一实施例提供的一种人脸检测识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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的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。

如图1所示，本发明实施例提供了一种人脸检测识别方法，包括：

步骤101：预先采集至少一个侧脸图像，其中，每一个所述侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像；

步骤102：从每一个所述侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征；

步骤103：获取待检测图像；

步骤104：从所述待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征；

步骤105：根据所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度；

步骤106：从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像；

步骤107：将所述待比对人脸特征分别与每一个所述待选侧脸图像对应的所述侧脸特征进行比对，获得所述待检测图像与每一个所述待选侧脸图像的相似度；

步骤108：根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像。

在本发明实施例中，通过采集人脸的不同的偏转角度相对应的至少一个侧脸图像，以及从各个侧脸图像中提取出对应的侧脸特征，可以使得在获取到待检测图像时，从待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征，再根据人脸角度特征确定出待检测图像对应的目标偏转角度后，即可确定与目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像，将待比对人脸特征分别与每一个待选侧脸特征进行比对，即可获得待检测图像与每一个待选侧脸图像的相似度，再根据相似度即可确定作为识别结果的目标侧脸图像，而无需获取正面人脸，因此，能够基于人脸的侧脸图像实现人脸识别。

在本发明一实施例中，在所述获取待检测图像之前，进一步包括：

设定每一个所述偏转角度对应的可信度；

所述根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像，包括：

从各个所述相似度中，确定与所述待检测图像的所述相似度数值最高的目标侧脸图像；

在所述从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像之后，进一步包括：

从所述可信度中确定与所述目标侧脸图像的所述偏转角度相对应的目标可信度；

将所述目标可信度与数值最高的所述相似度相乘，获得所述目待检测图像的识别成功度；

输出所述目标侧脸图像和所述识别成功度。

在本发明实施例中，根据偏转角度的不同设定不同的可信度，在确定出待检测图像与每一个侧脸图像的相似度后，将与待检测图像的相似度数值最高的目标侧脸图像与该相似度对应的可信度相乘，即可获得目标侧脸图像的识别成功度，输出识别成功度和目标侧脸图像，可以使得用户将目标侧脸图像作为参考，确定待检测图像中的用户，再根据输出的识别成功度，确定待检测图像识别成功的可能性。

在本发明一实施例中，所述人脸角度特征，包括：鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，其中，所述外眼角与所述嘴角位于同一侧；

所述根据所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度，包括：

当所述待检测图像中眼睛的数量为2时，所述眼睛，包括：第一眼睛和第二眼睛；

S0：根据预设的识别规则，从所述第一眼睛和所述第二眼睛中确定出待检测眼睛；

S1：确定所述鼻尖分别与所述待检测眼睛的外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，执行S2；

S2：从预存的至少一个区间中确定所述余弦值对应的余弦区间，其中，所述余弦值位于所述余弦区间内，每一个所述余弦区间对应一个所述偏转角度，执行S3；

S3：从所述偏转角度中确定出所述余弦区间对应的偏转角度，为所述待检测图像的目标偏转角度；

当所述待检测图像中眼睛的数量为1时，确定所述眼睛为所述待检测眼睛，执行S1。

在本发明实施例中，在确定待检测图像对应的目标偏转角度时，需要根据待检测图像中的鼻尖分别与位于同一侧的嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，从预存的至少一个区间内，确定该余弦值所对应的余弦区间，即可确定余弦区间对应的偏转角度为待检测图像对应的目标偏转角度，再从各个侧脸图像中确定出与目标偏转角度对应的目标侧脸图像即可进行人脸识别，而无需将待检测图像与每一个侧脸图像对比识别，从而可以减少待检测图像人脸识别的时间，实现提高人脸检测识别效率的目的。

为了提高人脸检测识别速度，在本发明一实施例中，所述从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像，包括：

从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像。

在本发明实施例中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像，可以避免将待检测图像与每一个侧脸图像对比识别，从而可以减少待检测图像人脸识别的时间，提高人脸检测识别效率。

为了提高待检测图像人脸识别的准确率，在本发明一实施例中，所述待比对人脸特征，包括：脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个；

