CN111104923A - 一种人脸识别方法及装置 - Google Patents

一种人脸识别方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111104923A
CN111104923A CN201911398484.9A CN201911398484A CN111104923A CN 111104923 A CN111104923 A CN 111104923A CN 201911398484 A CN201911398484 A CN 201911398484A CN 111104923 A CN111104923 A CN 111104923A
Authority
CN
China
Prior art keywords
face recognition
identifiers
terminal
determining
preset area
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
Application number
CN201911398484.9A
Other languages
English (en)
Inventor
叶欣靖
刘佳成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd filed Critical Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority to CN201911398484.9A priority Critical patent/CN111104923A/zh
Publication of CN111104923A publication Critical patent/CN111104923A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172Classification, e.g. identification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/32User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/174Facial expression recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本公开提供了一种人脸识别方法及装置,包括:响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域;当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态;确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。通过这种方法,可以提升人脸识别过程的真实可靠性。

Description

一种人脸识别方法及装置
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种人脸识别方法及装置。
背景技术
随着科技的发展,人脸识别技术也在迅速发展,并广泛应用在各行各业,比如进行安全认证。人脸识别一般需要采集人脸照片,然后提取人脸照片中的用户特征,并将提取的用户特征与数据库中预先存储的用户特征进行比对,进而实现对于用户的识别,进一步可以基于识别结果确认安全认证结果。
然而,上述人脸识别过程无法保证采集的是当前活体用户真实的照片,例如当前活体用户可能会在采集用户图像时,采用作假手段,比如使用其他用户的照片对准设备的图像采集装置,进而通过安全认证,导致出现非法用户通过认证。
发明内容
本公开实施例至少提供一种人脸识别方法、装置,用以提升人脸识别过程的真实可靠性。
第一方面,本公开实施例提供了一种人脸识别方法,包括:
响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域;
当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;
检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态;
确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,所述方法还包括:
展示演示视频;所述演示视频中展示有多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,演示人员做出的表情姿态。
一种可能的实施方式中,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,所述方法还包括:
控制图像采集装置采集用户授权的人脸图像;
基于采集的用户授权的人脸图像进行用户登录验证,在验证通过后,响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,所述响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域,包括:
响应触发指令,在预设时间段内,控制多个标志符依次循环进入终端的展示页面中的预设区域;或者,
响应触发指令,控制预设个数的标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,所述确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果,包括:
获取在所述预设时间段内的多个匹配结果;
根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值;
基于所述测试分值,确定所述人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,所述根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值,包括:
确定所述多个匹配结果中匹配成功的个数,基于确定的匹配成功的个数,确定当前次人脸识别测试的测试分值。
一种可能的实施方式中,在根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值之后,所述方法还包括:
展示当前次人脸识别测试的测试结果,所述测试结果中包括所述测试分值。
一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,展示预设的音乐特效。
第二方面,本公开实施例还提供一种人脸识别装置,包括:
控制模块,用于响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域;
