TW202046169A

TW202046169A - 電子裝置及人臉識別方法

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Publication number: TW202046169A
Application number: TW108119744A
Authority: TW
Inventors: 楊進維
Original assignee: 大陸商鴻富錦精密工業（武漢）有限公司; 鴻海精密工業股份有限公司
Priority date: 2019-06-06
Filing date: 2019-06-06
Publication date: 2020-12-16
Also published as: TWI727337B

Abstract

本發明提供一種電子裝置及人臉識別方法，所述方法包括拍攝用戶圖像；將拍攝的第一用戶圖像上傳至伺服器；接收伺服器回傳的包含人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像；偵測用戶的第二用戶圖像中的人臉矩形框；判斷兩個圖像中的人臉數量是否相同；當兩個圖像中的人臉數量相同時，將第二用戶圖像上傳至伺服器以識別第二用戶圖像中的人臉矩形框；確定第二用戶圖像中電子裝置偵測到的人臉矩形框與伺服器識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於預設值；及當差異小於或等於預設值時，確定第二用戶圖像中的用戶資訊與第一用戶圖像的用戶資訊相同。

Description

電子裝置及人臉識別方法

本發明涉及圖像識別領域，尤其涉及一種電子裝置及人臉識別方法

隨著科學技術的發展，圖像識別的應用越來越廣泛，例如人臉圖像識別應用於門禁系統、考勤系統、點名系統及會議室系統等。在現有技術中，為了提高人臉識別的準確度，有些用戶選擇付費使用雲端的識別系統，如微軟雲端認知服務。在通常情況下，雲端識別系統每次回傳資料給用戶終端都需要收費，如此，在即時的人臉識別場景如視訊會議中，使用雲端識別系統進行人臉識別的流程較為複雜，還容易產生高額的費用，從而給用戶造成不便。

有鑒於此，有必要提供一種電子裝置及人臉識別方法，以解決上述技術問題。

一種電子裝置，至少包括處理器及攝像單元，所述電子裝置與伺服器通訊連接，所述處理器包括：

攝像模組，用於控制所述攝像單元每隔預設時間拍攝所述電子裝置前用戶的圖像；

上傳模組，用於將所述攝像單元拍攝到的第一用戶圖像上傳至所述伺服器；

接收模組，用於接收所述伺服器識別並回傳的包含人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像；

偵測模組，用於偵測所述攝像單元拍攝的所述電子裝置前用戶的第二用戶圖像中的人臉矩形框；

判斷模組，用於判斷所述第二用戶圖像中的人臉數量是否與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同；

所述上傳模組還當所述判斷模組判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同時，將所述第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的人臉矩形框；

確定模組，用於確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於一預設值；及

所述確定模組還當確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異小於或等於所述預設值時，確定所述第二用戶圖像中的用戶資訊與所述第一用戶圖像中的用戶資訊相同。

一種人臉識別方法，應用於一電子裝置，所述電子裝置至少包括攝像單元，所述電子裝置還與伺服器通訊連接，所述方法包括以下步驟：

控制所述攝像單元每隔預設時間拍攝所述電子裝置前用戶的圖像；

將所述攝像單元拍攝到的第一用戶圖像上傳至所述伺服器；

接收所述伺服器識別並回傳的包含人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像；

偵測所述攝像單元拍攝的所述電子裝置前用戶的第二用戶圖像中的人臉矩形框；

判斷所述第二用戶圖像中的人臉數量是否與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同；

當判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同時，將所述第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的人臉矩形框；

確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於一預設值；及

當確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異小於或等於所述預設值時，確定所述第二用戶圖像中的用戶資訊與所述第一用戶圖像的用戶資訊相同。

上述電子裝置及人臉識別方法在前後拍攝到的圖像中人臉數量不變且不同人臉矩形框之間差異較小的情況下，可以無需再次對圖像進行識別，簡化了人臉識別流程，也可以減少雲端資源的付費，從而給用戶提供了很大的方便，有效提升用戶體驗。

請參考圖1，為本發明較佳實施方式所提供的電子裝置1的應用結構示意圖。在本實施方式中，所述電子裝置1與伺服器2通訊連接，所述電子裝置1用於拍攝當前用戶的圖像，並根據拍攝的圖像及所述伺服器2提供的圖像識別服務識別圖像中的用戶資訊。在本實施方式中，所述電子裝置1為智慧手機或個人電腦，所述伺服器2為單一的伺服器、雲端伺服器或伺服器集群，用於提供圖像識別服務。

