TWI671685B

TWI671685B - 臉部識別方法與使用此方法的電子裝置

Info

Publication number: TWI671685B
Application number: TW107132879A
Authority: TW
Inventors: 曾羽鴻
Original assignee: 和碩聯合科技股份有限公司
Priority date: 2018-09-19
Filing date: 2018-09-19
Publication date: 2019-09-11
Also published as: CN110929555B; CN110929555A; TW202013245A; US20200089937A1; US11403877B2

Abstract

本發明提出一種臉部識別方法與使用此方法的電子裝置。所述方法用以識別視訊串流中的臉部，方法包括：對視訊串流中的一幀影像取得臉部資訊；判斷預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度是否高於第一相似度閥值；若第一相似度高於第一相似度閥值，則判定識別成功，將臉部資訊更新至即時註冊資訊；若第一相似度低於第一相似度閥值，則判定識別失敗，再判斷即時註冊資訊對該臉部資訊之一第二相似度是否高於一第二相似度閥值，其中即時註冊資訊係基於視訊串流中該幀影像之前的另一幀影像對應的臉部資訊所產生，其中第二相似度閥值高於第一相似度閥值。

Description

臉部識別方法與使用此方法的電子裝置

本發明是有關於一種自動識別系統，且特別是有關於一種視訊串流的臉部識別方法與使用此方法的電子裝置。

在諸如機器人等的自動化系統蓬勃發展的今天，從視訊串流中識別出特定物件的技術需求大幅上升，特別是人臉識別方面在近年來更是投入了大量人力來進行研究而進步飛快。以戶外標記人臉資料庫（Labeled Face in the Wild，LFW）所進行的測試來說，對於圖像的識別準確率已經可以達到99.8%。然而，若是在視訊串流中要達到這樣的準確率相當的困難。舉例來說，若要使視訊串流中的100張連續圖像都正確，準確率將只剩下81%（即，0.998 ¹⁰⁰= 0.818）。

另一方面，在進行人臉識別時時常是給定一張人臉圖像，並且在資料庫的註冊圖像中尋找是否包括同一人的圖像。然而，人臉可能會隨時間的流逝或造型的變化而發生改變，因此資料庫中的註冊圖像可能漸漸過時，而導致識別的準確率下降。

有鑑於此，本發明提供一種臉部識別方法與使用此方法的電子裝置，能夠利用視訊串流本身的內容來作為識別依據，提升臉部識別的準確率。

本發明的臉部識別方法用以識別視訊串流中的臉部。本發明的電子裝置包括記憶體裝置以及處理器。記憶體裝置儲存預註冊資訊及即時註冊資訊。處理器耦接於記憶體裝置，處理器取得一視訊串流，並執行以下臉部識別方法的步驟包括：對視訊串流中的至少一幀影像分別取得臉部資訊；判斷預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度是否高於第一相似度閥值；若第一相似度高於第一相似度閥值，則判定識別成功，將臉部資訊更新至即時註冊資訊；若第一相似度低於第一相似度閥值，則判定識別失敗，再判斷即時註冊資訊對該臉部資訊之一第二相似度是否高於一第二相似度閥值，其中即時註冊資訊係基於視訊串流中該幀影像之前的另一幀影像對應的臉部資訊所產生，其中第二相似度閥值高於第一相似度閥值。

在本發明的一實施例中，上述的臉部資訊包括複數臉部特徵，預註冊資訊包括複數預註冊特徵，而判斷預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度是否高於第一相似度閥值的步驟更包括：比較臉部特徵與對應的預註冊特徵以計算第一相似度，並且比較第一相似度閥值以及第一相似度，若第一相似度高於第一相似度閥值時，則判定識別成功，以及若第一相似度低於第一相似度閥值時，則判定識別失敗。

在本發明的一實施例中，其中即時註冊資訊包括複數即時註冊特徵，而判斷即時註冊資訊對臉部資訊之第二相似度是否高於第二相似度閥值的步驟更包括：比較臉部特徵與對應的即時註冊特徵以計算第二相似度，並且判斷第二相似度閥值以及第二相似度；以及若第二相似度高於第二相似度閥值時，則判定識別成功，以及若第二相似度低於第二相似度閥值時，則判定識別失敗。

在本發明的一實施例中，其中於視訊串流中以間隔多個幀數的方式取出複數幀影像，而判斷預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度是否高於第一相似度閥值的步驟更包括；基於該些幀影像的複數個識別結果產生最終識別結果。