获取模块,用于当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;
检测模块,用于检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态;
确定模块,用于确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,所述控制模块,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还用于:
展示演示视频;所述演示视频中展示有多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,演示人员做出的表情姿态。
一种可能的实施方式中,所述控制模块,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还用于:
控制图像采集装置采集用户授权的人脸图像;
基于采集的用户授权的人脸图像进行用户登录验证,在验证通过后,响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,所述控制模块,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,用于:
响应触发指令,在预设时间段内,控制多个标志符依次循环进入终端的展示页面中的预设区域;或者,
响应触发指令,控制预设个数的标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,所述确定模块,在确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果时,用于:
获取在所述预设时间段内的多个匹配结果;
根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值;
基于所述测试分值,确定所述人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,所述确定模块,在根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值时,用于:
确定所述多个匹配结果中匹配成功的个数,基于确定的匹配成功的个数,确定当前次人脸识别测试的测试分值。
一种可能的实施方式中,所述装置还包括:展示模块,所述展示模块,用于根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值之后,展示当前次人脸识别测试的测试结果,所述测试结果中包括所述测试分值。
一种可能的实施方式中,所述控制模块,还用于:
控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,展示预设的音乐特效。
第三方面,本公开实施例还提供一种计算机设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面,或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
第四方面,本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面,或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
关于上述人脸识别装置、电子设备、及计算机可读存储介质的效果描述参见上述人脸识别方法的说明,这里不再赘述。
本公开实施例提供的人脸识别方法,在控制标志符进入预设区域时,获取人脸图像,并检测人脸图像中的表情姿态与该标志符的匹配结果,然后基于匹配结果确定人脸识别结果;在上述识别过程中,用户需要在标志符在进入预设区域时,做出与该标志符匹配的表情姿态,显然,这种情况下,当前用户将无法借用其他合法用户的照片来通过人脸识别,提高了人脸识别过程的真实可靠性。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分,这些附图示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解,以下附图仅示出了本公开的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1示出了本公开实施例所提供的一种人脸识别方法的流程图;
图2示出了本公开实施例所提供的一种终端的展示页面的示意图;
图3示出了本公开实施例所提供的一种表情姿态识别模型的训练方法的流程图;
图4示出了本公开实施例所提供的一种人脸识别装置的架构示意图;
图5示出了本公开实施例所提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本公开实施例中附图,对本公开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公开一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围,而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例,本领域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,都属于本公开保护的范围。
相关技术中,在进行人脸识别时,主要是通过设备的图像采集装置采集人脸照片,然后提取采集的人脸照片中的生物特征,并将提取的生物特征与数据库中存储的生物特征进行匹配,从而实现对于用户身份的识别。然而这种方法无法保证采集的是当前活体用户真实的照片,例如当前活体用户在图像采集装置采集人脸照片时,通过伪造手段,使得图像采集装置无法获取到当前用户的真实照片,但是能从采集的用户照片中提取到对应用户的生物特征,因此,这种人脸识别的方法可靠性较低。
另外,部分人脸识别技术为了防止上述情况的发生,在人脸识别的过程中,要求用户做出闭眼、张嘴等动作,然而这种方法所要求用户做出的动作是固定的,因此,用户可以通过剪辑视频等手段,伪造检测对象,安全性也比较低。
基于此,本公开提供了一种人脸识别方法,在本公开提供的方法中,用户需要在标志符进入预设区域时,做出与标志符匹配的表情姿态,因为标志符出现的时机、以及进入预设区域的是何种标志符是随机的,因此,只有用户本人做出与标志符匹配的表情姿态、且做出标志符匹配的表情姿态的时间符合要求,才会确认为人脸识别通过,提升了人脸识别过程的真实可靠性。
针对以上方案所存在的缺陷,均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果,因此,上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案,都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。