其中，所述侧脸特征与所述待比对人脸特征相同。

在本发明实施例中，在确定待检测图像与每一个人脸图像的相似度时，需要根据脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个待比对人脸特征确定，以使实现提高待检测图像人脸识别的准确率的目的。

为了更加清楚的说明本发明的技术方案及优点，对本发明实施例提供了一种人脸检测识别方法进行详细说明，如图2所示，具体可以包括以下步骤：

步骤201，预先采集至少一个侧脸图像，其中，每个侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像。

具体地，在进行人脸检测识别之前，需要先采集人脸的不同偏转角度的侧脸图像，以使在获取到待检测图像时，利用采集的侧脸图像识别待检测图像。

需要说明的是偏转角度可以为偏转0度(即正面人脸)、偏转15度、偏转30度、偏转45度、偏转60度、偏转75度和偏转90度。

举例来说，采集用户小张的人脸向右偏转15度时的侧脸图像yza、向右偏转30度时的侧脸图像yzb、向右偏转45度时的侧脸图像yzc、向右偏转60度时的侧脸图像yzd、向右偏转75度时的侧脸图像yze、向右偏转90度时的侧脸图像yzf，以及向左偏转15度时的侧脸图像zza、向左偏转30度时的侧脸图像zzb、向左偏转45度时的侧脸图像zzc、向左偏转60度时的侧脸图像zzd、向左偏转75度时的侧脸图像zze、向左偏转90度时的侧脸图像zzf。

采集用户小崔的人脸向右偏转15度时的侧脸图像yca、向右偏转30度时的侧脸图像ycb、向右偏转45度时的侧脸图像ycc、向右偏转60度时的侧脸图像ycd、向右偏转75度时的侧脸图像yce、向右偏转90度时的侧脸图像ycf，以及向左偏转15度时的侧脸图像zca、向左偏转30度时的侧脸图像zcb、向左偏转45度时的侧脸图像zcc、向左偏转60度时的侧脸图像zcd、向左偏转75度时的侧脸图像zce、向左偏转90度时的侧脸图像zcf。

步骤202，从每一个侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征。

具体地，每个侧脸图像中都存在不同的侧脸特征，如脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，以使在获取到待检测图像时，利用至少三个侧脸特征对待检测图像进行检测识别。

举例来说，分别从侧脸图像yza、侧脸图像yzb、侧脸图像yzc、侧脸图像yzd、侧脸图像yze、侧脸图像yzf、侧脸图像zza、侧脸图像zzb、侧脸图像zzc、侧脸图像zzd、侧脸图像zze、侧脸图像zzf、侧脸图像yca、侧脸图像ycb、侧脸图像ycd、侧脸图像yce、侧脸图像ycf、侧脸图像zca、侧脸图像zcb、侧脸图像zcc、侧脸图像zcd、侧脸图像zce和侧脸图像zcf中分别提取出对应的脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值的侧脸特征。

步骤203，设定每一个偏转角度对应的可信度。

具体地，有一定偏转角度的侧脸的识别会存在一定误差，因此，需要根据偏转角度的不同设定不同的可信度，再将可信度与识别的相似度相乘，结果作为识别结果供用户参考。

举例来说：偏转角度为15度，对应的可信度为0.9；

偏转角度为30度，对应的可信度为0.8；

偏转角度为45度，对应的可信度为0.6；

偏转角度为60度，对应的可信度为0.5；

偏转角度为75度，对应的可信度为0.4；

偏转角度为90度，对应的可信度为0.2。

步骤204，获取待检测图像；

具体地，如需对某一用户进行识别，需要获取到该用户的人脸图像，即待检测图像。

举例来说，通过摄像头获取用户为小崔的人脸的待检测图像。

步骤205，从待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征。

具体地，从待检测图像中分别提取出人脸角度特征和待比对人脸特征，可以根据人脸角度特征确定待检测图像对应的偏转角度，利用待比对人脸特征与偏转角度相同的侧脸图像进行比对，即可对待检测图像进行检测识别。

举例来说，从待检测图像中提取出人脸角度特征为：脸部轮廓的长度23cm、脸部轮廓的宽度第一眼睛的宽度3cm，第二眼睛的宽度为2cm、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离4cm、鼻尖与下颌的垂直距离4.5cm、鼻尖与下颌的水平距离12cm、嘴角与耳廓外侧的水平距离15cm，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值0.8的待比对人脸特征。

