CN109670386A - 人脸识别方法及终端 - Google Patents
人脸识别方法及终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109670386A CN109670386A CN201710959540.6A CN201710959540A CN109670386A CN 109670386 A CN109670386 A CN 109670386A CN 201710959540 A CN201710959540 A CN 201710959540A CN 109670386 A CN109670386 A CN 109670386A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- facial image
- user
- face
- character information
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims abstract description 215
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 27
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 16
- 238000013461 design Methods 0.000 description 8
- 206010040954 Skin wrinkling Diseases 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种人脸识别方法，该方法包括：获取通过摄像头拍摄的用户当前的所述第一人脸图像和所述用户的身份识别卡中的所述第二人脸图像各自对应的所述用户的人脸属性信息，所述人脸属性信息包括所述用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合；根据所述人脸属性信息确定所述第一人脸图像和所述第二人脸图像是否属于同一个用户；如果确定属于同一个用户，所述用户验证通过。可见，实施本发明实施例，能够提高人脸识别的性能。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及终端。
背景技术
近年来，随着社会的发展以及科学技术的突飞猛进，计算机视觉技术和模式识别技术的高速发展，人脸识别技术与人工智能、模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络理论及统计学习理论等有很大的相关性，涉及的学科范围较为广泛。其基本思想是，利用计算机分析图像采集终端得到用户的图像，对图像中有关于人脸的信息特征进行分析与提取，然后根据提取出的特征信息与人脸数据库中特征信息的比对，如果比对结果小于预设的阈值，则该用户验证通过。
但是，实践中发现，身份识别系统中采集到的人脸图像，往往是多姿态、多表情、光照环境变化大，上述图像与人脸数据库中同一用户的特征信息的差异性较大，从而造成该用户不能被验证通过，人脸识别的性能较低。
发明内容
本发明提供一种人脸识别方法及终端，能够提高人脸识别的性能。
第一方面，提供了一种人脸识别方法，应用于支持安卓系统的终端，该方法包括：
终端获取通过摄像头拍摄的用户当前的第一人脸图像和用户的身份识别卡中的第二人脸图像各自对应的用户的人脸属性信息，人脸属性信息包括用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合；
根据人脸属性信息确定第一人脸图像和第二人脸图像是否属于同一个用户；
如果确定属于同一个用户，用户验证通过。
可见，实施本发明实施例，人脸识别中，终端除对第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息(比如，眼睛、鼻子、嘴巴等)比对成功外，还可以分别对第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对，避免了在采集人脸图像时，人脸图像因多表情或多姿态，用户不能被认证通过，而造成人脸识别的性能较低的问题。
在一种可能的设计中，获取第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息之前，如果第一人脸图像和第二人脸图像均光照不均，对第一人脸图像和第二人脸图像进行光照补偿；
终端可以获取光照补偿后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
在又一种可能的设计中，获取第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息之前，终端还可以对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行划分、归类，将归类后不同类型的图像滤波处理；
终端还可以获取滤波处理后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
在又一种可能的设计中，终端可以确定第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息是否均满足预设的条件，如果是，第一人脸图像和第二人脸图像属于同一个用户。
在又一种可能的设计中，人脸属性信息包括用户的年龄，确定第一人脸图像和第二人脸图像属于同一个用户之后，终端可以确定用户的年龄是否满足预设的年龄阈值；如果满足预设的年龄阈值，用户验证通过；如果不满足预设的年龄阈值，输出提示信息，提示信息用于提示用户验证未通过。
第二方面，提供了一种终端，其特征在于，该终端支持安卓系统的终端，终端包括：
获取单元，用于获取通过摄像头拍摄的用户当前的第一人脸图像和用户的身份识别卡中的第二人脸图像各自对应的用户的人脸属性信息，人脸属性信息包括用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合；
处理单元，用于根据人脸属性信息确定第一人脸图像和第二人脸图像是否属于同一个用户；如果确定属于同一个用户，用户验证通过。
