CN111325191A - 一种人脸识别方法及系统 - Google Patents

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CN111325191A CN202010263508.6A CN202010263508A CN111325191A CN 111325191 A CN111325191 A CN 111325191A CN 202010263508 A CN202010263508 A CN 202010263508A CN 111325191 A CN111325191 A CN 111325191A
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Abstract

本发明公开了一种人脸识别方法及系统，通过本发明所提供的方法，在向数据库中存在无遮挡的人脸图像时，还将自动存入填充了遮挡物的的人脸图像，然后分别进行特征提取存入数据库，这样在进行验证时，直接将得到的人脸图像与数据库中的人脸特征以及遮挡人脸的特征进行匹配对比得到结果，从而解决了现有技术中去除遮挡物之后进行识别，导致复杂度较高，精确度较低的问题，进而实现了人脸快速识别的效果。

Description

一种人脸识别方法及系统
技术领域
本申请涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及系统。
背景技术
随着科学技术的发展，现在我们的生活中随处可见人脸识别、验证在各个领域中的出现。在具体的领域中，人脸验证也从早期的人脸几何特征比对到后来的局部纹理特征比对，最后到现在常见的深度学习的方式，经历了较为漫长的不断优化的发展。
而在具体人脸识别的场景中，人脸有遮挡(如眼镜、口罩、帽子等)的情况下，识别、验证的准确率会有较为明显的下降。现有的技术针对这种场景，通常会只比对遮挡物剩下的人脸部分特征或者模拟、还原不佩戴此遮挡物的人脸再进行对比。
通过现有技术中的方式来处理导致对图像处理复杂度较高，并且识别的准确性也较低。
发明内容
本发明提供了一种人脸识别方法及系统，用以解决现有技术中比对遮挡物剩下的人脸部分特征或者模拟、还原不佩戴此遮挡物的人脸再进行对比，导致对图像处理复杂度较高，并且识别的准确性也较低的问题。
其具体的技术方案如下：
一种人脸识别方法，所述方法包括：
在采集到包含人脸的图片时，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征；
在所述人脸图像中识别是否存在遮挡物；
若存在遮挡物，则确定所述遮挡物的类别；
根据识别出的遮挡物类别，在数据库中提取出包含所述遮挡物类别的人脸特征；
将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征。
可选的，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征之前，所述方法还包括：
在数据库中录入无遮挡物的人脸图片时，采集出无遮挡人脸特征；
将遮挡物填充至所述人脸图片中，并提取出包含所述遮挡物的人脸图片中的有遮挡人脸特征；
将所述提取出的无遮挡人脸特征以及有遮挡人脸特征存入所述数据库。
可选的，将遮挡物填充至所述人脸图片中，包括：
将选择出的遮挡物经过缩放和/或旋转得到待填充遮挡物；
将所述待填充遮挡物填充至所述人脸图片中。
可选的，将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征，包括：
将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸进行对比，得到匹配值；
将得到的所有匹配值由高到低进行排序，确定出匹配值最高的人脸特征；
将匹配值最高的人脸特征作为最终的人脸特征。
可选的，所述方法还包括：
将人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配；
将数据库中与所述人脸特征匹配度最高的人脸特征作为最终结果输出。
一种人脸识别系统，所述系统包括：
提取模块，用于在采集到包含人脸的图片时，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征；
处理模块，用于在所述人脸图像中识别是否存在遮挡物；若存在遮挡物，则确定所述遮挡物的类别；根据识别出的遮挡物类别，在数据库中提取出包含所述遮挡物类别的人脸特征；
匹配模块，用于将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征。
可选的，所述处理模块，还用于在数据库中录入无遮挡物的人脸图片时，采集出无遮挡人脸特征；将遮挡物填充至所述人脸图片中，并提取出包含所述遮挡物的人脸图片中的有遮挡人脸特征；将所述提取出的无遮挡人脸特征以及有遮挡人脸特征存入所述数据库。
可选的，所述处理模块，具体用于将选择出的遮挡物经过缩放和/或旋转得到待填充遮挡物；将所述待填充遮挡物填充至所述人脸图片中。
可选的，所述匹配模块，具体用于将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸进行对比，得到匹配值；将得到的所有匹配值由高到低进行排序，确定出匹配值最高的人脸特征；将匹配值最高的人脸特征作为最终的人脸特征。
