一种人脸识别中的相似度计算方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种人脸识别中的相似度计算方法及系统，其中的方法包括：获取目标人脸的目标图像，以及第一待比较人脸的N张待比较图像，基于所述目标图像、所述N张待比较图像以及预存的人脸特征提取模型，将所述目标图像转化为目标特征向量，并将所述N张待比较图像转化为N个待比较特征向量；计算目标特征向量与待比较特征向量集的距离度量，其中，所述待比较特征向量集由所述N个待比较特征向量组成；基于预存的距离度量与相似度的映射关系，以及所述计算得到的距离度量，确定所述目标人脸与所述第一待比较人脸的相似度。本发明专利技术实施例还公开了相应的人脸识别中的相似度计算系统。本发明专利技术实施例提供的技术方案能够提高人脸识别的准确率。

Similarity calculation method and system in face recognition

The embodiment of the invention discloses a face recognition system and the similarity calculation method, the method includes target image acquisition target face, and the first to compare N to compare a face image, extracting the target image, the N image and to compare the stored face feature model based on the target image into a feature vector, and the N to compare N images into a feature vector to be compared; calculation of the target feature vector and distance metric to compare the feature vector set, including the comparison of feature vector set by the N to compare feature vectors composed of pre; the distance measurement and mapping based on similarity, and calculated the distance measure, determine the target face and the first to face the similarity comparison. The embodiment of the invention also discloses a corresponding similarity calculation system in the face recognition. The technical proposal provided by the embodiment of the invention can improve the accuracy of face recognition.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人脸识别
，具体涉及一种人脸识别中的相似度计算方法及系统。
技术介绍
现有人脸识别技术的本质为计算两张人脸图像的相似度，若两张人脸的相似度大于预设阈值，则这两个人脸为同一人。在实际应用中，如身份验证(判断目标人脸图像与身份库中对应图像是否为同一人)，人脸布控(判断目标人脸图像是否为重点人员库中某一人)，人脸搜索(判断人像数据库中是否存在匹配目标人脸图像的人脸图像)，往往存在一个人的多张人脸图像可供比对放入情况。现有技术将目标人脸图像与该人的多张人脸图像逐一比对，计算目标人脸图像与多张人脸图像的多个相似度，并基于多个相似度结果判定目标人脸图像是否为该人员。上述方法的问题在于，若多张人脸图像对应的相似度结果均不足够高，现有技术可能错误判定目标人脸图像与该人员非同一人，而判断目标人脸图像与另一人员为同一人，从而导致人脸识别的准确率降低。举例来说，比较目标图像T与人员A与人员B的人脸图像，其中人员A存在多张人脸图像，人员B仅有单张图像。目标图像T与A的多张图像均存在较高相似度，但均低于目标图像T与人员B的单张图像相似度。现有技术往往判断T为人员B，而事实为A。专利技术内本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸识别中的相似度计算方法，其特征在于，包括：获取目标人脸的目标图像，以及第一待比较人脸的N张待比较图像，所述N为大于或等于2的整数；基于所述目标图像、所述N张待比较图像以及预存的人脸特征提取模型，将所述目标图像转化为目标特征向量，并将所述N张待比较图像转化为N个待比较特征向量；计算目标特征向量与待比较特征向量集的距离度量，其中，所述待比较特征向量集由所述N个待比较特征向量组成；基于预存的距离度量与相似度的映射关系，以及所述计算得到的距离度量，确定所述目标人脸与所述第一待比较人脸的相似度。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别中的相似度计算方法，其特征在于，包括：获取目标人脸的目标图像，以及第一待比较人脸的N张待比较图像，所述N为大于或等于2的整数；基于所述目标图像、所述N张待比较图像以及预存的人脸特征提取模型，将所述目标图像转化为目标特征向量，并将所述N张待比较图像转化为N个待比较特征向量；计算目标特征向量与待比较特征向量集的距离度量，其中，所述待比较特征向量集由所述N个待比较特征向量组成；基于预存的距离度量与相似度的映射关系，以及所述计算得到的距离度量，确定所述目标人脸与所述第一待比较人脸的相似度。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标特征向量与所述待比较特征向量均为K维向量时，所述K为大于或等于2的整数，所述计算目标特征向量与待比较特征向量集的距离度量，包括：将所述目标特征向量及所述N个待比较特征向量分别拆分为K个子向量；分别计算目标特征向量的第i子向量与N个待比较特征向量中的任意一个待比较特征向量的第i子向量的距离度量，其中，所述i为小于或等于K的任一整数；将N个待比较特征向量的N个第i子向量中与目标特征向量的第i子向量的距离度量最小的第i子向量确定为所述最终第i子向量；基于确定的K个最终第i子向量，生成最终待比较向量；计算所述目标特征向量与所述最终待比较向量的距离度量，并将所述目标特征向量与所述最终待比较向量的距离度量作为所述目标特征向量与待比较特征向量集的距离度量。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述距离度量包括以下任意一种：欧氏距离、街区距离和切比雪夫距离。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标人脸的目标图像，以及第一待比较人脸的N张待比较图像之前，所述方法还包括：获取待比较图像数据库，其中，所述待比较图像数据库包括所述第一待比较人脸的N张待比较图像；将所述待比较图像数据库中存储的图像按照相同的人脸分类，其中，所述第一待比较人脸为所述分类中其中一类。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待比较图像数据库中还包括第二待比较人脸的M张待比较图像，所述M为正整数，所述确定所述目标人脸与所述第一待比较人脸的相似度之后，所述方法还包括：确定所述目标人脸与所述第二待比较人脸的相似度；将与所述目标人脸相似度最大的待比较人脸确定为目标人脸。6.一种人脸识别中的相似度计算系统，其特征在于，包括：图像获取单元，用于获取目标人脸的目标图像，以及第...

【专利技术属性】
技术研发人员：田第鸿，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44