CN109635670A - 人脸识别方法、装置、终端设备、移动设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人脸识别方法、装置、终端设备、移动设备及存储介质,其中人脸识别方法包括:响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。本发明能够提高人脸识别的准确率,提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及生物识别技术领域,尤其涉及一种人脸识别方法、装置、终端设备、移动设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着技术的发展,生物识别技术越来越多的被应用到智能终端上,如手机上的指人脸识别技术等。本发明人实施现有技术的人脸识别过程中发现,现有人脸识别识别率较低,发明人发现这与用户手持手机的姿势有关,当用户斜着玩手机或者手机斜着放时进行人脸识别,此时人脸识别的识别率将降低,解锁成功率下降。
发明内容
本发明实施例提供一种人脸识别方法、装置、终端设备、移动设备及计算机可读存储介质,能有效提高人脸识别的准确率。
本发明一实施例提供一种人脸识别方法,适用于移动设备,包括:
响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;
当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。
与现有技术相比,本发明实施例所提供的人脸识别方法,在初次人脸识别不成功时,提供了通过加速度传感器获取移动设备的倾斜的角度,对应调整人脸信息的偏移,再对调整后的人脸信息进行识别的方案,从而提高人脸识别的准确率,提升用户体验。
进一步的,所述加速度传感器以所述移动设备上的一点为原点建立空间直角坐标系;其中,所述空间直角坐标系包括第一坐标轴,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴垂直于水平面;
则所述基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
获取所述第一坐标轴上的加速度数据;
根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值。
进一步的,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴向下垂直于水平面;
则所述根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
通过公式计算倾斜角度值;其中,表示倾斜角度值,a表示所述第一坐标轴上的加速度数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值将所述第二人脸信息逆时针转动,得到所述第三人脸信息。
进一步的,所述人脸数据为二进制数据矩阵,所述二进制数据矩阵包括行数据和列数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值对所述行数据和所述列数据进行对应转换,转换后得到新的二进制数据矩阵,所述新的二进制数据矩阵为所述第三人脸信息。
进一步的,所述方法还包括:
当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配不成功时,则在所述移动设备的显示界面上生成提示,以提示用户重新调整手持所述移动设备的姿势。
进一步的,所述方法还包括:
当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功或当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功时,则判断所述人脸识别正确,触发所述移动设备进行解锁。
相应,本发明实施例还提供一种人脸识别装置,适用于移动设备,包括:
第一人脸信息采集单元,用于响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
第一人脸信息匹配单元,用于将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;
加速度传感器启动单元,用于当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
倾斜角度值获取单元,用于基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
第二人脸信息采集单元,用于再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
第三人脸信息获取单元,用于根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
第三人脸信息匹配单元,用于将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。
相应,本发明实施例还提供一种人脸识别终端设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明任一实施例中所述的人脸识别方法。
相应,本发明实施例还提供一种移动设备,包括加速度传感器和本发明任一实施例中所述的一种人脸识别终端设备,其中,所述加速度传感器连接所述人脸识别终端设备。
相应,本发明实施例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包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行本发明任一实施例中所述的人脸识别方法。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种人脸识别方法的流程示意图;
图2是本发明一实施例提供的一种人脸识别方法中移动设备标准正立的示例图;
图3是本发明一实施例提供的一种人脸识别方法的移动设备偏移的示例图;
图4是本发明另一实施例提供的一种人脸识别方法的流程示意图;
图5是本发明一实施例提供的一种人脸识别装置的单元示意图。
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作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。
参见图1,是本发明一实施例提供的一种人脸识别方法的流程示意图,本发明一实施例提供一种人脸识别方法,适用于移动设备,本实施例适用的移动设备包括但不限于手机、平板设备、手提电脑和智能手表等。为便于说明和理解,本实施例在下述内容及附图中采用运用人脸识别最广泛的手机为例进行说明。
本发明一实施例提供的一种人脸识别方法包括:
S11、响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
S12、将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;
S13、当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
S14、基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
S15、再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
S16、根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
S17、将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。
进一步的,实现本实施例的预设步骤包括:
S10、采集初始人脸信息,并将所述采集的初始人脸信息保存以作为人脸信息模板。
在步骤S10采集初始人脸信息,可以提示用户手持移动设备时使移动设备处于标准正立状态,进一步的,还可以通过加速度传感器的数据判断移动设备当前是否处于正立摆放的状态,并根据加速度传感器的数据提示用户相应调整姿势。