下面将结合本公开中附图,对本公开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公开一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围,而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例,本领域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,都属于本公开保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
为便于对本实施例进行理解,首先对本公开实施例所公开的一种人脸识别方法进行详细介绍,本公开实施例所提供的人脸识别方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备,该计算机设备例如包括:终端设备或服务器或其它处理设备,终端设备可以为用户设备(User Equipment,UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal DigitalAssistant,PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中,该人脸识别方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
参见图1所示,为本公开实施例提供的人脸识别方法的流程图,该人脸识别方法包括以下几个步骤:
步骤101、响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
步骤102、当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像。
步骤103、检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态。
步骤104、确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。
上述人脸识别方法,在控制标志符进入预设区域时,获取人脸图像,并检测人脸图像中的表情姿态与该标志符的匹配结果,然后基于匹配结果确定人脸识别结果;在上述识别过程中,用户需要在标志符在进入预设区域时,做出与该标志符匹配的表情姿态,显然,这种情况下,当前用户将无法借用其他合法用户的照片来通过人脸识别,提高了人脸识别过程的真实可靠性。
以下是针对上述步骤101~步骤104的详细说明。
针对步骤101:
其中,可以预先设置多种标志符,每种标志符预先设置有与该标志符匹配的表情姿态,控制进入终端的展示页面中的预设区域的多个标志符的种类可以从预先设置的多种标志符中随机选取。
例如,预先设置有A、B、C、D种标志符,控制进入终端的展示页面中的预设区域的标志符中,可以包括A种标志符M个、B种标志符N个、C种标志符P个、D种标志符Q个,其中,M、N、P、Q为随机非负整数。
触发指令可以是用户触发终端展示的识别按钮之后,由终端生成的,其中,用户触发识别按钮的方式包括但不仅限于点击、双击、滑动、长按、重按等,在一种可能的场景中用户还可以输入语音指令,终端在接收到语音指令之后,对语音指令进行解析,生成对应的触发指令。
在一种可能的实施方式中,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还可以先展示演示视频,演示视频中展示有多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,演示人员做出的表情姿态。通过展示演示视频,可以指导用户进行正确的人脸识别操作,提高人脸识别的效率。
考虑到用户可能预先已知人脸识别的验证方法,因此,在另一种可能的实施方式中,在响应触发指令之前,可以先获取用户授权的账户信息,并检测用户是否为首次登陆的新用户,若用户为首次登陆的新用户,则展示演示视频,若用户不是首次登陆的新用户,则可以跳过展示演示视频的步骤,直接控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
另外,还可以在演示视频的预设位置区域设置“跳过”按钮,当“跳过”按钮被触发之后,可以跳过当前展示的演示视频,从而节省人脸识别的时间。
具体实施中,在控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,可以控制多个标志符都在终端的展示页面中的同一起点按照同一移动轨迹进入终端的展示页面中的预设区域;也可以控制同一种标志符按照同一移动轨迹进入终端的展示页面中的预设区域,不同种类的标志符按照不同移动轨迹进入终端的展示页面中的预设区域;或者,标志符从展示页面中的随机起点以随机轨迹进入展示页面中的预设区域。
示例性的,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,终端的展示页面可以如图2所示,图2中,不同标志符上带有对应的表情姿态符号,且不同的标志符在同一起点按照同一移动轨迹进入展示页面中的预设区域。
为了提高人脸识别的安全性,还可以先对当前用户的身份进行验证。在一种可能的实施方式中,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还可以控制图像采集装置采集用户授权的人脸图像,并基于采集的用户授权的人脸图像进行用户登录验证,并在验证通过后,响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
其中,在基于采集的用户授权的人脸图像进行用户登录验证时,可以提取采集的用户授权的人脸图像中的面部特征,并将提取的面部特征与数据库中预先存储的面部特征进行匹配,若匹配成功,则确定验证通过。
在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,可以响应触发指令,在预设时间段内,控制多个标志符依次循环进入终端的展示页面中的预设区域;或者,响应触发指令,控制预设个数的标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
在一种可能的实施方式中,为了增加用户在进行人脸认证过程中的趣味性,还可以在控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,展示预设的音乐特效;或者在响应触发指令之后,在展示页面中添加预设的特效贴纸。
针对步骤102:
终端的图像采集装置可以是终端自身携带的图像采集装置,如手机携带的摄像头等,也可以是终端外接的图像采集装置,终端与图像采集装置的连接方式可以为无线连接,也可以为有线连接,本申请对此并不限制。