在本發明的一實施例中，上述的預註冊資訊儲存於非揮發性記憶體中，且即時註冊資訊儲存於揮發性記憶體中。

基於上述，本發明實施例所提出的臉部識別方法與電子裝置，利用同一視訊串流中被識別成功的臉部資訊來作為後續識別的依據，能夠提升視訊串流的臉部識別成功率。另一方面，本發明實施例更利用多張影像的識別結果來決定最終識別結果，能夠在採用更高的閥值來提升識別的正確性。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

圖1繪示本發明一實施例中電子裝置的概要方塊圖。

請參照圖1，電子裝置100包括記憶體裝置110以及處理器120，且記憶體裝置110耦接於處理器120。在一些實施例中，電子裝置100例如是個人電腦（personal computer，PC）、平板電腦（tablet PC）、智慧型手機（smart phone）或機器人（robot）等，但本發明並不限於此。

記憶體裝置110包括揮發性記憶體（volatile memory）以及非揮發性記憶體（non-volatile memory，NVM）。非揮發性記憶體用以儲存被辨識者的臉部的預註冊資訊，其中預註冊資訊是在電子裝置100執行臉部識別方法前就預存在非揮發性記憶體內。揮發性記憶體用以儲存執行臉部識別方法的過程中針對目前被辨識者所產生的即時註冊資訊。

處理器120用以控制電子裝置100的整體運作，包括取得一視訊串流並執行臉部識別方法以識別視訊串流中的一臉部。在一些實施例中，處理器120例如是雙核心、四核心或八核心等各類型的中央處理器（central processing unit, CPU）、系統晶片(system-on-chip, SOC)、應用處理器(application processor)、媒體處理器(media processor)、微處理器(microprocessor)、數位信號處理器(digital signal processor)或其他具有足夠運算能力的裝置，本發明不在此限制。

在一些實施例中，電子裝置100中內建有攝像機等影像擷取裝置(圖未示出)，處理器120可從電子裝置100內建的影像擷取裝置來取得視訊串流以對其進行臉部識別。在一些實施例中，電子裝置100透過有線或無線的方式連接到外部的影像擷取裝置，而處理器120取得外部的影像擷取裝置所拍攝的視訊串流以對其進行臉部識別。在一些實施例中，視訊串流是儲存在記憶體裝置110中，處理器120能夠直接從記憶體裝置110取得視訊串流。換言之，本發明並不在此限制處理器120取得視訊串流的具體方式。

圖2繪示本發明一實施例的臉部識別方法的流程圖。圖2實施例中的臉部識別方法可由圖1實施例中的電子裝置100來執行，以下將搭配圖1實施例中的電子裝置100來進行說明。必須一提的是，本發明並不在此限制執行臉部識別方法時所使用的電子裝置類型。

在一些實施例中，在開始執行臉部識別方法時，非揮發性記憶體中儲存有預註冊資訊，而揮發性記憶體中沒有任何即時註冊資訊。

請參照圖2，在步驟S201中，處理器120會取得視訊串流中的一幀影像，並且在步驟S202中，處理器120會對所取得的影像進行臉部識別並取得臉部資訊。在一些實施例中，處理器120會利用預先訓練好的類神經網路模型來對影像進行臉部識別，以找出影像中的臉部資訊。在一些實施例中，處理器120可例如對影像進行臉部偵測（face detection），並進行對齊（alignment）等前置處理，然後再將前置處理後的影像輸入類神經網路模型中來進行臉部識別。然而，本發明並不限於上述流程。

隨後，在步驟S203中，處理器120基於預註冊資訊對臉部資訊以第一相似度閥值進行識別，並且在步驟S204中判斷是否識別成功。舉例來說，處理器120判斷預註冊資訊與臉部資訊之一第一相似度高於第一相似度閥值，則判定識別成功，表示處理器120從預註冊資訊中識別出出現於影像的臉部。反之，若判斷預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度低於第一相似度閥值，則判定識別失敗，表示處理器120沒有從預註冊資訊中識別出出現於影像的臉部。

當處理器120判定識別成功時，流程進入步驟S205，處理器120會將此識別成功的影像之臉部資訊更新至即時註冊資訊，使得即時註冊資訊包括上述的臉部資訊，然後回到步驟S201繼續取得視訊串流中後續進行臉部識別的影像。

