CN110929583A

CN110929583A - 一种高检测精度人脸识别方法

Info

Publication number: CN110929583A
Application number: CN201911026526.6A
Authority: CN
Inventors: 王孝元
Original assignee: Hubei Xun Mastiff Information Engineering Co Ltd
Current assignee: Hubei Xun Mastiff Information Engineering Co Ltd
Priority date: 2019-10-26
Filing date: 2019-10-26
Publication date: 2020-03-27

Abstract

本发明公开了一种高检测精度人脸识别方法，S1，图像采集，采用高清摄像头完成图像采集；S2，人像检测定位，利用OpenCV完成对步骤S1图像采集中人脸的定位检测；在该步骤中，包括模糊矫正处理，通过提取特征点位置标记，并将眉心位置与所用特征点距离作为姿态特征重新检测定位；S3，特征提取，利用boost，mlp，knearest，nbayes，svm，rtrees机器学习算法中的一种或多种，在云平台上完成特征提取并进行建模，最后进行模型对比完成人脸识别。本发明具有识别速度快、识别准确度高、技术先进、系统扩展性好等优点。

Description

一种高检测精度人脸识别方法

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，更为具体地，涉及一种高检测精度人脸识别方法。

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。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。人脸识别是对人的面部特征与信息进行采集，对显示的面部影像，首先检测在拍摄镜头中是否有人脸，若检测到人脸，则进一步给出脸的位置、形状和各个面部器官的坐标、形状等信息。处理器提取信息后，将其与已知的面部特征进行对比，从而识别用户的身份。它包括人脸检测、人脸跟踪、人脸对比三项主要内容。现有的人脸识别技术存在如下问题：(1)检测精度低；(2)检测返回结果参数少等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种高检测精度人脸识别方法，具有识别速度快、识别准确度高、技术先进、系统扩展性好等优点。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种高检测精度人脸识别方法，包括：

S1，图像采集，采用高清摄像头完成图像采集；

S2，人像检测定位，利用OpenCV完成对步骤S1图像采集中人脸的定位检测；在步骤中，包括模糊矫正处理，通过提取特征点位置标记，并将眉心位置与所用特征点距离作为姿态特征重新检测定位；

S3，特征提取，利用boost，mlp，knearest，nbayes，svm，rtrees机器学习算法中的一种或多种，在云平台上完成特征提取并进行建模，最后进行模型对比完成人脸识别。

进一步的，在步骤S2中，采用KNN人脸识别算法进行人像检测定位；在KNN中，通过查找最近的N个特征进行预测。

进一步的，在步骤S3中，能检测图片中的人脸并标记出位置信息，并展示人脸的核心关键点信息，并展示人脸属性信息；所述人脸属性信息包括年龄和性别；并返回人脸各部分的遮挡、光照、模糊、完整度和置信度信息。

进一步的，在步骤S3中，包括年龄检测步骤，在该步骤中采用CNN算法检测识别人脸表情中的年龄。

进一步的，在步骤S3中，采用卷积神经网络进行模型构建，包括：

S31，先用非负矩阵分解方法提取人脸特征；

S32，然后通过RBF神经网络确定一个人脸图像及其相符年龄之间的估计函数，对于输入图片，输出一个年龄区间的可能概率。

进一步的，将年龄识别结果用在不同光线条件下的精准人脸识别、用在图像采集和用在活体检测中的任一种或多种用途。

本发明的有益效果是：

(1)本发明具有识别速度快、识别准确度高、技术先进、系统扩展性好等优点。具体的，具备极高的检测响应速度，能检测图片中的人脸并标记出位置信息，展示人脸的核心关键点信息，展示人脸属性信息，如年龄、性别等，返回人脸各部分的遮挡、光照、模糊、完整度、置信度等信息。

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，下面描述中的附图仅仅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为本发明的步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。本说明书中公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。

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。

在对实施例进行描述之前，需要对一些必要的术语进行解释。例如：

若本申请中出现使用“第一”、“第二”等术语来描述各种元件，但是这些元件不应当由这些术语所限制。这些术语仅用来区分一个元件和另一个元件。因此，下文所讨论的“第一”元件也可以被称为“第二”元件而不偏离本发明的教导。应当理解的是，若提及一元件“连接”或者“联接”到另一元件时，其可以直接地连接或直接地联接到另一元件或者也可以存在中间元件。相反地，当提及一元件“直接地连接”或“直接地联接”到另一元件时，则不存在中间元件。