需要说明的是,终端的图像采集装置在响应触发指令之后一直采集用户授权的人脸图像,例如可以采集用户授权的包括用户人脸的视频等,服务器在检测到多个标志符中的任一标志符进入预设区域时,才从终端获取图像采集装置的人脸图像。
针对步骤103:
其中,人脸图像中的表情姿态可以包括以下表情姿态中的任意一种:微笑、嘟嘴、眨眼、张嘴等。
在检测采集的用户授权的人脸图像中的表情姿态时,可以通过以下方法中的任意一种:
方法一、识别采集的用户授权的人脸图像中的关键点,基于关键点的位置坐标,确定人脸图像中的表情姿态。
人脸图像中的关键点例如可以包括嘴角、眼角等。
方法二、将采集的用户授权的人脸图像输入至预先训练好的表情姿态识别模型中,基于表情姿态识别模型识别人脸图像中的表情姿态。
其中,表情姿态识别模型在训练过程中,为样本图像添加的标签为表情姿态,其标签的种类与标志符对应的表情姿态一致。
具体的,在将采集的用户授权的人脸图像输入至预先训练好的表情姿态识别模型中之后,表情姿态识别模型可以预测输入的人脸图像对应每种表情姿态的概率,然后将概率最大的表情姿态确定为输入的人脸图像的表情姿态。
一种可能的实施方式中,所述表情姿态识别模型的训练方法可以参照图3所示,包括以下几个步骤:
步骤301、获取样本图像,每个样本图像带有对应的表情姿态标签。
其中,样本图像对应的表情姿态标签可以是人工根据样本图像添加的。
步骤302、将所述样本图像输入至待训练的表情姿态识别模型中,预测得到每个样本图像对应的表情姿态。
其中,在将样本图像输入至待训练的表情姿态模型中之后,输出可以得到样本图像对应每一种表情姿态的概率,然后将概率最大的表情姿态确定为该样本图像对应的表情姿态。
步骤303、基于每个样本图像预测得到的表情姿态、以及该样本图像对应的表情姿态标签,确定本次训练过程的准确率,并在准确率不满足条件时,调整本次训练过程中的模型参数。
针对步骤104:
其中,在确定表情姿态与任一标志符的匹配结果,并基于匹配结果确定人脸识别结果时,可以先获取在预设时间段内的多个匹配结果,并根据多个匹配结果确定当前次人脸识别测试的测试分值,再基于测试分值,确定人脸识别结果。
具体的,在根据多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值时,可以先确定多个匹配结果中匹配成功的个数,然后基于确定的匹配成功的个数,确定当前次人脸识别测试的测试分值。
示例性的,若当前次人脸识别测试过程中,有N个标志符在进入预设区域时,获取的用户授权的人脸图像中检测出与该标志符对应的表情姿态,则确定在当前次人脸姿态测试的测试分值为N,N为正整数。
另外,在确定当前次人脸测试的测试分值之后,还可以展示当前次人脸识别测试的测试结果,测试结果中包括测试分值。
本申请另外一实施方式中,在确定当前次人脸测试的测试分值时,还可以根据标志符进入预设区域的时间与检测到用户做出与该标志符对应的表情姿态的时间,确定所述测试分值。
具体的,从标志符开始进入预设区域的时刻开始,到该标志符从预设区域消失的时间段内,每间隔预设时间(该预设时间很短,例如可以为1毫秒)获取一次图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;然后检测从标志符进入预设区域的时刻开始到该标志符从预设区域消失的时间段内获取人脸图像中,首次检测到与该标志符匹配的表情姿态的人脸图像的获取时刻,基于该获取时刻、与标志符开始进入预设区域的时刻之间的时间差值,确定该标志符对应的匹配结果的匹配分值,然后根据每个标志符对应的匹配结果的匹配分值,确定当前次人脸识别测试的测试分值。
另外,可以为获取时刻、与标志符开始进入预设区域的时刻之间的时间差值预先设置不同等级的匹配分值,在时间差值小于第一阈值时,确定匹配分值为a,在时间差值大于或等于第一阈值,且小于第二阈值时,确定匹配分值为b,在时间差值大于或等于第二阈值时,确定匹配分值为c,a、b、c为正数。在确定标志符对应的匹配结果的匹配分值时,可以根据该标志符对应的时间差值,确定对应的匹配分值。
实际实施中,还可以为将时间差值划分为更加精确的等级,上述介绍仅作为示例性说明。
这里,每个标志符从进入预设区域开始,若检测到获取的用户授权的人脸图像中存在于该标志符匹配的表情姿态,在确定匹配分值之后,还可以展示该匹配分值。
为增加趣味性,不同种标志符在匹配成功后可以展示不同的特效贴纸,例如,若对应的表情姿态为眨眼的标志符在匹配成功后,可以展示星星特效贴纸,若对应的表情姿态为微笑的标志符在匹配成功后,可以展示点赞的特效贴纸等;在标志符匹配失败后,也可以展示对应的特效贴纸,此时,不同种标志符对应的匹配失败的特效贴纸可以为同一种特效贴纸。
另外,在标志符匹配成功后,还可以展示匹配成功的特效音乐,以提示用户匹配成功,在标志符匹配失败后,还可以展示匹配失败的特效音乐,以提示用户匹配失败。
在一种可能的实施方式中,根据匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值时,还可以确定当前次人脸识别测试过程中,匹配结果为匹配成功的个数占当前次人脸识别测试过程中总的匹配个数的比例,并基于确定的比例,确定当前次人脸识别结果。
在基于匹配结果确定人脸识别结果之后,若人脸识别结果为识别通过,则可以展示识别通过的人脸识别结果所对应的特效贴纸,若人脸识别结果为识别失败,则可以展示识别失败的人脸识别结果所对应的特效贴纸,并在展示识别失败的人脸识别结果所对应的特效贴纸中设置“再次识别”的重试按钮,当检测到“再次识别”的重试按钮被触发之后,可以重新执行步骤101~步骤104所述的人脸识别方法。
上述方法中,用户需要在标志符进入预设区域时,做出与标志符匹配的表情姿态,因为标志符出现的时机、以及进入预设区域的是何种标志符是随机的,因此,只有用户本人做出与标志符匹配的表情姿态、且做出标志符匹配的表情姿态的时间符合要求,才会确认为人脸识别通过,因此,提高了人脸识别过程中的安全性。
本领域技术人员可以理解,在具体实施方式的上述方法中,各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定,各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
基于同一发明构思,本公开实施例中还提供了与人脸识别方法对应的人脸识别装置,由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述人脸识别方法相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
参见图4所示,为本公开实施例所提供的一种人脸识别装置的架构示意图,包括控制模块401、获取模块402、检测模块403、确定模块404、以及展示模块405,具体的:
控制模块401,用于响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域;