當處理器120判定識別失敗時，流程進入步驟S206，處理器120會判斷揮發性記憶體中是否存在即時註冊資訊。若是，表示處理器120曾經對此視訊串流中先前取出的其他幀影像識別成功，因此即時註冊資訊已具有之前取出的另一幀影像對應的臉部資訊（例如，根據步驟S205的操作），則進入步驟S207。反之，若處理器120判斷揮發性記憶體中不存在即時註冊資訊，則回到步驟S201繼續取得視訊串流中後續的影像。

在步驟S207中，處理器120會基於即時註冊資訊對臉部資訊以第二相似度閥值進行識別，其中第二相似度閥值高於第一相似度閥值。舉例來說，處理器120判斷即時註冊資訊與臉部資訊之間的第二相似度高於第二相似度閥值，則判定識別成功。反之，若判斷即時註冊資訊與臉部資訊之間的第二相似度低於第二相似度閥值，則判定識別失敗。在識別完成後，回到步驟S201繼續取得視訊串流的影像。具體來說，由於即時註冊資訊更接近被辨識者目前現況，因此處理器120得以較高的相似度閥值來判斷影像中的臉部資訊是否與即時註冊資訊匹配。若識別成功，表示處理器120從即時註冊資訊中識別出對應影像的臉部。反之，若識別失敗，表示處理器120沒有從即時註冊資訊中識別出對應影像的臉部。

值得一提的是，識別時所使用的相似度閥值越低表示處理器120在判斷臉部資訊是否與預註冊資訊匹配時的判斷門檻越低，因此識別的成功率也會越高，但正確率越低。也就是說，當使用較低的相似度閥值進行識別時較容易作出識別成功的結果，但同時也較容易識別錯誤。反之，識別時所使用的相似度閥值越高表示處理器120在判斷臉部資訊是否與預註冊資訊匹配時的判斷門檻越高，因此識別的成功率也會越低，但正確率越高。

在一些實施例中，臉部資訊包括複數臉部特徵，預註冊資訊包括複數預註冊特徵，也就是說被辨識者預先於電子裝置100進行臉部註冊時，便已在非揮發性記憶體中記錄複數預註冊特徵；而即時註冊資訊包括複數即時註冊特徵，即執行預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度高於第一相似度閥值的步驟中因判定識別成功而將臉部資訊的臉部特徵更新至即時註冊資訊的即時註冊特徵，但本發明不限於此。在一些實施例中，上述的臉部特徵例如可以使用預先訓練好的類神經網路模型來取得。舉例來說，類神經網路模型的輸入例如是臉部資訊，而其輸出例如是包括512維向量的臉部特徵，但本發明並不限於此。

在一些實施例中，預註冊資訊例如包括512維向量的預註冊特徵，而處理器120從影像中所取得的臉部資訊也包括512維向量的臉部特徵。處理器120在識別時會先比較多個臉部特徵與對應的多個預註冊特徵以計算第一相似度，然後判斷第一相似度是否高於第一相似度閥值。若第一相似度高於第一相似度閥值則判定識別成功，反之，若第一相似度低於第一相似度閥值則判定識別失敗。

在一些實施例中，第一相似度閥值是設定為99.99%，但不限於此。此外，第一相似度閥值可以是預設在處理器120當中，也可以是由被辨識者來進行設定，本發明並不在此限。

在一些實施例中，即時註冊資訊每隔一段時間會被清除。在一些實施例中，處理器120基於預註冊資訊對該臉部資訊以一第一相似度閥值識別成功時，會將此臉部特徵記錄並更新至即時註冊資訊的即時註冊特徵。

在一些實施例中，即時註冊資訊例如包括512維向量的即時註冊特徵，而處理器120從影像中所取得的臉部資訊也包括512維向量的臉部特徵。處理器120在識別時會先比較多個臉部特徵與對應的多個即時註冊特徵以計算一第二相似度，然後判斷第二相似度是否高於第二相似度閥值。若第二相似度高於第二相似度閥值則判定識別成功，反之，若第二相似度低於第二相似度閥值則判定識別失敗。

在一些實施例中，第二相似度閥值是設定為99.999%，但本發明不限制第二相似度閥值。此外，第二相似度閥值可以是預設在處理器120當中，也可以是由被辨識者來進行設定，本發明並不在此限，惟，第二相似度閥值必須高於第一相似度閥值。