所述電子裝置1包括，但不僅限於，處理器10、記憶體20、攝像單元30及顯示單元40。在本實施方式中，所述處理器10優選為微處理器。所述記憶體20優選為唯讀記憶體或隨機存取記憶體。所述攝像單元30為所述電子裝置1內置的攝像頭。在其他實施方式中，所述攝像單元30也可以是藉由USB資料線外接或藉由無線通訊連接的相機或攝影機。所述顯示單元40為液晶顯示幕（Liquid Crystal Display，LCD）或有機發光二極體（Organic Light-Emitting Diode，OLED）顯示幕。

所述伺服器2至少包括人臉圖像資料庫201及圖像識別程式設計介面（Application Programming Interface，API）202。在本實施方式中，所述電子裝置1藉由互聯網或WI-FI與所述伺服器2無線通訊連接。

所述電子裝置1至少包括攝像模組101、上傳模組102、接收模組103、偵測模組104、判斷模組105、確定模組106及顯示模組107。在本實施方式中，上述模組101-107為存儲於所述記憶體20中且可被所述處理器10調用執行的可程式化軟體指令。可以理解的是，在其他實施方式中，上述模組也可為固化於所述處理器10中的程式指令或固件（firmware）。

所述攝像模組101用於控制所述攝像單元30每隔預設時間拍攝所述電子裝置1前的用戶圖像。

在本實施方式中，所述電子裝置1應用於需要持續偵測識別用戶資訊以驗證用戶身份的應用場景中，例如視訊會議，可以防止未授權人員獲得會議內容。

在本實施方式中，所述攝像單元30裝設於所述顯示單元40的上方，以便於拍攝到當前用戶的臉部圖像。其中，所述預設時間為五分鐘。在其他實施方式中，所述預設時間也可以根據需求設置為其他時間。

所述上傳模組102用於將所述攝像單元30拍攝到的第一用戶圖像上傳至所述伺服器2。需要說明的是，所述第一用戶圖像為所述用戶進入所述應用場景後，所述攝像單元30拍攝到的第一個用戶圖像。

在本實施方式中，所述電子裝置1安裝有人臉識別軟體，具有圖像上傳功能。用戶可以在所述電子裝置1上藉由所述人臉識別軟體將所述攝像單元30拍攝的第一用戶圖像手動上傳至所述伺服器2。在其他實施方式中，所述電子裝置1也可以在所述攝像單元30拍攝到包含用戶的圖像時，自動將所述第一用戶圖像上傳至所述伺服器2。

所述接收模組103用於接收所述伺服器2識別並回傳的包含人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像。

在本實施方式中，所述伺服器2的人臉圖像資料庫201中存儲記錄有所述應用場景內所需的多個用戶人臉圖像，由應用場景管理人員預先上傳，所述多個用戶人臉圖像包含了用戶的身份資訊，作為身份識別及驗證的依據。

具體的，伺服器2在接收到所述上傳模組102上傳的第一用戶圖像時，藉由所述圖像識別程式設計介面202採用機器學習的方式識別所述第一用戶圖像中用戶的臉部，並且以矩形框的形式選定所述臉部。進一步地，所述伺服器2藉由所述圖像識別程式設計介面202分析所述第一用戶圖像中用戶的臉部特徵，並將圖像中用戶的臉部特徵與人臉圖像資料庫201中每一人臉圖像的臉部特徵進行比對。當一人臉圖像的臉部特徵與所述第一用戶圖像中用戶的臉部特徵的相似度大於或等於一預設百分比時，所述伺服器2確定所述人臉圖像對應的用戶身份資訊為所述第一用戶圖像中的用戶資訊。其中，所述用戶資訊至少包括姓名、性別及年齡。在本實施方式中，所述預設百分比為90%。

所述伺服器2還將包含有人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像回傳至所述電子裝置1。需要說明的是，當所述人臉圖像資料庫201中所有人臉圖像的臉部特徵與所述第一用戶圖像中用戶的臉部特徵的相似度都小於所述預設百分比時，所述伺服器2將所述第一用戶圖像中的用戶未通過身份驗證的提示資訊回傳至所述電子裝置1。即，所述接收模組103還可以接收所述伺服器2回傳的所述第一用戶圖像中的用戶未通過身份驗證的提示資訊。