获取模块402,用于当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;
检测模块403,用于检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态;
确定模块404,用于确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,所述控制模块401,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还用于:
展示演示视频;所述演示视频中展示有多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,演示人员做出的表情姿态。
一种可能的实施方式中,所述控制模块401,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还用于:
控制图像采集装置用户授权的采集人脸图像;
基于采集的用户授权的人脸图像进行用户登录验证,在验证通过后,响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,所述控制模块401,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,用于:
响应触发指令,在预设时间段内,控制多个标志符依次循环进入终端的展示页面中的预设区域;或者,
响应触发指令,控制预设个数的标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,所述确定模块404,在确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果时,用于:
获取在所述预设时间段内的多个匹配结果;
根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值;
基于所述测试分值,确定所述人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,所述确定模块404,在根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值时,用于:
确定所述多个匹配结果中匹配成功的个数,基于确定的匹配成功的个数,确定当前次人脸识别测试的测试分值。
一种可能的实施方式中,所述装置还包括:展示模块405,所述展示模块405,用于根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值之后,展示当前次人脸识别测试的测试结果,所述测试结果中包括所述测试分值。
一种可能的实施方式中,所述控制模块401,还用于:
控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,展示预设的音乐特效。
基于同一技术构思,本申请实施例还提供了一种电子设备。参照图5所示,为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图,包括处理器501、存储器502、和总线503。其中,存储器502用于存储执行指令,包括内存5021和外部存储器5022;这里的内存5021也称内存储器,用于暂时存放处理器501中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器5022交换的数据,处理器501通过内存5021与外部存储器5022进行数据交换,当电子设备500运行时,处理器501与存储器502之间通过总线503通信,使得处理器501在执行以下指令:
响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域;
当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;
检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态;
确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,处理器501执行的指令中,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还包括:
展示演示视频;所述演示视频中展示有多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,演示人员做出的表情姿态。
一种可能的实施方式中,处理器501执行的指令中,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,还包括:
控制图像采集装置采集用户授权的人脸图像;
基于采集的用户授权的人脸图像进行用户登录验证,在验证通过后,响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,处理器501执行的指令中,所述响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域,包括:
响应触发指令,在预设时间段内,控制多个标志符依次循环进入终端的展示页面中的预设区域;或者,
响应触发指令,控制预设个数的标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
一种可能的实施方式中,处理器501执行的指令中,所述确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果,包括:
获取在所述预设时间段内的多个匹配结果;
根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值;
基于所述测试分值,确定所述人脸识别结果。
一种可能的实施方式中,处理器501执行的指令中,所述根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值,包括:
确定所述多个匹配结果中匹配成功的个数,基于确定的匹配成功的个数,确定当前次人脸识别测试的测试分值。
一种可能的实施方式中,处理器501执行的指令中,在根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值之后,还包括:
展示当前次人脸识别测试的测试结果,所述测试结果中包括所述测试分值。
一种可能的实施方式中,处理器501执行的指令中,还包括:
控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,展示预设的音乐特效。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的人脸识别方法的步骤。其中,该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