必須注意的是，處理器120並不會使用基於即時註冊資訊識別成功的臉部資訊來更新預註冊資訊。詳細來說，即時註冊資訊是根據先前「識別成功」的臉部資訊產生，而並非根據「識別正確」的臉部資訊產生。因此，即時註冊資訊可能包括錯誤資訊，而不使用基於即時註冊資訊識別成功的臉部資訊來更新即時註冊資訊可以避免錯誤的累積，進而維持識別的正確性。

在一些實施例中，為了確保即時註冊資訊的正確性，處理器120例如會以更高的標準（例如，更高的相似度閥值）來決定是否以基於預註冊資訊識別成功的臉部資訊更新即時註冊資訊。舉例來說，處理器120例如會在基於預註冊資訊對臉部資訊以第一相似度閥值識別成功後，再以相較於第一相似度閥值更高的第三相似度閥值來決定是否將以第一相似度閥值識別成功的臉部資訊更新至即時註冊資訊。若第一相似度高於第三相似度閥值時，處理器120才會將此臉部資訊更新至即時註冊資訊；若第一相似度低於第三相似度閥值，則不更新即時註冊資訊而直接回到步驟S201繼續取得視訊串流中後續的影像。

藉由圖2實施例所介紹的臉部識別方法，只要對視訊串流的其中一幀影像進行的臉部識別成功，揮發性記憶體中便會記錄有更接近被辨識者現況的即時註冊資訊，能夠提升後續識別的成功率。

值得一提的是，採用更高的相似度閥值可以確保更高的識別正確性，但是卻會降低成功率。因此，在一些實施例中，採用更高的閥值來對視訊串流中的多張影像分別進行識別，並且以多張影像的識別結果來決定最終識別結果。據此，能夠提高正確性且同時維持成功率，再請對照圖3並參閱以下實施例。

圖3繪示本發明一實施例的臉部識別方法的流程圖。於本實施例中，處理器120會對視訊串流中的至少一幀影像分別取得一臉部資訊，且係以於視訊串流中以間隔多個幀數的方式取出複數幀影像，間隔的幀數可為固定幀數亦可為隨機幀數，本發明不加以限制。圖3實施例中的臉部識別方法可由圖1實施例中的電子裝置100來執行，以下將搭配圖1實施例中的電子裝置100來進行說明。必須一提的是，本發明並不在此限制實作臉部識別方法時所使用的電子裝置類型。

請參照圖3，在步驟S301中，將計數器n初始化為0。為了以預定數量Np的多張影像的識別結果來決定最終識別結果，在一些實施例中，計數器n被使用來記錄目前已經處理的影像數量。然而，本發明並不在此限制預定數量Np的具體數字以及計數的具體實作方式，所屬領域具備通常知識者當可依其需求來實作之。

在步驟S302中，處理器120會取得視訊串流中的一幀影像。在步驟S303中，處理器120判斷目前處理過的影像張數（計數器n）是否等於預定數量Np。若是，表示處理器120已經處理達到預定數量Np的影像，則進入步驟S315。反之，進入步驟S304來開始對所取得的影像進行臉部識別。在步驟S304中，處理器120會對影像進行臉部偵測，以判斷影像中是否包括臉部。

若處理器120在步驟S304中判斷影像中不包括臉部，則進入步驟S314，將計數器n增加1並且間隔多個幀數後繼續回到步驟S302取得視訊串流中下一幀進行臉部識別的影像。必須說明的是，由於間隔多個幀數之後的影像會與當前正在處理的影像具有較大的差異，因此能夠避免一直對高度相似的影像進行處理而重複得到相同的結果。本發明並不在此限制所間隔的幀數，所屬領域具備通常知識者當可依其需求來進行設定。

若處理器120在步驟S304中判斷影像中包括臉部，則繼續進入步驟S305，對影像中的臉部進行對齊。在一些實施例中，臉部偵測除了能夠用以找尋影像中的臉部之外，也會找出眼睛、鼻子等五官的位置。據此，處理器120在對臉部進行對齊時能夠利用雙眼的連線以及鼻子的位置等資訊來將影像中的臉部轉正。

在步驟S306中，處理器120會對影像中的臉部進行識別並取得臉部資訊。在步驟S307中，處理器120會基於預註冊資訊對臉部資訊以第一相似度閥值進行識別，並且在步驟S308中判斷是否識別成功。步驟S306到步驟S308是類似於圖2實施例中的步驟S202到步驟S204，相同的細節在此不再贅述。