可选的，所述匹配模块，还用于将人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配；将数据库中与所述人脸特征匹配度最高的人脸特征作为最终结果输出。
通过本发明所提供的方法，在向数据库中存在无遮挡的人脸图像时，还将自动存入填充了遮挡物的的人脸图像，然后分别进行特征提取存入数据库，这样在进行验证时，直接将得到的人脸图像与数据库中的人脸特征以及遮挡人脸的特征进行匹配对比得到结果，从而解决了现有技术中去除遮挡物之后进行识别，导致复杂度较高，精确度较低的问题，进而实现了人脸快速识别的效果。
附图说明
图1为本发明实施例中一种人脸识别方法的流程图；
图2为本发明实施例中人脸特征识别提取流程示意图；
图3为本发明实施例中人脸识别系统的结构示意图。
具体实施方式
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解，本发明实施例以及实施例中的具体技术特征只是对本发明技术方案的说明，而不是限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的具体技术特征可以相互组合。
如图1所示为本发明实施例中一种人脸识别方法的流程图，该方法包括：
S1，在采集到包含人脸的图片时，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征；
在开始人脸识别之前，首先将建立一数据库，在该数据库中包含了无遮挡物人脸特征以及有遮挡物人脸特征。
具体来讲，如图2所示，在数据库中录入无遮挡物的人脸图片时，采集出无遮挡人脸特征，此处可以利用人脸检测模型裁剪出人脸区域图片，其中，人脸检测算法可以采用包含MTCNN、SSD以及adaboost等传统算法。
在识别出人脸图片之后，将提取出人脸图片中的人脸特征，此处的人脸特征的算法可以采用深度学习算法。此时无遮挡物的人脸特征提取完成。
在人脸特征提取完成之后，选择出一种遮挡物，比如墨镜、帽子等等，然后将选择出的遮挡物经过缩放和/或旋转得到待填充遮挡物，将待填充物填充至人脸图片中过，简单来讲，可以根据人脸特征点的位置，将遮挡物的图片贴在人脸上，从而完成遮挡物的填充。
在完成遮挡物的填充之后，提取出包含遮挡物的人脸图片中有遮挡物人脸特征，此处通过特征提取模型来提取特征，该特征提取模型可以是人脸深度学习的卷积特征输出，也可以单独训练人脸分类模型。
在完成无遮挡人脸特征以及有遮挡人脸特征提取之后，将提取出的所有特征存入到人脸数据库中。
S2，在人脸图像中识别出是否存在遮挡物；
在完成步骤S1以及步骤S1之前的数据库存入数据的步骤时，系统检测到人脸图像，将对人脸图像进行进一步的识别，该识别过程为确定人脸图像中的遮挡物，比如墨镜、帽子、口罩等，若是识别出人脸图像中存在遮挡物时，则执行步骤S5；若是在人脸图像中不存在遮挡物时，则执行步骤S3。
S3，将人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配；
若是人脸图像中不存在遮挡物时，则直接将人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配，此处的人脸特征为不存在遮挡物的人脸特征。
S4，将数据库中与人脸特征匹配度最高的人脸特征作为最终结果输出；
在进行一一匹配之后，系统将得到人脸特征与数据库中的各个人脸特征之间的匹配值，系统将在所有的匹配值中选择出匹配值最高的人脸特征，然后将该人脸特征作为最终的匹配结果进行输出。
S5，确定遮挡物的类别；
在识别出遮挡物之后，需要进一步的确定遮挡物的类别，也就是何种遮挡物，比如说是墨镜还是帽子，或者是口罩等等，此处确定出遮挡物的类别之后，决定了后续在人脸图像中填充何种遮挡物。
S6，根据识别出的遮挡物类别，在数据库中提取出包含遮挡物类别的人脸特征；
在确定出遮挡物的类别之后，系统将根据该遮挡物的类别，在数据库中提取出包含该遮挡物的所有人脸特征，比如遮挡物为墨镜，则系统将在数据库中提取出包含了墨镜的所有人脸特征。
S7，将提取出的人脸特征与数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征。
基于提取出的包含了遮挡物的所有人脸特征，系统将人脸图像中提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配，在每一次匹配完成时，系统将得到一个对应的匹配值，系统将在得到的匹配值中确定出最大值，该最大值对应的人脸特征也就是匹配度最高的人脸特征，最终系统将该人脸特征作为最终结果输出。
通过本发明所提供的方法，在向数据库中存在无遮挡的人脸图像时，还将自动存入填充了遮挡物的的人脸图像，然后分别进行特征提取存入数据库，这样在进行验证时，直接将得到的人脸图像与数据库中的人脸特征以及遮挡人脸的特征进行匹配对比得到结果，从而解决了现有技术中去除遮挡物之后进行识别，导致复杂度较高，精确度较低的问题，进而实现了人脸快速识别的效果。
对应本发明实施例所提供的方法，本发明实施例中还提供了一种人脸识别系统，如图3所示为本发明实施例中一种人脸识别系统的结构示意图，该系统包括：
提取模块301，用于在采集到包含人脸的图片时，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征；