本公开实施例所提供的人脸识别方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的人脸识别方法的步骤,具体可参见上述方法实施例,在此不再赘述。
本公开实施例还提供一种计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现前述实施例的任意一种方法。该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中,所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质,在另一个可选实施例中,计算机程序产品具体体现为软件产品,例如软件开发包(Software DevelopmentKit,SDK)等等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。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,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,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是通过一些通信接口,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单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
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,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本公开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)执行本公开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-OnlyMemory,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。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本公开的具体实施方式,用以说明本公开的技术方案,而非对其限制,本公开的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种人脸识别方法,其特征在于,包括:
响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域;
当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;
检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态;
确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,所述方法还包括:
展示演示视频;所述演示视频中展示有多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,演示人员做出的表情姿态。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域之前,所述方法还包括:
控制图像采集装置采集用户授权的人脸图像;
基于采集的用户授权的人脸图像进行用户登录验证,在验证通过后,响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域,包括:
响应触发指令,在预设时间段内,控制多个标志符依次循环进入终端的展示页面中的预设区域;或者,
响应触发指令,控制预设个数的标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果,包括:
获取在所述预设时间段内的多个匹配结果;
根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值;
基于所述测试分值,确定所述人脸识别结果。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值,包括:
确定所述多个匹配结果中匹配成功的个数,基于确定的匹配成功的个数,确定当前次人脸识别测试的测试分值。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在根据所述多个匹配结果,确定当前次人脸识别测试的测试分值之后,所述方法还包括:
展示当前次人脸识别测试的测试结果,所述测试结果中包括所述测试分值。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域时,展示预设的音乐特效。
9.一种人脸识别装置,其特征在于,包括:
控制模块,用于响应触发指令,控制多个标志符依次进入终端的展示页面中的预设区域;
获取模块,用于当检测到所述多个标志符中的任一标志符进入所述预设区域时,获取所述终端的图像采集装置采集的用户授权的人脸图像;
检测模块,用于检测采集的用户授权的所述人脸图像中的表情姿态;
确定模块,用于确定所述表情姿态与所述任一标志符的匹配结果,基于所述匹配结果确定人脸识别结果。
10.一种计算机设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至8任一所述的人脸识别方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至8任意一项所述的人脸识别方法的步骤。
CN201911398484.9A 2019-12-30 2019-12-30 一种人脸识别方法及装置 Pending CN111104923A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911398484.9A CN111104923A (zh) 2019-12-30 2019-12-30 一种人脸识别方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911398484.9A CN111104923A (zh) 2019-12-30 2019-12-30 一种人脸识别方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111104923A true CN111104923A (zh) 2020-05-05