所述偵測模組104用於偵測所述攝像單元30拍攝的所述電子裝置1前用戶的第二用戶圖像的人臉矩形框。需要說明的是，所述第二用戶圖像可以是所述攝像單元30在拍攝完所述第一用戶圖像之後拍攝的任一圖像。

在本實施方式中，所述偵測模組104採用級聯卷積神經網路（Multi-task Cascaded Convolutional Networks，MTCNN）演算法對所述第二用戶圖像中的用戶臉部進行偵測。

具體的，請參考圖2，首先，所述偵測模組104將所述第二用戶圖像縮放到不同尺寸，以生成所述第二用戶圖像的圖像金字塔。然後，所述偵測模組104對所述第二用戶圖像進行三個階段的處理。其中，第一階段採用建議網路（Proposal Network，P-Net），在所述第一階段，所述偵測模組104根據圖像金字塔使用全卷積網路生成所述第二用戶圖像中人臉的候選矩形框及邊緣回歸向量(Bounding Box Regression Vectors)，並使用邊緣回歸（Bounding Box Regression）演算法矯正候選矩形框以及使用非極大值抑制(Non-Maximum Suppression，NMS)演算法合併重疊的候選矩形框。

第二階段為優化網路（Refine Network，R-Net），在所述第二階段，所述偵測模組104對所述第二用戶圖像中人臉的候選矩形框進行改善，具體為將第一階段輸出的候選矩形框輸入所述優化網路，以刪除錯誤的矩形框，並繼續使用邊緣回歸演算法矯正餘下的候選矩形框以及使用非極大值抑制演算法合併重疊的候選矩形框。

第三階段為輸出網路（Output Network，O-Net），在所述第三階段，所述偵測模組104輸出經過處理後的包含唯一一個人臉矩形框及對應的臉部特徵點的第二用戶圖像。在本實施方式中，所述臉部特徵點的數量為五個，分別位於人臉圖像的兩個眼睛、鼻子及嘴巴的兩端對應的位置處。

所述判斷模組105用於判斷所述第二用戶圖像中的人臉數量是否與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同。

在本實施方式中，所述判斷模組105對比所述第二用戶圖像中與所述第一用戶圖像中矩形框的數量。若兩個圖像中的矩形框數量相同，則所述判斷模組105判定所述第二用戶圖像與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同。若兩個圖像的矩形框數量不同，則所述判斷模組105判定所述第二用戶圖像與所述第一用戶圖像中的人臉數量不同。

所述上傳模組102還當所述判斷模組105判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同時，將所述第二用戶圖像上傳至所述伺服器2以識別所述第二用戶圖像中的人臉矩形框。所述接收模組103還接收所述伺服器2回傳的包含所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框及所述伺服器2偵測到的人臉矩形框的第二用戶圖像。

所述確定模組106用於確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框與所述伺服器2識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於一預設值。

在本實施方式中，所述第二用戶圖像中所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框與所述伺服器2識別到的人臉矩形框的差異為歐氏距離。即，所述確定模組106確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框與所述伺服器2識別到的人臉矩形框之間的歐氏距離是否小於或等於所述預設值。

具體的，請參考圖3，圖中淺色線框為所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框，深色線框為所述伺服器2識別出的人臉矩形框。所述確定模組106首先分別確定每個人臉矩形框的四個端點，然後確定兩個人臉矩形框的位置對應的一組端點，例如一組左上角端點、一組左下角端點、一組右上角端點及一組右下角端點，採用歐氏距離演算法計算最接近的一組端點之間的距離。例如圖3中的右下角端點a與b，以所述第二用戶圖像中建立的平面直角坐標系X0Y為例進行說明，假設所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框的端點a座標為（X1，Y1），所述伺服器2識別出的人臉矩形框的端點b座標為（X2，Y2），則端點a與端點b之間的歐氏距離d的計算公式為：

。

所述確定模組106還用於當確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框與所述伺服器2識別到的人臉矩形框的歐氏距離小於或等於所述預設值時，確定所述第二用戶圖像的用戶資訊與所述第一用戶圖像的用戶資訊相同。

在本發明的技術方案中，當電子裝置1前後拍攝的不同用戶圖像中的人臉數量相同，且人臉矩形框的差異較小時，確定所述不同用戶圖像中的用戶為同一個人，無需所述伺服器2再次進行用戶的身份識別與驗證，簡化了用戶身份識別的流程，並且在伺服器2提供的圖像識別需要付費的情況下，也節省了費用。