步骤206，根据人脸角度特征确定待检测图像对应的目标偏转角度。

具体地，当人脸角度特征为鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值时，需要确定待检测图像中眼睛的数量，当眼睛数量为2时，则根据预设的识别规则，从待检测图像中确定待检测眼睛，否则，将待检测图像中唯一的眼睛作为待检测眼睛，如下：

当待检测图像中眼睛的数量为2时，眼睛，包括：第一眼睛和第二眼睛；

S0：根据预设的识别规则，从第一眼睛和第二眼睛中确定出待检测眼睛；

S1：确定鼻尖分别与待检测眼睛的外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，执行S2；

S2：从预存的至少一个区间中确定余弦值对应的余弦区间，其中，余弦值位于余弦区间内，每一个余弦区间对应一个偏转角度，执行S3；

S3：从偏转角度中确定出余弦区间对应的偏转角度，为待检测图像的目标偏转角度；

当待检测图像中眼睛的数量为1时，确定眼睛为待检测眼睛，执行S1。

相同偏转角度的人脸图像中提取出的余弦值可能存在微小差异，因为为了减小判断偏转角度的误差，预先存储每个偏转角度对应的区间，在从待检测图像中提取出余弦值后，确定该余弦值对应的区间，即可确定该区间对应的偏转角度为待检测图像的偏转角度。

由于每一个预先区间对应一个偏转角度，因此，在确定出与余弦值对应的余弦区间后，即可确定余弦区间对应的偏转角度为待检测图像对应的目标偏转角度。

举例来说，预设的识别规则为选定面积较大的侧脸上的眼睛作为待检测眼睛；

当待检测图像中眼睛数量为2个时，分别确定待检测图像中右侧脸的面积和左侧脸的面积，当右侧脸的面积比左侧脸的面积大，选定右眼作为待检测眼睛。

待检测图像中鼻尖分别与右眼的外眼角和右脸的嘴角连接所形成的夹角的余弦值为0.8；

存储偏转角度为15度时，对应的余弦区间为(0.93，0.98]；

偏转角度为30度时，对应的余弦区间为(0.77，0.93]；

偏转角度为45度时，对应的余弦区间为(0.64，0.77]；

偏转角度为60度时，对应的余弦区间为(0.34，0.64]；

偏转角度为75度时，对应的余弦区间为(0.17，0.34]；

偏转角度为90度时，对应的余弦区间为[0，0.17]；

从待检测图像提取出的余弦值为0.8，位于偏转角度30度对应的余弦区间(0.77，0.93]内，因此，待检测图像对应的目标偏转角度为偏转角度30度。

步骤207，从各个侧脸图像中，确定偏转角度与目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像。

具体地，在确定出待检测图像的人脸角度特征后，需要从存储的各个侧脸图像中，确定偏转角度相同的待选侧脸图像，以使缩小待检测图像检测识别的范围。

举例来说，由于待检测图像的右侧脸面积比左侧连面积大，可以确定待检测图像中的人脸向左偏转。从各个侧脸图像中，确定向左偏转角度为30度的待选侧脸图像zzb和待选侧脸图像zcb。

步骤208，将待比对人脸特征分别与每一个待选侧脸图像对应的侧脸特征进行比对，获得待检测图像与每一个待选侧脸图像的相似度。

具体地，根据下述公式确定待检测图像与每一个待选侧脸图像的相似度：

其中，r表征第r个待选侧脸图像，d表征待检测图像，D表征待检测图像与第r个待选侧脸图像的相似值，L_c表征脸部轮廓的长度、L_k表征脸部轮廓的宽度，α表征预设的第一权重值，Y_1d表征第一眼睛的宽度，Y_2d表征第二眼睛的宽度，y表征预设的第二权重值，B表征鼻尖与眼睛下缘的垂直距离，λ表征预设的第三权重值，H表征鼻尖与下颌的垂直距离，h表征预设的第四权重值，S表征鼻尖与下颌的水平距离，β表征预设的第五权重值，Z表征嘴角与耳廓外侧的水平距离，δ表征预设的第六权重值，C表征鼻尖分别与外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，其中，眼睛、嘴角和耳廓位于同一侧。