可见，实施本发明实施例，人脸识别中，终端除对第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息(比如，眼睛、鼻子、嘴巴等)比对成功外，还可以分别对第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对，避免了在采集人脸图像时，人脸图像因多表情或多姿态，用户不能被认证通过，而造成人脸识别的性能较低的问题。
在一种可能的设计中，处理单元，还用于如果第一人脸图像和第二人脸图像均光照不均，对第一人脸图像和第二人脸图像进行光照补偿；
获取单元，具体用于获取光照补偿后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
在又一种可能的设计中，处理单元，还用于对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行划分、归类，将归类后不同类型的图像滤波处理；
获取单元，具体用于获取滤波处理后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
在又一种可能的设计中，处理单元，具体用于确定第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息是否均满足预设的条件，如果是，第一人脸图像和第二人脸图像属于同一个用户。
在又一种可能的设计中，人脸属性信息包括用户的年龄，处理单元，还用于确定用户的年龄是否满足预设的年龄阈值；如果满足预设的年龄阈值，用户验证通过；
终端还包括：
输出单元，用于如果不满足预设的年龄阈值，输出提示信息，提示信息用于提示用户验证未通过。
第三方面，本发明实施例提供了又一种终端，包括处理器、输入设备、输出和存储器，该处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储支持终端执行上述方法的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。
可见，实施本发明实施例具有如下有益效果：
可见，实施本发明实施例，人脸识别中，终端除对第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息(比如，眼睛、鼻子、嘴巴等)比对成功外，还可以分别对第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对，避免了在采集人脸图像时，人脸图像因多表情或多姿态，用户不能被认证通过，而造成人脸识别的性能较低的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种人脸识别方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的又一种终端的结构示意图。
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。
具体实现中，本发明实施例中描述的终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。
在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。
终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。
可以在终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。
该终端还可以支持安卓系统，以及集成有身份识别模块，其中，身份识别模块可以包括阅读器和摄像头，该阅读器用于通过标准协议读取用户身份识别卡(二代身份证、护照或驾驶证等)上的用户脸部图像。在用户验证时，用户可以将用户身份识别卡放置在该阅读器上，当该阅读器读取到该用户身份识别卡上或存储的脸部图像时，该终端启动摄像头获取用户当前的脸部图像，然后通过无线或有线的方式将获取到的用户身份识别卡中的脸部图像和摄像头拍摄的用户当前的脸部图像传递给该终端的处理模块，进行进一步处理，从而实现用户身份的验证。
请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种人脸识别方法的的流程示意图，如图1所示，该人脸识别方法可以包括以下步骤。
S101、终端获取通过摄像头拍摄的用户当前的第一人脸图像和用户的身份识别卡中的第二人脸图像各自对应的用户的人脸属性信息，人脸属性信息包括用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合。
本发明实施例中，第一人脸图像可以为通过摄像头拍摄的用户当前的脸部图像，第二人脸头像可以为用户身份识别卡(二代身份证、护照或驾驶证等)上或存储的脸部图像。当用户在海关、飞机场、火车站或地铁站等关卡时，用户可以将用户的身份识别卡放置在该终端的阅读器上，该阅读器通过图像扫描等方式读取该用户的身份识别卡上或存储的第二脸部图像，同时，该终端可以启动摄像头拍摄该用户当前的第一人脸图像。
该终端可以分别获取第一脸部图像和第二脸部图像上各自对应的人脸属性信息。具体的，该人脸属性可以为用户的年龄，人脸图像上眼角处的鱼尾纹的数量与年龄的对照表可以如表1所示，终端可以分别获取第一脸部图像和第二脸部图像上鱼尾纹的数量，并结合表1确定用户的年龄。例如，如果第一脸部图像上鱼尾纹的数量X1为1，则第一人脸图像对应的用户的年龄可以小于20；如果第一脸部图像上鱼尾纹的数量X1为3，则第一人脸图像对应的用户的年龄可以大于20且小于40；如果第一脸部图像上鱼尾纹的数量X1为5，则第一人脸图像对应的用户的年龄可以大于40等。同理，终端也可以获取第二脸部图像对应的用户的年龄等。
表1 鱼尾纹数量与年龄对比表
| 预设的条件/单位 条 | 年龄/单位 岁 |
| 0<X1<2 | 小于20 |
| 2<X1<4 | 大于20且小于40 |
| X1>4 | 大于40 |
或者，该人脸属性可以为用户的表情，终端可以分别获取第一脸部图像和第二脸部图像上嘴角或眼角上扬的角度，如果第一脸部图像上用户嘴角或眼角上扬的角度大于预设的角度阈值，则第一人脸图像对应的用户表情可以为高兴，反之，如果第一脸部图像上用户嘴角或眼角上扬的角度小于预设的角度阈值，则第一人脸图像对应的用户表情可以为难过。同理，终端也可以获取第二脸部图像对应的用户的表情等。
