CN110826410B - 一种人脸识别的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸识别的方法和设备，涉及人脸识别技术领域，用以解决在人脸识别时由于局部信息缺失容易造成人脸识别失败的问题，本发明方法包括：获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；根据匹配结果判断匹配是否成功，由于本发明实施例中的预设局部部位特征信息是用户的面部表情处于特定状态下时采集到的，在进行人脸识别时，利用人脸中的局部部位在特定状态下时的特征信息进行人脸识别，实现了在传统方式人脸识别失败后的一种人脸识别方法。

Description

一种人脸识别的方法和设备

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种人脸识别的方法和设备。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别技术可以用于进行解锁、支付、考勤记录等场景。

以手机解锁为例，现有手机的解锁功能中常见的有人脸识别解锁或虹膜识别解锁，现有技术中一般的识别解锁流程是：开启手机的人脸识别解锁，用户对准摄像头进行人脸信息或虹膜信息的录入，这样的识别方式中对人脸五官的眼部信息的识别占的比例是比较大的，那么一旦在识别过程中由于人为因素或者先天自身条件环境等因素导致眼部信息录入缺失或不完整，就会造成人脸识别失败，进一步造成解锁失败。

综上所述，在人脸识别时由于局部信息缺失容易造成人脸识别失败。

发明内容

本发明提供一种人脸识别的方法和设备，用以解决现有技术中存在的在人脸识别时由于局部信息缺失容易造成人脸识别失败的问题。

第一方面，本发明实施例提供的一种人脸识别的方法包括：

获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；

将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

根据匹配结果判断匹配是否成功。

可选的，在获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，还包括：

确定通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

确定通过图像匹配进行人脸识别失败；或

确定通过虹膜信息进行人脸识别失败。

可选的，所述将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，包括：

按照人脸中各局部部位的优先级顺序，从所述面部特征信息中选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位；

将采集到的面部特征信息与预设局部部位特征信息中的目标局部部位特征信息进行匹配，确定所述目标局部部位对应的第一匹配值；

根据匹配结果判断匹配是否成功，包括：

若所述第一匹配值大于第一预设阈值，则确定匹配成功。

可选的，所述根据匹配结果判断匹配是否成功，还包括：

若所述第一匹配值不大于第一预设阈值，判断所述面部特征信息中是否有未匹配的局部部位；

如果是，则返回按照人脸中各局部部位的优先级顺序，选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位的步骤；

否则，确定匹配失败。

可选的，所述将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，包括：

针对采集到的面部特征信息中的任意一个局部部位，将所述局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，确定所述局部部位对应的第二匹配值；

所述根据匹配结果判断匹配是否成功，包括：

判断所有局部部位对应的第二匹配值之和是否大于第二预设阈值；

若大于，则确定匹配成功；

否则，确定匹配失败。

第二方面，本发明实施例还提供一种人脸识别的设备，该设备包括处理器以及存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行下列过程：

获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；

将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

根据匹配结果判断匹配是否成功。

可选的，所述处理器还用于：

在获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，确定通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

确定通过图像匹配进行人脸识别失败；或

确定通过虹膜信息进行人脸识别失败。

可选的，所述处理器具体用于：

按照人脸中各局部部位的优先级顺序，从所述面部特征信息中选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位；

将采集到的面部特征信息与预设局部部位特征信息中的目标局部部位特征信息进行匹配，确定所述目标局部部位对应的第一匹配值；

所述处理器具体用于：

若所述第一匹配值大于第一预设阈值，则确定匹配成功。

可选的，所述处理器还用于：

若所述第一匹配值不大于第一预设阈值，判断所述面部特征信息中是否有未匹配的局部部位；

如果是，则返回按照人脸中各局部部位的优先级顺序，选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位的步骤；

否则，确定匹配失败。

可选的，所述处理器具体用于：

针对采集到的面部特征信息中的任意一个局部部位，将所述局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，确定所述局部部位对应的第二匹配值；

所述处理器具体用于：

判断所有局部部位对应的第二匹配值之和是否大于第二预设阈值；

若大于，则确定匹配成功；

否则，确定匹配失败。

第三方面，本发明实施例提供的一种人脸识别的设备包括：信息获取模块，用于获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；

匹配模块，用于将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

判断模块，用于根据匹配结果判断匹配是否成功。

可选的，所述装置还包括：

验证模块，用于在所述信息获取模块获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，确定通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