举例来说，待选侧脸图像zzb的脸部轮廓的长度为22.8cm、脸部轮廓的宽度为17.8cm，第一眼睛的宽度2.9cm，第二眼睛的宽度为2.1cm、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离4.1cm、鼻尖与下颌的垂直距离4.5cm、鼻尖与下颌的水平距离11.7cm、嘴角与耳廓外侧的水平距离15.1cm，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值0.79。

预设的第一权重值为0.1，第二权重值为0.2，第三权重值为0.15，第四权重值为0.25，第五权重值为0.2，第六权重值为0.1。

根据上述公式，可获得待检测图像与待选侧脸图像zzb的相似度为0.6。

同样地，根据上述方法，获得待检测图像与待选侧脸图像zcb的相似度为0.1。

步骤209，从各个相似度中，确定与待检测图像的相似度数值最高的目标侧脸图像。

具体地，在确定待检测图像与偏转角度相同的侧脸图像的相似度后，需要从确定的各个相似度中确定数值最高的相似度，即可确定数值最高待选侧脸图像为目标侧脸图像。

举例来说，根据相似度为0.1和0.6，可确定待选侧脸图像yzb与待检测图像相似度最高，因此可确定待选侧脸图像yzb为目标侧脸图像。

步骤210，从可信度中确定与目标侧脸图像的偏转角度相对应的目标可信度。

具体地，在确定出目标侧脸图像后，需要根据目标侧脸图像的偏转角度，确定与该偏转角度的可信度，以使根据相似度和可信度确定待检测图像识别成功的可能性。

举例来说，待选侧脸图像yzb的偏转角度为偏转30度，因此，对应的可信度为0.8。

步骤211，将目标可信度与数值最高的相似度相乘，获得待检测图像的识别成功度。

具体地，由于人脸偏转角度越大，各个人脸上的区别特征越少，因此，检测识别可能存在一定误差，将数值最高的相似度与其对应的可信度相乘，结果可作为用户对待检测图像识别成功的参考。

举例来说，待检测图像的识别成功度为0.8*0.6＝0.48。

步骤212，输出目标侧脸图像和识别成功度。

具体地，输出目标侧脸图像和识别成功度，可以使得用户根据识别成功度确定待检测图像识别成功的可能性，输出目标侧脸图像可以使得用户根据目标侧脸图像，识别待检测图像中的用户。

举例来说，输出识别成功度0.48、侧脸图像yzb和侧脸图像yzb对应的用户信息为小张，当小张为该企业的VIP客户时，大堂经理可主动上前对其推荐业务。

如图3所示，本发明实时例提供了一种人脸检测识别装置，包括：

采集设置单元301，用于预先采集至少一个侧脸图像，其中，每一个所述侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像；获取待检测图像；

特征处理单元302，用于从所述采集设置单元301采集的每一个所述侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征；从所述待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征；

检测识别单元303，用于根据所述特征处理单元302提取的所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度；从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像；将所述待比对人脸特征分别与每一个所述待选侧脸图像对应的所述侧脸特征进行比对，获得所述待检测图像与每一个所述待选侧脸图像的相似度；根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像。

在本发明实施例中，通过采集设置单元采集人脸的不同的偏转角度相对应的至少一个侧脸图像，以及通过特征处理单元从各个侧脸图像中提取出对应的侧脸特征，可以使得采集设置单元在获取到待检测图像时，特征处理单元从待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征，再通过检测识别单元根据人脸角度特征确定出待检测图像对应的目标偏转角度后，即可确定与目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像，将待比对人脸特征分别与每一个待选侧脸特征进行比对，即可获得待检测图像与每一个待选侧脸图像的相似度，再根据相似度即可确定作为识别结果的目标侧脸图像，而无需获取正面人脸，因此，能够基于人脸的侧脸图像实现人脸识别。

在本发明一实施例中，所述采集设置单元，进一步用于设定每一个所述偏转角度对应的可信度；

所述检测识别单元，用于从各个所述相似度中，确定与所述待检测图像的所述相似度数值最高的目标侧脸图像；从所述采集设置单元设置的所述可信度中确定与所述目标侧脸图像的所述偏转角度相对应的目标可信度；将所述目标可信度与数值最高的所述相似度相乘，获得所述待检测图像的识别成功度；输出所述目标侧脸图像和所述识别成功度。