在本申请中出现的各种术语仅仅用于描述具体的实施方式的目的而无意作为对本发明的限定，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式意图也包括复数形式。

当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包括有”时，这些术语指明了所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是也不排除一个以上其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或其群组的存在和/或附加。

如图1所示，一种高检测精度人脸识别方法，包括：

S1，图像采集，采用高清摄像头完成图像采集；

S31，先用非负矩阵分解方法提取人脸特征；

实施例一

如图1所示，一种高检测精度人脸识别方法，包括：

S1，图像采集，采用高清摄像头完成图像采集；

在本实施例中，人脸识别解决方案，通过高清摄像头完成图像采集，利用OpenCV完成人脸的定位检测，利用boost，mlp，knearest，nbayes，svm，rtrees等机器学习算法，在云平台上完成特征提取并进行建模，最后进行模型对比完成人脸识别，可实现不同光线条件下的精准人脸识别、图像采集、活体检测等功能，本实施例采用先进的人脸识别技术进行身份验证，具有识别速度快、识别准确度高、技术先进、系统扩展性好等优点。

在本实施例中，采用KNN等多种人脸识别算法，在KNN中，通过查找最近的N个特征进行预测。该方案支持一对一、一对多、多对多多种识别模式、轻松实现多人同时识别检测。提供如下两种高精度技术指标：

FAR：False Accept Rate，错误接受率，指将身份不同的两张照片，判别为相同身份，越低越好。

FRR：False Reject Rate，错误拒绝率，指将身份相同的两张照片，判别为不同身份，越低越好。

在本实施例中，两个指标有明确的物理意义，FAR决定了系统的安全性，FRR决定了系统的易用程度，本实施例将FAR设置为一个非常低的范围，如万分之一甚至百万分之一，在FAR固定的条件下，FRR低于5％，从而提供了高检测精度的人脸识别方法。

在本实施例中的其余技术特征，本领域技术人员均可以根据实际情况进行灵活选用和以满足不同的具体实际需求。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实现本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的算法，方法或系统等，均在本发明的权利要求书请求保护的技术方案限定技术保护范围之内。

对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法实现所描述的功能，但是这种实现不应超出本发明的范围。

所揭露的系统、模块和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例，仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅是一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以说通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述分立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单元来实现本实施例的方案的目的。

所述功能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存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM、RAM等。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims

1.一种高检测精度人脸识别方法，其特征在于，包括：

S1，图像采集，采用高清摄像头完成图像采集；

S2，人像检测定位，利用OpenCV完成对步骤S1图像采集中人脸的定位检测；在该步骤中，包括模糊矫正处理，通过提取特征点位置标记，并将眉心位置与所用特征点距离作为姿态特征重新检测定位；

2.根据权利要求1所述的一种高检测精度人脸识别方法，其特征在于，在步骤S2中，采用KNN人脸识别算法进行人像检测定位，在KNN中，通过查找最近的N个特征进行预测。

3.根据权利要求1所述的一种高检测精度人脸识别方法，其特征在于，在步骤S3中，能检测图片中的人脸并标记出位置信息，并展示人脸的核心关键点信息，并展示人脸属性信息；所述人脸属性信息包括年龄和性别；并返回人脸各部分的遮挡、光照、模糊、完整度和置信度信息。

4.根据权利要求1所述的一种高检测精度人脸识别方法，其特征在于，在步骤S3中，包括年龄检测步骤，在该步骤中采用CNN算法检测识别人脸表情中的年龄。

5.根据权利要求4所述的一种高检测精度人脸识别方法，其特征在于，在步骤S3中，采用卷积神经网络进行模型构建，包括：

S31，先用非负矩阵分解方法提取人脸特征；

6.根据权利要求1～5任一项所述的一种高检测精度人脸识别方法，其特征在于，将年龄识别结果用在不同光线条件下的精准人脸识别、用在图像采集和用在活体检测中的任一种或多种用途。