处理模块302，用于在所述人脸图像中识别是否存在遮挡物；若存在遮挡物，则确定所述遮挡物的类别；根据识别出的遮挡物类别，在数据库中提取出包含所述遮挡物类别的人脸特征；
匹配模块303，用于将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征。
进一步，在本发明实施例中，所述处理模块302，还用于在数据库中录入无遮挡物的人脸图片时，采集出无遮挡人脸特征；将遮挡物根据相应人脸特征点所在位置填充至所述人脸图片中，并提取出包含所述遮挡物的人脸图片中的有遮挡人脸特征；将所述提取出的无遮挡人脸特征以及有遮挡人脸特征存入所述数据库。
进一步，在本发明实施例中，所述处理模块302，具体用于将选择出的遮挡物经过缩放和/或旋转得到待填充遮挡物；将所述待填充遮挡物填充至所述人脸图片中。
进一步，在本发明实施例中，所述匹配模块303，具体用于将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸进行对比，得到匹配值；将得到的所有匹配值由高到低进行排序，确定出匹配值最高的人脸特征；将匹配值最高的人脸特征作为最终的人脸特征。
进一步，在本发明实施例中，所述匹配模块303，还用于将人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配；将数据库中与所述人脸特征匹配度最高的人脸特征作为最终结果输出。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的普通技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改，包括采用特定符号、标记确定顶点等变更方式。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：
在采集到包含人脸的图片时，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征；
在所述人脸图像中识别是否存在遮挡物；
若存在遮挡物，则确定所述遮挡物的类别；
根据识别出的遮挡物类别，在数据库中提取出包含所述遮挡物类别的人脸特征；
将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征之前，所述方法还包括：
在数据库中录入无遮挡物的人脸图片时，采集出无遮挡人脸特征；
将遮挡物填充至所述人脸图片中，并提取出包含所述遮挡物的人脸图片中的有遮挡人脸特征；
将所述提取出的无遮挡人脸特征以及有遮挡人脸特征存入所述数据库。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将遮挡物填充至所述人脸图片中，包括：
将选择出的遮挡物经过缩放和/或旋转得到待填充遮挡物；
将所述待填充遮挡物填充至所述人脸图片中。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征，包括：
将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸进行对比，得到匹配值；
将得到的所有匹配值由高到低进行排序，确定出匹配值最高的人脸特征；
将匹配值最高的人脸特征作为最终的人脸特征。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配；
将数据库中与所述人脸特征匹配度最高的人脸特征作为最终结果输出。
6.一种人脸识别系统，其特征在于，所述系统包括：
提取模块，用于在采集到包含人脸的图片时，在所述图片中提取出人脸图像以及人脸特征；
处理模块，用于在所述人脸图像中识别是否存在遮挡物；若存在遮挡物，则确定所述遮挡物的类别；根据识别出的遮挡物类别，在数据库中提取出包含所述遮挡物类别的人脸特征；
匹配模块，用于将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸特征进行对比，并匹配出对应匹配人脸特征。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述处理模块，还用于在数据库中录入无遮挡物的人脸图片时，采集出无遮挡人脸特征；将遮挡物填充至所述人脸图片中，并提取出包含所述遮挡物的人脸图片中的有遮挡人脸特征；将所述提取出的无遮挡人脸特征以及有遮挡人脸特征存入所述数据库。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述处理模块，具体用于将选择出的遮挡物经过缩放和/或旋转得到待填充遮挡物；将所述待填充遮挡物填充至所述人脸图片中。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述匹配模块，具体用于将提取出的人脸特征与所述数据库中提取出的人脸进行对比，得到匹配值；将得到的所有匹配值由高到低进行排序，确定出匹配值最高的人脸特征；将匹配值最高的人脸特征作为最终的人脸特征。
10.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述匹配模块，还用于将人脸特征与数据库中的人脸特征进行一一匹配；将数据库中与所述人脸特征匹配度最高的人脸特征作为最终结果输出。
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