标准正立状态指移动设备垂直摆放状态,具体,移动设备屏幕面对用户垂直摆放且与水平面相垂直,可参照图2所示示例。
所述加速度传感器以所述移动设备上的一点为原点建立空间直角坐标系;其中,所述空间直角坐标系包括第一坐标轴,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴垂直于水平面;
进一步的,S14基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
获取所述第一坐标轴上的加速度数据;
根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值。
进一步的,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴向下垂直于水平面;
则所述根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
通过公式计算倾斜角度值;其中,表示倾斜角度值,a表示所述第一坐标轴上的加速度数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值将所述第二人脸信息逆时针转动,得到所述第三人脸信息。
优选的,参见图2,图2为加速度传感器建立空间直角坐标系的一种方式,以移动设备的左上顶角为原点,以沿屏幕的垂直边方向为第一坐标轴Y,以沿屏幕的水平边方向为第二坐标轴X,以垂直于屏幕方向为第三坐标轴Z,移动设备正立时,Y轴垂直于水平面向下,此时Y轴方向的加速度数据为9.8m/s2。
参见图3所示,用户手持移动设备时,容易发生如图3所示的倾斜,从而导致采集人脸信息的偏差,进而影响人脸识别效果。移动设备发生如图3中的偏移时,获取到Y轴上的加速度数据为重力加速度g的一个分量,因此,本实施例通过Y轴上的加速度数据来确定Y轴相对于标准正立状态时所偏移的角度(即图中Y轴和g的夹角)。
进一步的,所述人脸数据为二进制数据矩阵,所述二进制数据矩阵包括行数据和列数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值对所述行数据和所述列数据进行对应转换,转换后得到新的二进制数据矩阵,所述新的二进制数据矩阵为所述第三人脸信息。
进一步的,所述方法还包括:
当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配不成功时,则在所述移动设备的显示界面上生成提示,以提示用户重新调整手持所述移动设备的姿势。
提示可以包括但不限于文字提示语音提示。
进一步的,所述方法还包括:
当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功或当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功时,则判断所述人脸识别正确,触发所述移动设备进行解锁。
参见图2,所述人脸识别方法可以适用于移动设备的解锁,得到如下本实施例提供的另一实施例:
S21、响应人脸识别解锁指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
S22、将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功,则执行步骤S28,当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,则执行步骤S23;
S23、启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
S24、基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
S25、再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
S26、根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
S27、将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配;若匹配成功,则执行步骤S28,若匹配不成功时,则执行步骤S29;
S28、判断所述人脸识别正确,触发所述移动设备进行解锁,并结束本次人脸识别;
S29、在所述移动设备的显示界面上生成提示,以提示用户重新调整手持所述移动设备的姿势。
本实施例在初次人脸识别不成功时,通过加速度传感器获取移动设备的倾斜的角度,对应调整人脸信息的偏移,再对调整后的人脸信息进行识别,从而提高人脸识别的准确率,提升用户体验。
参见图5,相应,本发明实施例还提供一种人脸识别装置,适用于移动设备,包括:
第一人脸信息采集单元1,用于响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
第一人脸信息匹配单元2,用于将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;
加速度传感器启动单元3,用于当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
倾斜角度值获取单元4,用于基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
第二人脸信息采集单元5,用于再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
第三人脸信息获取单元6,用于根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
第三人脸信息匹配单元7,用于将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。
进一步的,本实施例还包括下述单元:
模板采集单元0,用于采集初始人脸信息,并将所述采集的初始人脸信息保存以作为人脸信息模板。
在模板采集单元0采集初始人脸信息,可以提示用户手持移动设备时使移动设备处于标准正立状态,进一步的,还可以通过加速度传感器的数据判断移动设备当前是否处于正立摆放的状态,并根据加速度传感器的数据提示用户相应调整姿势。
标准正立状态指移动设备垂直摆放状态,具体,移动设备屏幕面对用户垂直摆放且与水平面相垂直,可参照图2所示示例。
所述加速度传感器以所述移动设备上的一点为原点建立空间直角坐标系,其中,所述空间直角坐标系包括第一坐标轴,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴垂直于水平面;
进一步的,倾斜角度值获取单元4基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
获取所述第一坐标轴上的加速度数据;
根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值。
进一步的,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴向下垂直于水平面;
则所述根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
通过公式计算倾斜角度值;其中,表示倾斜角度值,a表示所述第一坐标轴上的加速度数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值将所述第二人脸信息逆时针转动,得到所述第三人脸信息。
优选的,参见图2,图2为加速度传感器建立空间直角坐标系的一种方式,以移动设备的左上顶角为原点,以沿屏幕的垂直边方向为第一坐标轴Y,以沿屏幕的水平边方向为第二坐标轴X,以垂直于屏幕方向为第三坐标轴Z,移动设备正立时,Y轴垂直于水平面向下,此时Y轴方向的加速度数据为9.8m/s2。
参见图3所示,用户手持移动设备时,容易发生如图3所示的倾斜,从而导致采集人脸信息的偏差,进而影响人脸识别效果。移动设备发生如图3中的偏移时,获取到Y轴上的加速度数据为重力加速度g的一个分量,因此,本实施例通过Y轴上的加速度数据来确定Y轴相对于标准正立状态时所偏移的角度(即图中Y轴和g的夹角)。
进一步的,所述人脸数据为二进制数据矩阵,所述二进制数据矩阵包括行数据和列数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值对所述行数据和所述列数据进行对应转换,转换后得到新的二进制数据矩阵,所述新的二进制数据矩阵为所述第三人脸信息。
进一步的,所述装置还包括:
提示单元8,用于当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配不成功时,则在所述移动设备的显示界面上生成提示,以提示用户重新调整手持所述移动设备的姿势。
提示可以包括但不限于文字提示语音提示。
本实施例可以适用于解锁,具体在第一人脸信息匹配单元2当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功或第三人脸信息匹配单元7当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功时,则还包括执行判断所述人脸识别正确,触发所述移动设备进行解锁。
本实施例在初次人脸识别不成功时,通过加速度传感器获取移动设备的倾斜的角度,对应调整人脸信息的偏移,再对调整后的人脸信息进行识别,从而提高人脸识别的准确率,提升用户体验。
相应,本发明实施例还提供一种人脸识别终端设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明上述任一实施例中所述的人脸识别方法,具体的人脸识别方法的过程原理可以参照上述说明,此处不再赘述。
所述人脸识别终端设备包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,例如人脸识别程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个人脸识别方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S11~S17。或者,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图5所述的单元结构。
示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述人脸识别终端设备中的执行过程。例如,所述计算机程序可以被分割成图5所述的单元结构,各模块具体功能如下:
第一人脸信息采集单元1,用于响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
第一人脸信息匹配单元2,用于将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;
加速度传感器启动单元3,用于当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
倾斜角度值获取单元4,用于基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
第二人脸信息采集单元5,用于再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
第三人脸信息获取单元6,用于根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
第三人脸信息匹配单元7,用于将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。
所述人脸识别终端设备可以是手机、智能手表、平板、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述人脸识别终端设备可包括,但不仅限于,处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是人脸识别终端设备的示例,并不构成对人脸识别终端设备的限定,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,例如所述人脸识别终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述人脸识别终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个人脸识别终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述人脸识别终端设备的各种功能。所述存储器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,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、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。
其中,所述人脸识别终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
相应,本发明实施例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包括存储的计算机程序;其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行本发明任一实施例中所述的人脸识别方法。
相应,本发明实施例还提供一种移动设备,包括加速度传感器和本发明任一实施例中所述的一种人脸识别终端设备;其中,所述加速度传感器连接所述人脸识别终端设备。关于加速度传感器的描述可以参照上述实施例中的说明。
需说明的是,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外,本发明提供的装置实施例附图中,模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接,具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种人脸识别方法,其特征在于,适用于移动设备,包括:
响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;
当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。
2.如权利要求1所述的人脸识别方法,其特征在于,所述加速度传感器以所述移动设备上的一点为原点建立空间直角坐标系;其中,所述空间直角坐标系包括第一坐标轴,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴垂直于水平面;
则所述基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
获取所述第一坐标轴上的加速度数据;
根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值。
3.如权利要求2所述的人脸识别方法,其特征在于,所述移动设备标准正立时所述第一坐标轴向下垂直于水平面;
则所述根据所述加速度数据计算所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值,具体包括:
通过公式计算倾斜角度值;其中,表示倾斜角度值,a表示所述第一坐标轴上的加速度数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值将所述第二人脸信息逆时针转动,得到所述第三人脸信息。
4.如权利要求1~3任一项所述的人脸识别方法,其特征在于,所述人脸数据为二进制数据矩阵,所述二进制数据矩阵包括行数据和列数据;
则所述根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息,具体包括:
根据所述倾斜角度值对所述行数据和所述列数据进行对应转换,转换后得到新的二进制数据矩阵,所述新的二进制数据矩阵为所述第三人脸信息。
5.如权利要求1所述的人脸识别方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配不成功时,则在所述移动设备的显示界面上生成提示,以提示用户重新调整手持所述移动设备的姿势。
6.如权利要求1所述的人脸识别方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功或当所述第三人脸信息与所述人脸信息模板匹配成功时,则判断所述人脸识别正确,触发所述移动设备进行解锁。
7.一种人脸识别装置,其特征在于,适用于移动设备,包括:
第一人脸信息采集单元,用于响应人脸识别指令时,采集人脸信息,以得到第一人脸信息;
第一人脸信息匹配单元,用于将所述第一人脸信息与人脸信息模板进行匹配;
加速度传感器启动单元,用于当所述第一人脸信息与所述人脸信息模板匹配不成功时,启动加速度传感器并获取所述加速度传感器的数据;
倾斜角度值获取单元,用于基于所述加速度传感器的数据确定所述移动设备相对于标准正立状态的倾斜角度值;
第二人脸信息采集单元,用于再次采集人脸信息,以得到第二人脸信息;
第三人脸信息获取单元,用于根据所述倾斜角度值对所述第二人脸信息进行转动,得到第三人脸信息;
第三人脸信息匹配单元,用于将所述第三人脸信息与所述人脸信息模板进行匹配。
8.一种人脸识别终端设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的人脸识别方法。
9.一种移动设备,其特征在于,包括加速度传感器和权利要求8所述的一种人脸识别终端设备;其中,所述加速度传感器连接所述人脸识别终端设备。
10.一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包括存储的计算机程序;其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的人脸识别方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114387715A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-04-22 | 深圳市锐宝智联信息有限公司 | 一种人脸识别闸机、闸机控制方法、终端设备及存储介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103310212A (zh) * | 2012-03-14 | 2013-09-18 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 图像文件处理系统及方法 |
CN103605965A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-02-26 | 苏州大学 | 一种多姿态人脸识别方法和装置 |
CN103795919A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-05-14 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 图像处理方法及拍摄终端 |
CN103873693A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-06-18 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 根据重力加速度自动校正照片拍摄角度的方法及移动终端 |
CN103942545A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-23 | 中国标准化研究院 | 一种基于双向压缩数据空间维度缩减的人脸识别方法和装置 |
CN105389575A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-03-09 | 北京旷视科技有限公司 | 生物数据的处理方法和装置 |
CN106406700A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-02-15 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种拍照处理方法及装置 |
US20170301130A1 (en) * | 2011-03-31 | 2017-10-19 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
CN107590464A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-01-16 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸识别方法及相关产品 |
-
2018
- 2018-11-21 CN CN201811389680.5A patent/CN109635670A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170301130A1 (en) * | 2011-03-31 | 2017-10-19 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
CN103310212A (zh) * | 2012-03-14 | 2013-09-18 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 图像文件处理系统及方法 |
CN103605965A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-02-26 | 苏州大学 | 一种多姿态人脸识别方法和装置 |
CN103795919A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-05-14 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 图像处理方法及拍摄终端 |
CN103873693A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-06-18 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 根据重力加速度自动校正照片拍摄角度的方法及移动终端 |
CN103942545A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-23 | 中国标准化研究院 | 一种基于双向压缩数据空间维度缩减的人脸识别方法和装置 |
CN105389575A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-03-09 | 北京旷视科技有限公司 | 生物数据的处理方法和装置 |
CN106406700A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-02-15 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种拍照处理方法及装置 |
CN107590464A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-01-16 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸识别方法及相关产品 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王斌 等: "《高效学生社团建设的理论与实践》", 30 June 2014 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114387715A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-04-22 | 深圳市锐宝智联信息有限公司 | 一种人脸识别闸机、闸机控制方法、终端设备及存储介质 |
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