當處理器120基於預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度高於第一相似度閥值而判定識別成功時，流程進入步驟S309，處理器120先記錄對應此幀影像識別成功的識別結果，然後再進入步驟S310中將此識別成功的影像之臉部資訊更新至即時註冊資訊，以使即時註冊資訊包括臉部資訊。隨後，進入步驟S314將計數器n增加1並且間隔多個幀數後繼續回到步驟S302取得視訊串流中的下一幀進行臉部識別的影像。步驟S310是類似於圖2實施例中的步驟S205，相同的細節在此不再贅述。

當處理器120基於預註冊資訊與臉部資訊之第一相似度低於第一相似度閥值而判定識別失敗時，流程進入步驟S311，處理器120會判斷揮發性記憶體中是否存在即時註冊資訊。若是，表示處理器120曾經對此視訊串流中先前取出的其他幀的影像識別成功，因此即時註冊資訊已具有之前取出的另一幀影像對應的臉部資訊（例如，根據步驟S310的操作），則進入步驟S312。

反之，若處理器120判斷揮發性記憶體中不存在即時註冊資訊，則進入步驟S314將計數器n增加1並且間隔多個幀數後繼續回到步驟S302取得視訊串流中的下一幀進行臉部識別的影像。在一些實施例中，在進入步驟S314之前會先進入步驟S316，以記錄識別失敗的識別結果。

在步驟S312中，處理器120會基於即時註冊資訊對臉部資訊以第二相似度閥值進行識別，其中第二相似度閥值高於第一相似度閥值。步驟S312是類似於圖2實施例中的步驟S207，相同的細節在此不再贅述。

基於即時註冊資訊對臉部資訊以第二相似度閥值識別完成後，在步驟S313中，先記錄對應即時註冊資訊的識別結果（例如，記錄對應即時註冊資訊識別成功的識別結果，或記錄識別失敗的識別結果），然後再進入步驟S314將計數器n增加1並且間隔多個幀數後繼續回到步驟S302取得視訊串流中的下一幀進行臉部識別的影像。

值得一提的是，識別成功或識別失敗的識別結果例如是記錄在揮發性記憶體中，但本發明並不在此限制。再者，本發明並不在此限制處理器120所能夠處理的影像中臉部的數量。換句話說，處理器120例如可以對臉部偵測所在影像中找出的所有臉部分別進行處理。

在步驟S315中，處理器120會根據所記錄的Np個識別結果來產生一最終識別結果，並且歸零計數器n。在一些實施例中，處理器120例如會判斷在處理達到預定數量Np個影像時，是否有識別成功的識別記錄。若處理器120判斷在處理預定數量Np個影像後，有識別成功的識別記錄，則會將產生一識別成功作為最終識別結果。舉例來說，若處理器120判斷存在有對應某個預註冊資訊或即時註冊資訊識別成功的識別結果，則會將該識別結果作為最終識別結果來進行輸出。反之，若處理器120判斷在處理預定數量Np個影像後，沒有識別成功的識別記錄，則會將產生一識別失敗作為最終識別結果。

圖3實施例所介紹的臉部識別方法利用多張影像的識別結果來決定最終識別結果，因此即使在進行識別時採用更高的閥值或更低的靈敏度來提升識別的正確性，也能夠維持成功率。

綜上所述，本發明實施例所提出的臉部識別方法與電子裝置，利用同一視訊串流中被識別成功的臉部資訊來作為後續識別的依據，能夠提升視訊串流的臉部識別成功率。另一方面，本發明實施例更利用多張影像的識別結果來決定最終識別結果，能夠在採用更高的閥值來提升識別的正確性。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