确定通过图像匹配进行人脸识别失败；或

确定通过虹膜信息进行人脸识别失败。

可选的，所述匹配模块具体用于：

按照人脸中各局部部位的优先级顺序，从所述面部特征信息中选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位；

将采集到的面部特征信息与预设局部部位特征信息中的目标局部部位特征信息进行匹配，确定所述目标局部部位对应的第一匹配值；

所述判断模块具体用于：

若所述第一匹配值大于第一预设阈值，则确定匹配成功。

可选的，所述判断模块还用于：

若所述第一匹配值不大于第一预设阈值，判断所述面部特征信息中是否有未匹配的局部部位；

如果是，则返回按照人脸中各局部部位的优先级顺序，选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位的步骤；

否则，确定匹配失败。

可选的，所述匹配模块具体用于：

针对采集到的面部特征信息中的任意一个局部部位，将所述局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，确定所述局部部位对应的第二匹配值；

所述判断模块具体用于：

判断所有局部部位对应的第二匹配值之和是否大于第二预设阈值；

若大于，则确定匹配成功；

否则，确定匹配失败。

第四方面，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。

本发明实施例具有如下有益效果：

由于本发明实施例中在进行人脸识别时，是将采集到的用户用于进行身份验证时的部分或全部面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中的预设局部部位特征信息是用户的面部表情处于特定状态下时采集到的，利用人脸中的局部部位在特定状态下时的特征信息进行人脸识别，在人脸识别时由于局部信息缺失容易造成人脸识别失败的情况下，通过本发明实施例中的方案实现人脸识别。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种人脸识别的方法示意图；

图2为本发明实施例提供的一种人脸识别的用户界面示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种人脸识别的用户界面示意图；

图4为本发明实施例提供的一种人脸识别的完整方法示意图；

图5为本发明实施例提供的另一种人脸识别的完整方法示意图；

图6为本发明实施例提供的一种人脸识别的设备示意图；

图7为本发明实施例提供的另一种人脸识别的设备示意图；

图8为本发明实施例提供的一种人脸识别的终端示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

下面对文中出现的一些词语进行解释：

1、本发明实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

2、本发明实施例中术语“终端”指移动通信设备，例如手机、平板、电脑、计算机、个人数字助理等。

3、本发明实施例中术语“虹膜识别技术”是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。

本发明实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着新应用场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。其中，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

由于现有生物识别技术中的人脸识别和虹膜识别其主要所识别的信息都来自于人的眼部信息，一旦由于环境或先天条件等原因造成用户所录入的眼部信息缺失，那么识别就会失败。

鉴于此，本发明提供一种人脸识别的方法和设备，着力解决上述原因或在特定恶劣环境条件下，如虹膜识别模块故障、眼部遮挡、手机摄像头等原因造成无法录入眼部信息识别解锁失败的问题。

本发明采用在判断眼部信息识别失败的情况下，通过获取用户一些其他行为上的特征进行手机识别解锁，通过提示用户做出以下的一些动作(如呲牙，微笑等)，通过采集用户牙齿、颧骨间距或脸部肌肉状态的信息，对这些信息进行分析，从而达到识别解锁的目的。

针对上述场景，下面结合说明书附图对本发明实施例做进一步详细描述。

如图1所示，本发明实施例的一种解锁的方法，具体包括以下步骤：

步骤100：获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；

步骤101：将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

步骤102：根据匹配结果判断匹配是否成功。

通过上述方案，在进行人脸识别时，是将采集到的用户用于进行身份验证时的部分或全部面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中的预设局部部位特征信息是用户的面部表情处于特定状态下时采集到的，利用人脸中的局部部位在特定状态下时的特征信息进行人脸识别，提供了一种在局部部位信息缺失造成人脸识别失败之后的一种人脸识别方法。

本发明实施例中的人脸识别方法是适用于在传统人脸识别失败的情况下的一种辅助解锁方式，因而在获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，还需要确定传统人脸识别失败，一般可分为以下几种情况：

通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

通过图像匹配进行人脸识别失败；或

通过虹膜信息进行人脸识别失败。

在传统人脸识别中，无论是三维人脸构建还是虹膜识别等方式，其中关于眼部信息在验证时所占的比重较高，一般情况下由于眼部信息的缺失会导致人脸识别失败，例如人处于睡眠状态时眼睛处于闭合状态，或者是眼部被遮挡，或是虹膜识别模块故障、手机摄像头、平常使用中会出现人脸或虹膜识别无法进行解锁的情况，拍摄环境(光线)，用户自身条件等原因造成无法录入眼部信息，或者是一些其他部位的信息等，这些情况下都会导致传统人脸识别失败。

一般情况下，可以通过尝试次数或时间等确定传统人脸识别失败，并向用户进行提示，例如连续录入3次或多次失败来判断，也可以是根据手机录入人脸信息的时间进行判断，若识别时间过长，比如超过10秒或一定的时长，则终端认为识别超时失败，转而进行辅助解锁方式。

在传统人脸识别失败的情况下，则可对用户进行提示，提示用户做一些指定动作，例如呲牙、微笑等，如图2所示，获取用户在指定动作下的用于进行身份验证的部分或全部特征信息。

其中，人脸中各局部部位包括：牙齿、颧骨、鼻子、额头、下巴等，各局部部位特征信息指：牙齿及颧骨间距，肌肉轮廓，鼻梁长度，额头宽度，下巴宽度，下巴轮廓(例如下巴轮廓形成的角度)等。

在本发明实施例中，肌肉信息是在提示用户做出上述的动作后(如微笑)，根据用户的动作，每个人笑的动作所引起的肌肉牵引拉伸是不一样的，获取肌肉信息则是指获取微笑状态下人脸的肌肉情况，包括微笑时面部肌肉的形状轮廓，面部褶皱纹理等。

可选的，在录入微笑动作肌肉的牵引形状纹理时，可以引导用户进行多种程度的笑，例如轻微，适中，剧烈等，程度逐渐加大，这样可以保证录入笑的动作时完整的肌肉形状纹理的信息特征，在提示用户时引导用户先轻微微笑，再适中，最后剧烈大笑等。

在本发明实施例中，每个人微笑的动作以及产生的脸部肌肉牵引拉伸的形状纹理都不尽相同，每个人的牙齿的形状纹理也不相同，因而采集用户上述局部部位特征信息，再整合传统人脸识别所捕获的信息(除眼部信息)等信息，可以保证辅助解锁的安全性。

在本发明实施例中，获取用户的面部特征信息时可以一次性获取人脸中多个局部部位的特征信息。

该方式下，在将部分或全部面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配时，根据匹配结果判断匹配是否成功时是一个迭代处理的过程，具体过程如下：

按照人脸中各局部部位的优先级顺序，从面部特征信息中选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位；

将采集到的面部特征信息与预设局部部位特征信息中的目标局部部位特征信息进行匹配，确定目标局部部位对应的第一匹配值；

根据匹配结果判断匹配是否成功，若第一匹配值大于第一预设阈值，则确定匹配成功；

若第一匹配值不大于第一预设阈值，判断面部特征信息中是否有未匹配的局部部位；

如果是，则返回按照人脸中各局部部位的优先级顺序，选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位的步骤；

否则，确定匹配失败。

在上述实施例中，若匹配成功，则可成功解锁、支付等；若匹配失败，则提示解锁失败、支付失败；如图3所示，为本发明实施例示出的一种人脸识别失败时的用户界面示意图，其中除了提示用户解锁失败之外，还提示了用户10分钟后重试。

其中，人脸中各局部部位的优先级顺序可以根据各局部部位的重要性进行设定，例如设置优先级顺序为：虹膜信息>人脸传统眼部信息>牙齿及颧骨间距信息>人脸皮肤信息和肌肉轮廓。

以通过人脸识别进行手机解锁为例，在传统方式下虹膜解锁失败，且传统方式下的3D(Three Dimensions，三维)人脸构建或是图像匹配失败之后，则首先选取牙齿及颧骨作为目标局部部位，获取面部特征信息中的牙齿及颧骨间距信息，并将获取到的牙齿及颧骨间距信息与预设牙齿及颧骨间距信息进行匹配，确定牙齿及颧骨间距对应的第一匹配值；

假设第一匹配值为95％，第一预设阈值为90％，则第一匹配值大于第一预设阈值，因而可以确定匹配成功，进行解锁；

若第一匹配值为80％，则第一匹配值小于第一预设阈值，因而则再次选取一个新的局部部位作为目标局部部位，按照人脸中各局部部位的优先级顺序确定目标局部部位为皮肤及肌肉轮廓信息，因而将获取到的皮肤及肌肉轮廓信息与预设皮肤及肌肉轮廓信息进行匹配，确定皮肤及肌肉轮廓对应的第一匹配值。

假设第一匹配值为93％，第一预设阈值为90％，则第一匹配值大于第一预设阈值，因而可以确定匹配成功，则进行解锁；若第一匹配值为50％，则第一匹配值小于第一预设阈值，因而可以确定匹配失败，此时面部特征信息中也没有未匹配的局部部位，该情况下进一步提示用户解锁失败。

图4所示是一种在用户通过三维人脸构建、图像匹配或是虹膜解锁失败后，一次性获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息的一种方式，在传统人脸识别失败的情况下提示用户做指定动作，以采集用户的面部特征信息。

如图4所示，本发明实施例提供的一种人脸识别辅助解锁的完整方法包括：

步骤400、终端采集脸部信息或虹膜信息；

步骤401、终端判断脸部信息或虹膜信息是否匹配，如果是，则执行步骤406，否则执行步骤402；

步骤402、终端提示用户做指定动作；

步骤403、终端采集用户在做指定动作时的全部面部特征信息；

步骤404、终端选取采集到的面部特征信息中的牙齿及颧骨间距信息，并判断采集到的牙齿及颧骨间距信息是否与预存的牙齿及颧骨间距信息匹配，如果是，则执行步骤406，否则，执行步骤405；

步骤405、终端选取采集到的面部特征信息中的肌肉轮廓信息，并判断采集到的肌肉轮廓信息是否与预存的肌肉轮廓信息匹配，如果是，则执行步骤406，否则，执行步骤407；

步骤406、终端提示用户解锁失败；

步骤407、终端进行解锁。

可选的，在本发明实施例中获取用户的面部特征信息时也可以多次性获取人脸中局部部位的特征信息，每次获取至少一个局部部位的特征信息。

该方式下，在获取面部特征信息时可按照人脸中各局部部位的优先级顺序获取，每一次都属于获取部分面部特征信息，在每一次获取至少一个局部部位特征信息之后，将获取到的局部部位面部特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，若匹配成功，则解锁成功，若匹配失败，则按照优先级，选取下一个部位进行检测，直至解锁成功，或者所有部位都匹配失败。

在所有部位都匹配失败的情况下，则提示用户解锁失败。

如图5所示，本发明实施例提供的一种人脸识别辅助解锁的完整方法包括：

步骤500、终端采集脸部信息或虹膜信息；

步骤501、终端判断脸部信息或虹膜信息是否匹配，如果是，则执行步骤507，否则执行步骤502；

步骤502、终端提示用户呲牙；

步骤503、终端采集人牙齿及颧骨间距信息；

步骤504、终端判断牙齿及颧骨间距信息是否匹配，如果是，则执行步骤509，否则执行步骤505；

步骤505、终端提示用户微笑；

步骤506、终端采集人脸肌肉轮廓信息；

步骤507、终端判断肌肉轮廓信息是否匹配，如果是，则执行步骤509，否则执行步骤508；

步骤508、终端提示用户解锁失败；

步骤509、终端进行识别解锁。

需要说明的是，图4和图5所示只是本发明实施例所列举的两种可行的辅助解锁实施方式，其他相类似的方式还有很多，不再一一赘述。

可选的，在将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，根据匹配结果判断匹配是否成功时，也可以在一次性获取全部面部特征信息，根据全部面部特征信息中各局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配得到第二匹配值；根据所有局部部位对应的第二匹配值累加得到的第一吻合概率判断匹配是否成功。

若第一吻合概率大于第二预设阈值，则确定匹配成功，进一步可以成功解锁、支付、考勤打卡等；否则，则确定匹配失败，并提示用户，如图3所示。

可选的，也可以将第一吻合概率再与第三匹配值相加得到第二吻合概率，若第二吻合概率大于第三预设阈值，则确定匹配成功，否则，匹配失败。其中，第三匹配值是根据传统人脸识别时除眼部信息之外的其他部位特征信息与预存的人脸特征信息中除眼部信息之外的其他部位特征信息的匹配程度确定的。

例如，由于先天条件和设备状态环境始终无法完整获取传统识别信息，这时根据设备提示用户呲牙或微笑动作，采集用户牙齿及颧骨间距信息录入设备，再次进行信息识别判断，如信息完整且相符，则解锁成功，如信息依然不完整，不能识别，则继续采集人脸皮肤信息和肌肉轮廓，将这些信息进行整合，综合判断，以达到识别解锁的目的，它优化且丰富了传统的识别流程，使传统的解锁方式增加了可靠性和有效性，更加方便用户。

其中，信息整合是指在以上辅助解锁方式所获取到的人链面部的特征和传统人脸识别中除眼部信息以外的所获取的特征，同手机终端预留有的人脸信息进行比对，得出综合比对结果(吻合概率)，达到传统人脸识别的阈值，则解锁成功。

可选的，也可以根据匹配的局部部位的数量来判断匹配是否成功，例如采集到全部面部特征信息，将采集到的面部特征信息中各局部部位的特征信息，分别与预设面部特征信息中对应的面部特征信息进行匹配；若匹配的局部部位的数量大于第四预设阈值，则确定匹配成功；否则，匹配失败。

若有2个局部部位匹配，预设阈值为1，则匹配成功，并进一步成功解锁、支付等；当只有一个局部部位匹配，则确定匹配失败，进而提示用户解锁失败。

例如，采集到的牙齿及颧骨间距信息与预存的信息匹配，其他部位的信息都不匹配，因而向用户进行提示，如图3所示。

需要说明的是，本发明实施例中所列举的将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配的方式只是举例说明，任何一种将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配的方式都适用于本发明实施例。

基于相同的发明构思，本发明实施例中还提供了一种人脸识别的设备，由于该设备即是本发明实施例中的方法中的设备，并且该设备解决问题的原理与该方法相似，因此该设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图6所示，本发明实施例还提供一种人脸识别的设备，该设备包括：处理器600以及存储器601，其中，所述存储器601存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器600执行时，使得处理器执行下列过程：

可选的，所述处理器600具体用于：

获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；

将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

根据匹配结果判断匹配是否成功。

可选的，所述处理器600还用于：

在获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，确定通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

确定通过图像匹配进行人脸识别失败；或

确定通过虹膜信息进行人脸识别失败。

可选的，所述处理器600具体用于：

按照人脸中各局部部位的优先级顺序，从所述面部特征信息中选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位；

将采集到的面部特征信息与预设局部部位特征信息中的目标局部部位特征信息进行匹配，确定所述目标局部部位对应的第一匹配值；

所述处理器600具体用于：

若所述第一匹配值大于第一预设阈值，则确定匹配成功。

可选的，所述处理器600还用于：

若所述第一匹配值不大于第一预设阈值，判断所述面部特征信息中是否有未匹配的局部部位；

如果是，则返回按照人脸中各局部部位的优先级顺序，选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位的步骤；

否则，确定匹配失败。

可选的，所述处理器600具体用于：

针对采集到的面部特征信息中的任意一个局部部位，将所述局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，确定所述局部部位对应的第二匹配值；

所述处理器600具体用于：

判断所有局部部位对应的第二匹配值之和是否大于第二预设阈值；

若大于，则确定匹配成功；

否则，确定匹配失败。

基于相同的发明构思，本发明实施例中还提供了一种人脸识别的设备，由于该设备即是本发明实施例中的方法中的设备，并且该设备解决问题的原理与该方法相似，因此该设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图7所示，本发明实施例还提供一种人脸识别的设备，该设备包括：匹配模块700和判断模块701：

匹配模块700：用于将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

判断模块701，用于根据匹配结果判断匹配是否成功。

可选的，所述装置还包括：

验证模块702，用于在所述信息获取模块获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，确定通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

确定通过图像匹配进行人脸识别失败；或

确定通过虹膜信息进行人脸识别失败。

可选的，所述匹配模块700具体用于：

按照人脸中各局部部位的优先级顺序，从所述面部特征信息中选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位；

将采集到的面部特征信息与预设局部部位特征信息中的目标局部部位特征信息进行匹配，确定所述目标局部部位对应的第一匹配值；

所述判断模块701具体用于：

若所述第一匹配值大于第一预设阈值，则确定匹配成功。

可选的，所述判断模块701还用于：

若所述第一匹配值不大于第一预设阈值，判断所述面部特征信息中是否有未匹配的局部部位；

如果是，则返回按照人脸中各局部部位的优先级顺序，选取当前未匹配且优先级最高的局部部位作为目标局部部位的步骤；

否则，确定匹配失败。

可选的，所述匹配模块700具体用于：

针对采集到的面部特征信息中的任意一个局部部位，将所述局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，确定所述局部部位对应的第二匹配值；

所述判断模块701具体用于：

判断所有局部部位对应的第二匹配值之和是否大于第二预设阈值；

若大于，则确定匹配成功；

否则，确定匹配失败。

如图8所示，本公开实施例给出一种处理应用的终端800包括：射频(RadioFrequency，RF)电路810、电源820、处理器830、存储器840、输入单元850、显示单元860、摄像头870、通信接口880、以及WiFi模块890等部件。本领域技术人员可以理解，图8中示出的终端的结构并不构成对终端的限定，本申请实施例提供的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8对所述终端800的各个构成部件进行具体的介绍：

所述RF电路810可用于通信或通话过程中，数据的接收和发送。特别地，所述RF电路810在接收到基站的下行数据后，发送给所述处理器830处理；另外，将待发送的上行数据发送给基站。通常，所述RF电路810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(Low Noise Amplifier，LNA)、双工器等。

此外，RF电路810还可以通过无线通信与网络和其他终端通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobilecommunication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access，WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。

WiFi技术属于短距离无线传输技术，所述终端800通过WiFi模块890可以连接接入点(Access Point，AP)，从而实现数据网络的访问。所述WiFi模块890可用于通信过程中，数据的接收和发送。

所述终端800可以通过所述通信接口880与其他终端实现物理连接。在一些实施方式中，所述通信接口880与所述其他终端的通信接口通过电缆连接，实现所述终端800和其他终端之间的数据传输。

由于在本申请实施例中，所述终端800能够实现通信业务，向其他联系人发送信息，因此所述终端800需要具有数据传输功能，即所述终端800内部需要包含通信模块。虽然图8示出了所述RF电路810、所述WiFi模块890、和所述通信接口880等通信模块，但是可以理解的是，所述终端800中存在上述部件中的至少一个或者其他用于实现通信的通信模块(如蓝牙模块)，以进行数据传输。

例如，当所述终端800为手机时，所述终端800可以包含所述RF电路810，还可以包含所述WiFi模块890；当所述终端800为计算机时，所述终端800可以包含所述通信接口880，还可以包含所述WiFi模块890；当所述终端800为平板电脑时，所述终端800可以包含所述WiFi模块。

所述存储器840可用于存储软件程序以及模块。所述处理器830通过运行存储在所述存储器840的软件程序以及模块，从而执行所述终端800的各种功能应用以及数据处理，并且当处理器830执行存储器840中的程序代码后，可以实现本公开实施例图1中的部分或全部过程。

在一些实施方式中，所述存储器840可以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、各种应用程序(比如通信应用)以及人脸识别模块等；存储数据区可存储根据所述终端的使用所创建的数据(比如各种图片、视频文件等多媒体文件，以及人脸信息模板)等。

此外，所述存储器840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。

所述输入单元850可用于接收用户输入的数字或字符信息，以及产生与所述终端800的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。

在一些实施方式中，输入单元850可包括触控面板851以及其他输入终端852。

其中，所述触控面板851，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所述触控面板851上或在所述触控面板851附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。在一些实施方式中，所述触控面板851可以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，再送给所述处理器830，并能接收所述处理器830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所述触控面板851。

在一些实施方式中，所述其他输入终端852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。

所述显示单元860可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及所述终端800的各种菜单。所述显示单元860即为所述终端800的显示系统，用于呈现界面，实现人机交互。

进一步的，所述触控面板851可覆盖所述显示面板861，当所述触控面板851检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给所述处理器830以确定触摸事件的类型，随后所述处理器830根据触摸事件的类型在所述显示面板861上提供相应的视觉输出。

虽然在图8中，所述触控面板851与所述显示面板861是作为两个独立的部件来实现所述终端800的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将所述触控面板851与所述显示面板861集成而实现所述终端800的输入和输出功能。

所述处理器830是所述终端800的控制中心，利用各种接口和线路连接各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器840内的软件程序和/或模块，以及调用存储在所述存储器840内的数据，执行所述终端800的各种功能和处理数据，从而实现基于所述终端的多种业务。

在一些实施方式中，所述处理器830可包括一个或多个处理器。在一些实施方式中，所述处理器830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所述处理器830中。

所述摄像头870，用于实现所述终端800的拍摄功能，拍摄图片或视频。所述摄像头870还可以用于实现终端800的扫描功能，对扫描对象(二维码/条形码)进行扫描。

所述终端800还包括用于给各个部件供电的电源820(比如电池)。在一些实施方式中，所述电源820可以通过电源管理系统与所述处理器830逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗等功能。

尽管未示出，所述终端800还可以包括至少一种传感器、音频电路等，在此不再赘述。

其中，存储器830可以存储与存储器601相同的有程序代码，当所述程序代码被处理器820执行时，使得处理器820实现处理器600的所有功能。

本发明实施例还提供一种计算机可读非易失性存储介质，包括程序代码，当所述程序代码在计算终端上运行时，所述程序代码用于使所述计算终端执行上述本发明实施例任意一种人脸识别的方法的步骤。

以上参照示出根据本申请实施例的方法、装置(系统)和/或计算机程序产品的框图和/或流程图描述本申请。应理解，可以通过计算机程序指令来实现框图和/或流程图示图的一个块以及框图和/或流程图示图的块的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机的处理器和/或其它可编程数据处理装置，以产生机器，使得经由计算机处理器和/或其它可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现框图和/或流程图块中所指定的功能/动作的方法。

相应地，还可以用硬件和/或软件(包括固件、驻留软件、微码等)来实施本申请。更进一步地，本申请可以采取计算机可使用或计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，其具有在介质中实现的计算机可使用或计算机可读程序代码，以由指令执行系统来使用或结合指令执行系统而使用。在本申请上下文中，计算机可使用或计算机可读介质可以是任意介质，其可以包含、存储、通信、传输、或传送程序，以由指令执行系统、装置或设备使用，或结合指令执行系统、装置或设备使用。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种人脸识别的方法，其特征在于，应用于终端中，该方法包括：

获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；

将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

根据匹配结果判断匹配是否成功；

其中，所述将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，包括：

针对采集到的面部特征信息中的任意一个局部部位，将所述局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，确定所述局部部位对应的第二匹配值；

所述根据匹配结果判断匹配是否成功，包括：

判断所有局部部位对应的第一吻合概率与第三匹配值相加得到第二吻合概率是否大于第三预设阈值，其中所述第一吻合概率是所有局部部位对应的第二匹配值之和，所述第三匹配值是根据传统人脸识别时除眼部信息之外的其他局部部位特征信息与预存的人脸特征信息中除所述眼部信息之外的其他局部部位特征信息的匹配程度确定的；

若大于，则确定匹配成功；

否则，确定匹配失败。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，还包括：

确定通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

确定通过图像匹配进行人脸识别失败；或

确定通过虹膜信息进行人脸识别失败。

3.一种人脸识别的设备，其特征在于，该设备包括处理器以及存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行下列过程：

获取用户的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息；

将部分或全部所述面部特征信息与预设局部部位特征信息进行匹配，其中所述预设局部部位特征信息为所述用户的面部表情处于特定状态下时面部局部部位的特征信息；

根据匹配结果判断匹配是否成功；

其中，所述处理器具体用于：

针对采集到的面部特征信息中的任意一个局部部位，将所述局部部位的特征信息与预设局部部位特征信息中同部位的特征信息进行匹配，确定所述局部部位对应的第二匹配值；

所述根据匹配结果判断匹配是否成功，包括：

判断所有局部部位对应的第一吻合概率与第三匹配值相加得到第二吻合概率是否大于第三预设阈值，其中所述第一吻合概率是所有局部部位对应的第二匹配值之和，所述第三匹配值是根据传统人脸识别时除眼部信息之外的其他局部部位特征信息与预存的人脸特征信息中除所述眼部信息之外的其他局部部位特征信息的匹配程度确定的；

若大于，则确定匹配成功；

否则，确定匹配失败。

4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：

在获取用户输入的用于进行身份验证的部分或全部面部特征信息之前，确定通过三维人脸构建进行人脸识别失败；或

确定通过图像匹配进行人脸识别失败；或

确定通过虹膜信息进行人脸识别失败。

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