所述上傳模組102還用於當所述判斷模組105判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量不相同時，將所述攝像單元30拍攝到的第二用戶圖像上傳至所述伺服器2以識別所述第二用戶圖像中的用戶資訊。所述接收模組103還接收所述伺服器2回傳的包含有用戶資訊的第二用戶圖像。

所述上傳模組102還用於當所述確定模組106確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組104偵測到的人臉矩形框與所述伺服器2識別到的人臉矩形框的差異大於所述預設值時，將所述攝像單元30拍攝的第二用戶圖像上傳至所述伺服器2以識別所述第二用戶圖像中的用戶資訊。所述接收模組103還接收所述伺服器2回傳的包含有用戶資訊的第二用戶圖像。

所述顯示模組107用於在所述顯示單元40上顯示所述攝像單元30拍攝到的用戶圖像，以及在用戶圖像上顯示人臉矩形框及識別到的用戶資訊。

在本實施方式中，所述顯示模組107藉由開源電腦資料庫（Open Source Computer Vision，OpenCV）在所述顯示單元40上顯示的用戶圖像上繪製所述偵測模組104及伺服器2確定的用戶人臉矩形框，以及所述伺服器2識別到的用戶圖像中的用戶資訊。

在本實施方式中，為便於辨別，所述顯示模組107控制用戶圖像中女性用戶對應的用戶資訊在顯示單元40上顯示為紅色，以及控制用戶圖像中男性用戶對應的用戶資訊在顯示單元40上顯示為藍色。

請參考圖4，為本發明較佳實施方式中的人臉識別方法的流程示意圖。根據不同的需求，根據不同需求，所述流程示意圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略或合併。

步驟S101，控制所述攝像單元30每隔預設時間拍攝所述電子裝置1前用戶的圖像。

步驟S102，將所述攝像單元30拍攝到的第一用戶圖像上傳至所述伺服器2。

步驟S103，接收所述伺服器2識別並回傳的包含人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像。

步驟S104，偵測所述攝像單元30拍攝的所述電子裝置1前用戶的第二用戶圖像的人臉矩形框。

步驟S105，判斷所述第二用戶圖像中的人臉數量是否與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同。當判斷結果為是時，所述流程進入步驟S106；當判斷結果為否時，所述流程進入步驟S109。

步驟S106，將所述第二用戶圖像上傳至所述伺服器2以識別所述第二用戶圖像中的人臉矩形框。

步驟S107，確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置1偵測到的人臉矩形框與所述伺服器2識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於一預設值。當確定結果為是時，所述流程進入步驟S108；當判斷結果為否時，所述流程進入步驟S109。

步驟S108，確定所述第二用戶圖像的用戶資訊與所述第一用戶圖像的用戶資訊相同。

步驟S109，將所述攝像單元30拍攝到的第二用戶圖像上傳至所述伺服器2以識別所述第二用戶圖像中的用戶資訊。

步驟S110，接收所述伺服器2回傳的包含有用戶資訊的第二用戶圖像。

進一步地，所述方法還包括步驟：在所述顯示單元40上顯示所述攝像單元30拍攝到的用戶圖像，以及在用戶圖像上顯示人臉矩形框及識別到的用戶資訊。

綜上所述，本發明符合發明專利要件，爰依法提出專利申請。惟，以上所述者僅為本發明之較佳實施方式，舉凡熟悉本案技藝之人士，於爰依本發明精神所作之等效修飾或變化，皆應涵蓋於以下之申請專利範圍內。

1:電子裝置 10:處理器 101:攝像模組 102:上傳模組 103:接收模組 104:偵測模組 105:判斷模組 106:確定模組 107:顯示模組 20:記憶體 30:攝像單元 40:顯示單元 2:伺服器 201:人臉圖像資料庫 202:圖像識別程式設計介面 S101~S110:步驟

圖1是本發明較佳實施方式中電子裝置的應用結構示意圖。圖2是本發明較佳實施方式中採用級聯卷積神經網路演算法對第二用戶圖像中的用戶人臉進行偵測的示意圖。圖3為本發明較佳實施方式中第二用戶圖像的人臉矩形框示意圖。圖4是本發明較佳實施方式中人臉識別方法的流程示意圖。