或者，该人脸属性可以为用户的姿态，终端可以分别获取第一脸部图像和第二脸部图像上头部倾斜的角度，如果第一脸部图像上头部倾斜的角度为向右倾斜，则第一人脸图像对应的用户姿态可以为向右摆头，如果第一脸部图像上头部倾斜的角度为向左倾斜，则第一人脸图像对应的用户姿态可以为向左摆头。同理，终端也可以获取第二脸部图像对应的用户的姿态等。
S102、终端根据人脸属性信息确定第一人脸图像和第二人脸图像是否属于同一个用户；如果确定属于同一个用户，用户验证通过。
为了避免在采集人脸图像时，人脸图像因多表情或多姿态，用户不能被认证通过，而造成人脸识别的性能较低。本发明实施例中，人脸识别中，终端除对第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息(比如，眼睛、鼻子、嘴巴等)比对成功外，还可以分别对第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对，如果该人脸属性信息均满足预设的条件，则确定第一人脸图像和第二人脸图像是属于同一个用户，用户验证通过。
需要说明的是，本发明实施例中，第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息可以为人脸图像中除用于确定该人脸图像对应的人脸属性信息外的信息，当第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息的匹配度大于预设的匹配阈值时，第一人脸图像和第二人脸图像比对成功。
本发明实施例中，每个人脸属性信息可以分别对应一个预设匹配度，当第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对时，如果每个人脸属性信息的匹配度均大于预设的匹配度，则该人脸属性信息均满足预设的条件，第一人脸图像和第二人脸图像是属于同一个用户，用户验证通过。
例如，该人脸属性信息为用户的表情，该人脸属性信息对应预设的匹配度为10％，第一脸部图像对应的用户的表情为高兴，第二脸部图像对应的用户的表情为难过，第一脸部图像对应的用户的表情与第二脸部图像对应的用户的表情的匹配度大于预设的匹配度10％，第一人脸图像和第二人脸图像是属于同一个用户，用户验证通过。
或者，该人脸属性信息为用户的姿态，该人脸属性信息对应预设的匹配度为20％，第一脸部图像对应的用户的姿态为向右倾斜，第二脸部图像对应的用户的姿态为向右倾斜，第一脸部图像对应的用户的姿态与第二脸部图像对应的用户的姿态的匹配度(或第一脸部图像与第二脸部图像对应的用户的向右倾斜的匹配度)大于预设的匹配度20％，第一人脸图像和第二人脸图像是属于同一个用户，用户验证通过。
或者，该人脸属性信息为用户的表情和用户的姿态，该用户的表情对应预设的匹配度为10％，该用户的姿态对应预设的匹配度为20％，第一脸部图像对应的用户的表情为高兴，第二脸部图像对应的用户的表情为难过，第一脸部图像对应的用户的姿态为向右倾斜，第二脸部图像对应的用户的姿态为向右倾斜，第一脸部图像对应的用户的表情与第二脸部图像对应的用户的表情的匹配度大于预设的匹配度10％，以及第一脸部图像对应的用户的姿态与第二脸部图像对应的用户的姿态的匹配度(或第一脸部图像与第二脸部图像对应的用户的向右倾斜的匹配度)大于预设的匹配度20％，第一人脸图像和第二人脸图像是属于同一个用户，用户验证通过等。
可选的，为了避免光照不均而造成人脸识别的误判，导致用户验证不能通过，步骤S101之前，如果终端获取的第一人脸图像和/或第二人脸图像的光照不均，终端还可以对该第一人脸图像和/或第二人脸图像进行光照补偿，以使该第一人脸图像和/或第二人脸图像的光照均匀。
或者，终端还可以将第一人脸图像和/或第二人脸图像划分成多个区间，并按照各个区间图像上的光照强度对区间分类，光照强度差值小于第一预设的光照强度阈值的区间归为一类。本发明实施例中，终端可以将光照强度低于第二预设的光照强度阈值的区间进行补光等处理，以使该第一人脸图像和/或第二人脸图像中不同区间之间的光照均匀；终端还可以将不同区间或类型的图像利用小波变换等算法进行滤波或去噪。可以理解的是，步骤S101可以或去噪后的不同区间或类型的图像对应的人脸属性信息等。
可选的，终端还可以获取第一人脸图像对应的用户的年龄。例如，当用户找工作时，终端在进行用户验证时，还可以获取用户的年龄，如果用户的年龄满足预设的年龄阈值，用户验证通过，即该用户可以在这里工作，反之，如果用户的年龄不满足预设的年龄阈值，用户验证不通过，即该用户不可以在这里工作。比如，工作单位预设的年龄阈值为20至50岁，当用户在此找工作时，如果终端检测到用户的年龄为18岁，该终端可以输出提示信息，提示用户为童工，不能被录用；或者，如果终端检测到用户的年龄为51岁，该终端可以输出提示信息，提示用户为超龄，不能被录用；或者，如果终端检测到用户的年龄为30岁，该终端可以输出提示信息，提示用户验证通过，可以被录用。
可见，实施本发明实施例，人脸识别中，终端除对第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息(比如，眼睛、鼻子、嘴巴等)比对成功外，还可以分别对第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对，避免了在采集人脸图像时，人脸图像因多表情或多姿态，用户不能被认证通过，而造成人脸识别的性能较低的问题。
请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图，如图2所示，该终端可以包括：
获取单元201，用于获取通过摄像头拍摄的用户当前的第一人脸图像和用户的身份识别卡中的第二人脸图像各自对应的用户的人脸属性信息，人脸属性信息包括用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合；
处理单元202，用于根据人脸属性信息确定第一人脸图像和第二人脸图像是否属于同一个用户；如果确定属于同一个用户，用户验证通过。
可选的，处理单元202，还用于如果第一人脸图像和第二人脸图像均光照不均，对第一人脸图像和第二人脸图像进行光照补偿；
获取单元201，具体用于获取光照补偿后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
可选的，处理单元202，还用于对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行划分、归类，将归类后不同类型的图像滤波处理；
获取单元201，具体用于获取滤波处理后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
可选的，处理单元202，具体用于确定第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息是否均满足预设的条件，如果是，第一人脸图像和第二人脸图像属于同一个用户。
可选的，人脸属性信息包括用户的年龄，处理单元202，还用于确定用户的年龄是否满足预设的年龄阈值；如果满足预设的年龄阈值，用户验证通过；
终端还包括：
输出单元203，用于如果不满足预设的年龄阈值，输出提示信息，提示信息用于提示用户验证未通过。
其中，本发明实施例可以参考图1所示实施例的相关描述，在此不再赘述。
可见，实施本发明实施例，人脸识别中，终端除对第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息(比如，眼睛、鼻子、嘴巴等)比对成功外，还可以分别对第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对，避免了在采集人脸图像时，人脸图像因多表情或多姿态，用户不能被认证通过，而造成人脸识别的性能较低的问题。
参见图3，提出了又一种终端的结构示意图。图3所示的本发明实施例中的终端可以包括：一个或多个处理器301，一个或多个输入设备302、输出设备303和存储器304。其中，输入设备302可以包括配置在HOME键或终端上的指纹传感器、指纹屏幕、触敏显示屏或触摸板等，输出设备303可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息的各种图像用户界面，这些图形用户界面可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成，输出设备303可以包括显示面板或显示屏等。上述处理器301，输入设备302、输出设备303和存储器304通过总线305连接。存储器304用于存储计算机程序，该计算机程序包括程序指令，处理器301用于执行存储器304存储的程序指令。其中，处理器301被配置用于调用该程序指令执行：
通过输入设备302获取通过摄像头拍摄的用户当前的第一人脸图像和用户的身份识别卡中的第二人脸图像各自对应的用户的人脸属性信息，人脸属性信息包括用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合；
根据人脸属性信息确定第一人脸图像和第二人脸图像是否属于同一个用户；
如果确定属于同一个用户，用户验证通过。
可选的，获取第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息之前，如果第一人脸图像和第二人脸图像均光照不均，对第一人脸图像和第二人脸图像进行光照补偿；
获取第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息，包括：
获取光照补偿后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
可选的，获取第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息之前，对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行划分、归类，将归类后不同类型的图像滤波处理；
获取第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息，包括：
获取滤波处理后的第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息。
可选的，确定第一人脸图像和第二人脸图像各自对应的人脸属性信息是否均满足预设的条件，如果是，第一人脸图像和第二人脸图像属于同一个用户。
可选的，人脸属性信息包括用户的年龄，确定第一人脸图像和第二人脸图像属于同一个用户之后，确定用户的年龄是否满足预设的年龄阈值；
如果满足预设的年龄阈值，用户验证通过；
如果不满足预设的年龄阈值，通过输出设备303输出提示信息，提示信息用于提示用户验证未通过。
其中，本发明实施例可以参考图1所示实施例的相关描述，在此不再赘述。
可见，实施本发明实施例，人脸识别中，终端除对第一人脸图像和第二人脸图像的特征信息(比如，眼睛、鼻子、嘴巴等)比对成功外，还可以分别对第一人脸图像和第二人脸图像对应的人脸属性信息一一比对，避免了在采集人脸图像时，人脸图像因多表情或多姿态，用户不能被认证通过，而造成人脸识别的性能较低的问题。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。例如，计算机程序可以被分割成上述各个方法实施例提供的人脸识别方法的步骤。
本领域技术人员可以理解，上述计算机装置的描述仅仅是示例，并不构成对计算机装置的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，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，所述处理器是所述计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
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，实现所述计算机装置的各种功能。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。
所述计算机装置集成的模块/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、电信号以及软件分发介质等。
以上对本发明实施例公开的一种人脸识别方法及终端进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种人脸识别方法，应用于支持安卓系统的终端，其特征在于，所述方法包括：
获取通过摄像头拍摄的用户当前的所述第一人脸图像和所述用户的身份识别卡中的所述第二人脸图像各自对应的所述用户的人脸属性信息，所述人脸属性信息包括所述用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合；
根据所述人脸属性信息确定所述第一人脸图像和所述第二人脸图像是否属于同一个用户；
如果确定属于同一个用户，所述用户验证通过。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息之前，还包括：
如果所述第一人脸图像和所述第二人脸图像均光照不均，对所述第一人脸图像和所述第二人脸图像进行光照补偿；
所述获取所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息，包括：
获取光照补偿后的所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息之前，还包括：
对所述第一人脸图像和所述第二人脸图像分别进行划分、归类，将归类后不同类型的图像滤波处理；
所述获取所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息，包括：
获取滤波处理后的所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸属性信息确定所述第一人脸图像和所述第二人脸图像是否属于同一个用户，包括：
确定所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息是否均满足预设的条件，如果是，所述第一人脸图像和所述第二人脸图像属于同一个用户。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸属性信息包括所述用户的年龄，所述确定所述第一人脸图像和所述第二人脸图像属于同一个用户之后，还包括：
确定所述用户的年龄是否满足预设的年龄阈值；
如果满足所述预设的年龄阈值，所述用户验证通过；
如果不满足所述预设的年龄阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户验证未通过。
6.一种终端，其特征在于，该终端支持安卓系统的终端，所述终端包括：
获取单元，用于获取通过摄像头拍摄的用户当前的所述第一人脸图像和所述用户的身份识别卡中的所述第二人脸图像各自对应的所述用户的人脸属性信息，所述人脸属性信息包括所述用户的年龄、姿态或表情中的一种或多种组合；
处理单元，用于根据所述人脸属性信息确定所述第一人脸图像和所述第二人脸图像是否属于同一个用户；如果确定属于同一个用户，所述用户验证通过。
7.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述处理单元，还用于如果所述第一人脸图像和所述第二人脸图像均光照不均，对所述第一人脸图像和所述第二人脸图像进行光照补偿；
所述获取单元，具体用于获取光照补偿后的所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息。
8.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述处理单元，还用于对所述第一人脸图像和所述第二人脸图像分别进行划分、归类，将归类后不同类型的图像滤波处理；
所述获取单元，具体用于获取滤波处理后的所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息。
9.根据权利要求6至8任一项所述的终端，其特征在于，所述处理单元，具体用于确定所述第一人脸图像和所述第二人脸图像各自对应的所述人脸属性信息是否均满足预设的条件，如果是，所述第一人脸图像和所述第二人脸图像属于同一个用户。
10.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述人脸属性信息包括所述用户的年龄，所述处理单元，还用于确定所述用户的年龄是否满足预设的年龄阈值；如果满足所述预设的年龄阈值，所述用户验证通过；
所述终端还包括：
输出单元，用于如果不满足所述预设的年龄阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户验证未通过。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710959540.6A CN109670386A (zh) | 2017-10-16 | 2017-10-16 | 人脸识别方法及终端 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710959540.6A CN109670386A (zh) | 2017-10-16 | 2017-10-16 | 人脸识别方法及终端 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109670386A true CN109670386A (zh) | 2019-04-23 |
Family
ID=66139442
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710959540.6A Pending CN109670386A (zh) | 2017-10-16 | 2017-10-16 | 人脸识别方法及终端 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109670386A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111343356A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-26 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置、存储介质与电子设备 |
Citations (32)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101261677A (zh) * | 2007-10-18 | 2008-09-10 | 周春光 | 人脸和虹膜混合识别的新方法——特征提取层融合 |
| CN102006421A (zh) * | 2009-09-01 | 2011-04-06 | 华晶科技股份有限公司 | 具有人脸的影像的处理方法 |
| CN102254336A (zh) * | 2011-07-14 | 2011-11-23 | 清华大学 | 人脸视频合成方法及装置 |
| CN102509053A (zh) * | 2011-11-23 | 2012-06-20 | 唐辉 | 用于验证授权的方法、处理器、设备和移动终端 |
| CN102508606A (zh) * | 2011-11-10 | 2012-06-20 | 广东步步高电子工业有限公司 | 通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置对应功能的方法及系统 |
| CN103051844A (zh) * | 2012-12-31 | 2013-04-17 | 青岛中星微电子有限公司 | 一种图像背光补偿的方法及装置 |
| CN103095979A (zh) * | 2011-11-07 | 2013-05-08 | 华晶科技股份有限公司 | 人脸过曝的影像处理方法及其影像撷取装置 |
| CN103116756A (zh) * | 2013-01-23 | 2013-05-22 | 北京工商大学 | 一种人脸检测与跟踪方法及装置 |
| CN103391412A (zh) * | 2013-07-23 | 2013-11-13 | 华东师范大学 | 一种光源亮度自适应调节的图像显示方法及装置 |
| CN103632132A (zh) * | 2012-12-11 | 2014-03-12 | 广西工学院 | 一种基于肤色分割和模板匹配的人脸检测与识别方法 |
| CN103856464A (zh) * | 2012-12-05 | 2014-06-11 | 上海爱相随信息科技有限公司 | 基于手机摄像功能的身份信息多重认证机制 |
| CN104036278A (zh) * | 2014-06-11 | 2014-09-10 | 杭州巨峰科技有限公司 | 人脸算法标准脸部图像的提取方法 |
| CN104349072A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 联想(北京)有限公司 | 一种控制方法、装置和电子设备 |
| CN104539848A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-04-22 | 深圳泰山在线科技有限公司 | 一种人脸多姿态采集系统 |
| CN104680131A (zh) * | 2015-01-29 | 2015-06-03 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 基于身份证件信息和人脸多重特征识别的身份验证方法 |
| CN104751110A (zh) * | 2013-12-31 | 2015-07-01 | 汉王科技股份有限公司 | 一种活体检测方法和装置 |
| CN104881644A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-09-02 | 华南理工大学 | 非均匀光照条件下的人脸图像采集方法 |
| CN104933342A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-09-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图片查看方法及移动终端 |
| CN105025231A (zh) * | 2014-07-10 | 2015-11-04 | 深圳市得意自动化科技有限公司 | 具有投影光源的摄像方法及其摄像装置 |
| CN105138980A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-12-09 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 基于身份证件信息和人脸识别的身份验证方法及系统 |
| CN105468950A (zh) * | 2014-09-03 | 2016-04-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 身份认证方法、装置、终端及服务器 |
| CN105574386A (zh) * | 2015-06-16 | 2016-05-11 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种终端模式管理方法及装置 |
| CN105760850A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-13 | 重庆医科大学 | 基于皮肤纹理信息的无创年龄估计方法 |
| CN105989338A (zh) * | 2015-02-13 | 2016-10-05 | 多媒体影像解决方案有限公司 | 人脸识别方法及其系统 |
| CN106372486A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-02-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种鼠标、面部识别系统和方法 |
| CN106454145A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-22 | 湖南优象科技有限公司 | 一种具有场景自适应的自动曝光方法 |
| CN106469301A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 北京天诚盛业科技有限公司 | 自适应可调节的人脸识别方法和装置 |
| CN106570455A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-04-19 | 杭州鸿雁电器有限公司 | 一种人脸和表情同时识别的方法 |
| CN106599646A (zh) * | 2015-10-20 | 2017-04-26 | 中兴通讯股份有限公司 | 终端操作方法及装置 |
| CN106713780A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-05-24 | 维沃移动通信有限公司 | 一种闪光灯的控制方法及移动终端 |
| CN107016783A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-08-04 | 深圳市楼通宝实业有限公司 | 自助售卖方法及装置 |
| CN107241559A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人像拍照方法、装置以及摄像设备 |
-
2017
- 2017-10-16 CN CN201710959540.6A patent/CN109670386A/zh active Pending
Patent Citations (32)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101261677A (zh) * | 2007-10-18 | 2008-09-10 | 周春光 | 人脸和虹膜混合识别的新方法——特征提取层融合 |
| CN102006421A (zh) * | 2009-09-01 | 2011-04-06 | 华晶科技股份有限公司 | 具有人脸的影像的处理方法 |
| CN102254336A (zh) * | 2011-07-14 | 2011-11-23 | 清华大学 | 人脸视频合成方法及装置 |
| CN103095979A (zh) * | 2011-11-07 | 2013-05-08 | 华晶科技股份有限公司 | 人脸过曝的影像处理方法及其影像撷取装置 |
| CN102508606A (zh) * | 2011-11-10 | 2012-06-20 | 广东步步高电子工业有限公司 | 通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置对应功能的方法及系统 |
| CN102509053A (zh) * | 2011-11-23 | 2012-06-20 | 唐辉 | 用于验证授权的方法、处理器、设备和移动终端 |
| CN103856464A (zh) * | 2012-12-05 | 2014-06-11 | 上海爱相随信息科技有限公司 | 基于手机摄像功能的身份信息多重认证机制 |
| CN103632132A (zh) * | 2012-12-11 | 2014-03-12 | 广西工学院 | 一种基于肤色分割和模板匹配的人脸检测与识别方法 |
| CN103051844A (zh) * | 2012-12-31 | 2013-04-17 | 青岛中星微电子有限公司 | 一种图像背光补偿的方法及装置 |
| CN103116756A (zh) * | 2013-01-23 | 2013-05-22 | 北京工商大学 | 一种人脸检测与跟踪方法及装置 |
| CN103391412A (zh) * | 2013-07-23 | 2013-11-13 | 华东师范大学 | 一种光源亮度自适应调节的图像显示方法及装置 |
| CN104349072A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 联想(北京)有限公司 | 一种控制方法、装置和电子设备 |
| CN104751110A (zh) * | 2013-12-31 | 2015-07-01 | 汉王科技股份有限公司 | 一种活体检测方法和装置 |
| CN104036278A (zh) * | 2014-06-11 | 2014-09-10 | 杭州巨峰科技有限公司 | 人脸算法标准脸部图像的提取方法 |
| CN105025231A (zh) * | 2014-07-10 | 2015-11-04 | 深圳市得意自动化科技有限公司 | 具有投影光源的摄像方法及其摄像装置 |
| CN105468950A (zh) * | 2014-09-03 | 2016-04-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 身份认证方法、装置、终端及服务器 |
| CN104539848A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-04-22 | 深圳泰山在线科技有限公司 | 一种人脸多姿态采集系统 |
| CN104680131A (zh) * | 2015-01-29 | 2015-06-03 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 基于身份证件信息和人脸多重特征识别的身份验证方法 |
| CN105989338A (zh) * | 2015-02-13 | 2016-10-05 | 多媒体影像解决方案有限公司 | 人脸识别方法及其系统 |
| CN104881644A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-09-02 | 华南理工大学 | 非均匀光照条件下的人脸图像采集方法 |
| CN105574386A (zh) * | 2015-06-16 | 2016-05-11 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种终端模式管理方法及装置 |
| CN104933342A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-09-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图片查看方法及移动终端 |
| CN105138980A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-12-09 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 基于身份证件信息和人脸识别的身份验证方法及系统 |
| CN106599646A (zh) * | 2015-10-20 | 2017-04-26 | 中兴通讯股份有限公司 | 终端操作方法及装置 |
| CN105760850A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-13 | 重庆医科大学 | 基于皮肤纹理信息的无创年龄估计方法 |
| CN106469301A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 北京天诚盛业科技有限公司 | 自适应可调节的人脸识别方法和装置 |
| CN106454145A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-22 | 湖南优象科技有限公司 | 一种具有场景自适应的自动曝光方法 |
| CN106372486A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-02-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种鼠标、面部识别系统和方法 |
| CN106570455A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-04-19 | 杭州鸿雁电器有限公司 | 一种人脸和表情同时识别的方法 |
| CN106713780A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-05-24 | 维沃移动通信有限公司 | 一种闪光灯的控制方法及移动终端 |
| CN107016783A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-08-04 | 深圳市楼通宝实业有限公司 | 自助售卖方法及装置 |
| CN107241559A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人像拍照方法、装置以及摄像设备 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111343356A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-26 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置、存储介质与电子设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2018028546A1 (zh) | 一种关键点的定位方法及终端、计算机存储介质 | |
| US10318797B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| CN108399665A (zh) | 基于人脸识别的安全监控方法、装置及存储介质 | |
| CN107633207A (zh) | Au特征识别方法、装置及存储介质 | |
| CN109829448A (zh) | 人脸识别方法、装置及存储介质 | |
| CN106233228A (zh) | 处理内容的方法及使用该方法的电子设备 | |
| CN106897727A (zh) | 一种用户性别识别方法及装置 | |
| CN108229367A (zh) | 一种人脸识别方法及装置 | |
| CN111814885A (zh) | 一种管理图像框的方法、系统、设备及介质 | |
| CN110135421A (zh) | 车牌识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
| CN111045774A (zh) | 应用程序的智能调节方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110533527A (zh) | 一种信贷风险动态评估方法、系统、介质和设备 | |
| CN107679737A (zh) | 项目推荐的方法及装置 | |
| CN110378203A (zh) | 图像处理方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN108196839A (zh) | 新功能引导方法及装置 | |
| CN111310725A (zh) | 一种对象识别方法、系统、机器可读介质及设备 | |
| CN105302311B (zh) | 基于指纹识别的终端系数控制方法、装置以及终端 | |
| CN107329760A (zh) | 信息提示方法、装置、终端及存储介质 | |
| KR101961462B1 (ko) | 객체 인식 방법 및 장치 | |
| CN107169530A (zh) | 图片的标注方法、装置及电子设备 | |
| CN111159609A (zh) | 属性信息修改方法及相关装置 | |
| CN109670386A (zh) | 人脸识别方法及终端 | |
| Muchtar et al. | Moving pedestrian localization and detection with guided filtering | |
| WO2022268023A1 (zh) | 指纹识别方法、装置、电子设备和可读存储介质 | |
| CN109376602A (zh) | 一种指静脉识别方法、装置及终端设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190423 |