100‧‧‧電子裝置

110‧‧‧記憶體裝置

120‧‧‧處理器

S201~S207、S301~S316‧‧‧臉部識別方法的步驟

圖1繪示本發明一實施例中電子裝置的概要方塊圖。圖2繪示本發明一實施例中臉部識別方法的流程圖。圖3繪示本發明一實施例中臉部識別方法的流程圖。

Claims

一種臉部識別方法，用以識別一視訊串流中的一臉部，所述臉部識別方法包括：對該視訊串流中的一幀影像取得一臉部資訊；判斷一預註冊資訊與該臉部資訊之一第一相似度是否高於一第一相似度閥值；若該第一相似度高於該第一相似度閥值，則判定識別成功，將該幀影像之該臉部資訊更新至一即時註冊資訊；以及若該第一相似度低於該第一相似度閥值，則判定識別失敗，再判斷該即時註冊資訊與該臉部資訊之一第二相似度是否高於一第二相似度閥值，而該即時註冊資訊係基於該視訊串流中該幀影像之前取出的另一幀影像對應的該臉部資訊所產生，其中該第二相似度閥值高於該第一相似度閥值。
如申請專利範圍第1項所述的臉部識別方法，其中該臉部資訊包括複數臉部特徵，該預註冊資訊包括複數預註冊特徵，而判斷該預註冊資訊與該臉部資訊之該第一相似度是否高於該第一相似度閥值的步驟更包括：比較該些臉部特徵與對應的該些預註冊特徵以計算該第一相似度，並且比較該第一相似度閥值以及該第一相似度，若該第一相似度高於該第一相似度閥值時，則判定識別成功，以及若該第一相似度低於該第一相似度閥值時則判定識別失敗。
如申請專利範圍第2項所述的臉部識別方法，其中該即時註冊資訊包括複數即時註冊特徵，而判斷該即時註冊資訊對該臉部資訊之該第二相似度是否高於該第二相似度閥值的步驟更包括：比較該些臉部特徵與對應的該些即時註冊特徵以計算該第二相似度，並且判斷該第二相似度閥值以及該第二相似度，若該第二相似度高於該第二相似度閥值時，則判定識別成功，以及若該第二相似度低於該第二相似度閥值時，則判定識別失敗。
如申請專利範圍第1項所述的臉部識別方法，其中於該視訊串流中以間隔多個幀數的方式取出複數幀影像，而判斷該預註冊資訊與該臉部資訊之該第一相似度是否高於該第一相似度閥值的步驟更包括：基於該些幀影像的複數識別結果產生一最終識別結果。
如申請專利範圍第1項所述的臉部識別方法，其中該預註冊資訊儲存於一非揮發性記憶體中，並且該即時註冊資訊儲存於一揮發性記憶體中。
一種電子裝置，包括：一記憶體裝置，儲存一預註冊資訊及一即時註冊資訊；一處理器，耦接於該記憶體裝置，該處理器取得一視訊串流以識別該視訊串流中的一臉部，該處理器執行以下步驟：對該視訊串流中的一幀影像取得一臉部資訊；判斷該預註冊資訊與該臉部資訊之一第一相似度是否高於一第一相似度閥值；若該第一相似度高於該第一相似度閥值，則判定識別成功，將該幀影像之該臉部資訊更新至該即時註冊資訊；以及若該第一相似度低於該第一相似度閥值，則判定識別失敗，再判斷該即時註冊資訊與該臉部資訊之一第二相似度是否高於一第二相似度閥值，而該即時註冊資訊係基於該視訊串流中該幀影像之前取出的另一幀影像對應的該臉部資訊所產生，其中該第二相似度閥值高於該第一相似度閥值。
如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中該臉部資訊包括複數臉部特徵，該預註冊資訊包括複數預註冊特徵，其中該處理器判斷該預註冊資訊與該臉部資訊之該第一相似度是否高於該第一相似度閥值時，包括：該處理器比較該些臉部特徵與對應的該些預註冊特徵以計算該第一相似度，並且判斷該第一相似度閥值以及該第一相似度，若該第一相似度高於該第一相似度閥值時，則判定識別成功，以及若該第一相似度低於該第一相似度閥值時，則判定識別失敗。
如申請專利範圍第7項所述的電子裝置，其中該即時註冊資訊包括複數即時註冊特徵，而該處理器判斷該即時註冊資訊對該臉部資訊之該第二相似度是否高於該第二相似度閥值時，包括：該處理器比較該些臉部特徵與對應的該些即時註冊特徵以計算該第二相似度，並且判斷該第二相似度閥值以及該第二相似度，若該第二相似度高於該第二相似度閥值時，則判定識別成功，以及若該第二相似度低於該第二相似度閥值時，則判定識別失敗。
如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中該處理器於該視訊串流中以間隔多個幀數的方式取出複數幀影像，其中該處理器判斷該預註冊資訊與該臉部資訊之該第一相似度是否高於該第一相似度閥值時，包括：該處理器基於該些幀影像的複數識別結果產生一最終識別結果。
如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中該記憶體裝置包括：一非揮發性記憶體，用以儲存該預註冊資訊；以及一揮發性記憶體，用以儲存該即時註冊資訊。