在本发明一实施例中，所述人脸角度特征，包括：鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，其中，所述外眼角与所述嘴角位于同一侧；

检测识别单元，用于当所述待检测图像中眼睛的数量为2时，所述眼睛，包括：第一眼睛和第二眼睛，执行：

S0：根据预设的识别规则，从所述第一眼睛和所述第二眼睛中确定出待检测眼睛；

S1：确定所述鼻尖分别与所述待检测眼睛的外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，执行S2；

S2：从预存的至少一个区间中确定所述余弦值对应的余弦区间，其中，所述余弦值位于所述余弦区间内，每一个所述余弦区间对应一个所述偏转角度，执行S3；

S3：从所述偏转角度中确定出所述余弦区间对应的偏转角度，为所述待检测图像的目标偏转角度；

当所述待检测图像中眼睛的数量为1时，确定所述眼睛为所述待检测眼睛，执行S1。

在本发明一实施例中，检测识别单元，用于从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像。

在本发明一实施例中，所述待比对人脸特征，包括：脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个；

其中，所述侧脸特征与所述待比对人脸特征相同。

本发明各个实施例至少具有如下有益效果：

1、在本发明一是实施例中，通过采集人脸的不同的偏转角度相对应的至少一个侧脸图像，以及从各个侧脸图像中提取出对应的侧脸特征，可以使得在获取到待检测图像时，从待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征，再根据人脸角度特征确定出待检测图像对应的目标偏转角度后，即可确定与目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像，将待比对人脸特征分别与每一个待选侧脸特征进行比对，即可获得待检测图像与每一个待选侧脸图像的相似度，再根据相似度即可确定作为识别结果的目标侧脸图像，而无需获取正面人脸，因此，能够基于人脸的侧脸图像实现人脸识别。

2、在本发明一是实施例中，根据偏转角度的不同设定不同的可信度，在确定出待检测图像与每一个侧脸图像的相似度后，将与待检测图像的相似度数值最高的目标侧脸图像与该相似度对应的可信度相乘，即可获得目标侧脸图像的识别成功度，输出识别成功度和目标侧脸图像，可以使得用户将目标侧脸图像作为参考，确定待检测图像中的用户，再根据输出的识别成功度，确定待检测图像识别成功的可能性。

3、在本发明一是实施例中，在确定待检测图像对应的目标偏转角度时，需要根据待检测图像中的鼻尖分别与位于同一侧的嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，从预存的至少一个区间内，确定该余弦值所对应的余弦区间，即可确定余弦区间对应的偏转角度为待检测图像对应的目标偏转角度，再从各个侧脸图像中确定出与目标偏转角度对应的目标侧脸图像即可进行人脸识别，而无需将待检测图像与每一个侧脸图像对比识别，从而可以减少待检测图像人脸识别的时间，实现提高人脸检测识别效率的目的。

4、在本发明一是实施例中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像，可以避免将待检测图像与每一个侧脸图像对比识别，从而可以减少待检测图像人脸识别的时间，提高人脸检测识别效率。

5、在本发明一是实施例中，在确定待检测图像与每一个人脸图像的相似度时，需要根据脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个待比对人脸特征确定，以使实现提高待检测图像人脸识别的准确率的目的。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个······”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。

最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种人脸检测识别方法，其特征在于，

预先采集至少一个侧脸图像，其中，每一个所述侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像；

从每一个所述侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征；

还包括：

获取待检测图像；

从所述待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征；

根据所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度；

从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像；

将所述待比对人脸特征分别与每一个所述待选侧脸图像对应的所述侧脸特征进行比对，获得所述待检测图像与每一个所述待选侧脸图像的相似度；

根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在所述获取待检测图像之前，进一步包括：

设定每一个所述偏转角度对应的可信度；

所述根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像，包括：

从各个所述相似度中，确定与所述待检测图像的所述相似度数值最高的目标侧脸图像；

在所述从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像之后，进一步包括：

从所述可信度中确定与所述目标侧脸图像的所述偏转角度相对应的目标可信度；

将所述目标可信度与数值最高的所述相似度相乘，获得所述待检测图像的识别成功度；

输出所述目标侧脸图像和所述识别成功度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述人脸角度特征，包括：鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，其中，所述外眼角与所述嘴角位于同一侧；

所述根据所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度，包括：

当所述待检测图像中眼睛的数量为2时，所述眼睛，包括：第一眼睛和第二眼睛；

S0：根据预设的识别规则，从所述第一眼睛和所述第二眼睛中确定出待检测眼睛；

S1：确定所述鼻尖分别与所述待检测眼睛的外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，执行S2；

S2：从预存的至少一个区间中确定所述余弦值对应的余弦区间，其中，所述余弦值位于所述余弦区间内，每一个所述余弦区间对应一个所述偏转角度，执行S3；

S3：从所述偏转角度中确定出所述余弦区间对应的偏转角度，为所述待检测图像的目标偏转角度；

当所述待检测图像中眼睛的数量为1时，确定所述眼睛为所述待检测眼睛，执行S1。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像，包括：

从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像。

5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，

所述待比对人脸特征，包括：脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个；

其中，所述侧脸特征与所述待比对人脸特征相同。

6.一种人脸检测识别装置，其特征在于，包括：

采集设置单元，用于预先采集至少一个侧脸图像，其中，每一个所述侧脸图像为设定的偏转角度的人脸图像；获取待检测图像；

特征处理单元，用于从所述采集设置单元采集的每一个所述侧脸图像中分别提取出对应的侧脸特征；从所述待检测图像中提取出人脸角度特征和待比对人脸特征；

检测识别单元，用于根据所述特征处理单元提取的所述人脸角度特征确定所述待检测图像对应的目标偏转角度；从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度对应的至少一个待选侧脸图像；将所述待比对人脸特征分别与每一个所述待选侧脸图像对应的所述侧脸特征进行比对，获得所述待检测图像与每一个所述待选侧脸图像的相似度；根据所述相似度，从各个所述待选侧脸图像中识别出作为识别结果的目标侧脸图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述采集设置单元，进一步用于设定每一个所述偏转角度对应的可信度；

所述检测识别单元，用于从各个所述相似度中，确定与所述待检测图像的所述相似度数值最高的目标侧脸图像；从所述采集设置单元设置的所述可信度中确定与所述目标侧脸图像的所述偏转角度相对应的目标可信度；将所述目标可信度与数值最高的所述相似度相乘，获得所述待检测图像的识别成功度；输出所述目标侧脸图像和所述识别成功度。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述人脸角度特征，包括：鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值，其中，所述外眼角与所述嘴角位于同一侧；

检测识别单元，用于当所述待检测图像中眼睛的数量为2时，所述眼睛，包括：第一眼睛和第二眼睛，执行：

S0：根据预设的识别规则，从所述第一眼睛和所述第二眼睛中确定出待检测眼睛；

S1：确定所述鼻尖分别与所述待检测眼睛的外眼角和嘴角连接所形成的夹角的余弦值，执行S2；

S2：从预存的至少一个区间中确定所述余弦值对应的余弦区间，其中，所述余弦值位于所述余弦区间内，每一个所述余弦区间对应一个所述偏转角度，执行S3；

S3：从所述偏转角度中确定出所述余弦区间对应的偏转角度，为所述待检测图像的目标偏转角度；

当所述待检测图像中眼睛的数量为1时，确定所述眼睛为所述待检测眼睛，执行S1。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

检测识别单元，用于从各个所述侧脸图像中，确定偏转角度与所述目标偏转角度相同的至少一个待选侧脸图像。

10.根据权利要求6至9中任一所述的装置，其特征在于，

所述待比对人脸特征，包括：脸部轮廓的长度、脸部轮廓的宽度、第一眼睛的宽度、第二眼睛的宽度、鼻尖与眼睛下缘的垂直距离、鼻尖与下颌的垂直距离、鼻尖与下颌的水平距离、嘴角与耳廓外侧的水平距离，以及鼻尖分别与嘴角和外眼角的连接所形成的夹角的余弦值中的至少三个；

其中，所述侧脸特征与所述待比对人脸特征相同。