無

1:電子裝置

10:處理器

101:攝像模組

102:上傳模組

103:接收模組

104:偵測模組

105:判斷模組

106:確定模組

107:顯示模組

20:記憶體

30:攝像單元

40:顯示單元

2:伺服器

201:人臉圖像資料庫

202:圖像識別程式設計介面

Claims

一種電子裝置，至少包括處理器及攝像單元，其改良在於，所述電子裝置與伺服器通訊連接，所述處理器包括：攝像模組，用於控制所述攝像單元每隔預設時間拍攝所述電子裝置前用戶的圖像；上傳模組，用於將所述攝像單元拍攝到的第一用戶圖像上傳至所述伺服器；接收模組，用於接收所述伺服器識別並回傳的包含人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像；偵測模組，用於偵測所述攝像單元拍攝的所述電子裝置前用戶的第二用戶圖像中的人臉矩形框；判斷模組，用於判斷所述第二用戶圖像中的人臉數量是否與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同；所述上傳模組還當所述判斷模組判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同時，將所述第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的人臉矩形框；確定模組，用於確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於一預設值；及所述確定模組還當確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異小於或等於所述預設值時，確定所述第二用戶圖像的用戶資訊與所述第一用戶圖像的用戶資訊相同。
如申請專利範圍第1項所述之電子裝置，其中，所述上傳模組還當所述判斷模組判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量不相同時，將所述攝像單元拍攝到的第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的用戶資訊；及所述接收模組還接收所述伺服器回傳的包含有用戶資訊的第二用戶圖像。
如申請專利範圍第1項所述之電子裝置，其中，所述第二用戶圖像中所述偵測模組偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異為歐氏距離，所述確定模組確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框之間的歐氏距離是否小於或等於所述預設值。
如申請專利範圍第1項所述之電子裝置，其中，所述上傳模組還當所述確定模組確定所述第二用戶圖像中所述偵測模組偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異大於所述預設值時，將所述攝像單元拍攝到的第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的用戶資訊；及所述接收模組還接收所述伺服器回傳的包含有用戶資訊的第二用戶圖像。
如申請專利範圍第1項所述之電子裝置，其中，所述偵測模組採用級聯卷積神經網路演算法偵測所述攝像單元拍攝的第二用戶圖像中用戶的臉部及確定人臉矩形框。
一種人臉識別方法，應用於一電子裝置，所述電子裝置至少包括攝像單元，所述電子裝置還與伺服器通訊連接，其改良在於，所述方法包括以下步驟：控制所述攝像單元每隔預設時間拍攝所述電子裝置前用戶的圖像；將所述攝像單元拍攝到的第一用戶圖像上傳至所述伺服器；接收所述伺服器識別並回傳的包含人臉矩形框及用戶資訊的第一用戶圖像；偵測所述攝像單元拍攝的所述電子裝置前用戶的第二用戶圖像中的人臉矩形框；判斷所述第二用戶圖像中的人臉數量是否與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同；當判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量相同時，將所述第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的人臉矩形框；確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於一預設值；及當確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異小於或等於所述預設值時，確定所述第二用戶圖像的用戶資訊與所述第一用戶圖像的用戶資訊相同。
如申請專利範圍第6項所述之人臉識別方法，其中，所述方法還包括以下步驟：當判定所述第二用戶圖像中的人臉數量與所述第一用戶圖像中的人臉數量不相同時，將所述攝像單元拍攝到的第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的用戶資訊；及接收所述伺服器回傳的包含有用戶資訊的第二用戶圖像。
如申請專利範圍第6項所述之人臉識別方法，其中，所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異為歐氏距離，步驟“確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異是否小於或等於一預設值”具體包括：確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框之間的歐氏距離是否小於或等於所述預設值。
如申請專利範圍第6項所述之人臉識別方法，其中，所述方法還包括以下步驟：當確定所述第二用戶圖像中所述電子裝置偵測到的人臉矩形框與所述伺服器識別到的人臉矩形框的差異大於所述預設值時，將所述攝像單元拍攝到的第二用戶圖像上傳至所述伺服器以識別所述第二用戶圖像中的用戶資訊；及接收所述伺服器回傳的包含有用戶資訊的第二用戶圖像。
如申請專利範圍第6項所述之人臉識別方法，其中，步驟“偵測攝像單元拍攝的所述電子裝置前用戶的第二用戶圖像的人臉矩形框”具體包括：採用級聯卷積神經網路演算法偵測所述第二用戶圖像中用戶的臉部及確定人臉矩形框。