Family

ID=70425425

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911398484.9A Pending CN111104923A (zh) 2019-12-30 2019-12-30 一种人脸识别方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111104923A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113536262A (zh) * 2020-09-03 2021-10-22 腾讯科技(深圳)有限公司 基于面部表情的解锁方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116150421A (zh) * 2023-04-23 2023-05-23 深圳竹云科技股份有限公司 图像的展示方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104298910A (zh) * 2013-07-19 2015-01-21 广达电脑股份有限公司 便携式电子装置及互动式人脸登入方法
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
CN105426815A (zh) * 2015-10-29 2016-03-23 北京汉王智远科技有限公司 活体检测方法及装置
CN109165588A (zh) * 2018-08-13 2019-01-08 安徽工程大学 一种人脸表情识别加密解锁装置和方法
CN110348193A (zh) * 2019-05-24 2019-10-18 招银云创(深圳)信息技术有限公司 验证方法、装置、设备和存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104298910A (zh) * 2013-07-19 2015-01-21 广达电脑股份有限公司 便携式电子装置及互动式人脸登入方法
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
CN105426815A (zh) * 2015-10-29 2016-03-23 北京汉王智远科技有限公司 活体检测方法及装置
CN109165588A (zh) * 2018-08-13 2019-01-08 安徽工程大学 一种人脸表情识别加密解锁装置和方法
CN110348193A (zh) * 2019-05-24 2019-10-18 招银云创(深圳)信息技术有限公司 验证方法、装置、设备和存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113536262A (zh) * 2020-09-03 2021-10-22 腾讯科技(深圳)有限公司 基于面部表情的解锁方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116150421A (zh) * 2023-04-23 2023-05-23 深圳竹云科技股份有限公司 图像的展示方法、装置、计算机设备和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10650259B2 (en) Human face recognition method and recognition system based on lip movement information and voice information
Patel et al. Continuous user authentication on mobile devices: Recent progress and remaining challenges
Fathy et al. Face-based active authentication on mobile devices
CN105468950B (zh) 身份认证方法、装置、终端及服务器
CN112328999B (zh) 双录质检方法、装置、服务器及存储介质
CN111240482B (zh) 一种特效展示方法及装置
CN109858371A (zh) 人脸识别的方法及装置
WO2019023606A1 (en) SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFYING REPHOTOGRAPHED IMAGES
WO2019033525A1 (zh) Au特征识别方法、装置及存储介质
TW201638816A (zh) 人機識別方法及裝置、行為特徵資料的採集方法及裝置
CN107577930B (zh) 一种触屏终端的解锁检测方法及触屏终端
CN106529255B (zh) 基于笔迹指纹的用户身份识别方法和装置
CN108108711B (zh) 人脸布控方法、电子设备及存储介质
US20190147218A1 (en) User specific classifiers for biometric liveness detection
CN109194689B (zh) 异常行为识别方法、装置、服务器及存储介质
CN111104923A (zh) 一种人脸识别方法及装置
CN110929244A (zh) 数字化身份识别方法、装置、设备及存储介质
Sirivarshitha et al. An approach for Face Detection and Face Recognition using OpenCV and Face Recognition Libraries in Python
Sudha et al. A fast and robust emotion recognition system for real-world mobile phone data
CN111275874B (zh) 基于人脸检测的资讯显示方法、装置、设备及存储介质
CN111783714A (zh) 一种胁迫人脸识别方法、装置、设备和存储介质
CN105897747A (zh) 基于数字生物签名的数据存储方法、装置及智能设备
Nagendrarajah et al. Recognition of expression variant faces-a principle component analysis based approach for access control
Balduzzi et al. Low-cost face biometry for visually impaired users
CN106682612B (zh) 一种基于图像识别的报警方法、终端、服务器及系统

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
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 100041 B-0035, 2 floor, 3 building, 30 Shixing street, Shijingshan District, Beijing.

Applicant after: Douyin Vision Co.,Ltd.

Address before: 100041 B-0035, 2 floor, 3 building, 30 Shixing street, Shijingshan District, Beijing.

Applicant before: Tiktok vision (Beijing) Co.,Ltd.

Address after: 100041 B-0035, 2 floor, 3 building, 30 Shixing street, Shijingshan District, Beijing.

Applicant after: Tiktok vision (Beijing) Co.,Ltd.

Address before: 100041 B-0035, 2 floor, 3 building, 30 Shixing street, Shijingshan District, Beijing.

Applicant before: BEIJING BYTEDANCE NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd.