一种融合多种人脸识别算法的识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种融合多种人脸识别算法的识别方法及系统，包括：预设至少两种人脸识别算法；通过每种人脸识别算法对待识别人脸图像及样本人脸图像进行特征提取及识别，分别得到对应的待识别人脸图像的特征向量、样本人脸图像的特征向量、对比相似度值及识别结果；对提取的待识别人脸图像的特征向量进行融合处理并对提取的样本人脸图像的特征向量进行融合处理，根据待识别人脸图像的融合特征向量及样本人脸图像的融合特征向量确定最终的识别结果；或者，对得到的对比相似度值进行融合处理，根据融合的对比相似度值确定最终的识别结果；或者，对识别结果进行决策处理，根据处理结果确定最终的识别结果。如此，本发明专利技术实施例能够提高人脸识别的精准度。

Method and system for identifying multiple face recognition algorithms

The present invention provides a recognition method and system, the integration of a variety of face recognition algorithms including: preset at least two face recognition algorithms; through each kind of face recognition algorithm to identify the face image and sample face image feature extraction and recognition, respectively corresponding to the feature vector of face image recognition, face image feature vector samples and comparing the similarity value and recognition results; fusion and feature vector extraction of sample face images are fused to the feature vector for recognition of face image extraction, according to the knowledge fusion feature vector fusion feature vector and others images of face image to determine the final recognition results; or, to compare the similarity the value obtained by fusion processing, according to comparing the similarity fusion to determine the value of the final recognition results; or The recognition result is processed by decision, and the final result is determined according to the processing result. Thus, 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
，特别是涉及一种融合多种人脸识别算法的识别方法及系统。
技术介绍
人脸识别技术是基于生物特征的识别方式，利用人类自身拥有的、并且能够唯一标示其身份的生理特征或行为特征进行身份认证的技术。随着人工智能技术与计算机模式识别的发展，人脸识别技术已经从实验室走向实际应用。目前，现有的人脸识别系统是由一种人脸识别算法经过优化实现的，人脸识别的精度和准度因此而受到一定的限制。由此可见，为解决使用单一人脸识别算法在人脸识别的精度和准度方面受到限制的问题，目前亟需一种融合多种人脸识别算法进行人脸识别的方法，以提高人脸识别的精准度。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种融合多种人脸识别算法的识别方法及系统，融合多种人脸识别算法进行识别认证，能够提高人脸识别的精准度。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术实施例提供一种融合多种人脸识别算法的识别方法，预设至少两种人脸识别算法，该方法还包括：通过每种人脸识别算法对待识别人脸图像及样本人脸图像进行特征提取，分别得到每种人脸识别算法对应的待识别人脸图像的特征向量及样本人脸图像的特征向量；根据每种人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种融合多种人脸识别算法的识别方法及系统，其特征在于，预设至少两种人脸识别算法，所述方法还包括：通过每种人脸识别算法对待识别人脸图像及样本人脸图像进行特征提取，分别得到每种人脸识别算法对应的待识别人脸图像的特征向量及样本人脸图像的特征向量；根据每种人脸识别算法提取的待识别人脸图像的特征向量及样本人脸图像的特征向量，分别计算得到每种人脸识别算法的对比相似度值；根据每种人脸识别算法的对比相似度值分别确定每种人脸识别算法的识别结果；对每种人脸识别算法提取的待识别人脸图像的特征向量进行融合处理并对每种人脸识别算法提取的样本人脸图像的特征向量进行融合处理，根据待识别人脸图像的融合特征向量及样本人脸图像的...

【技术特征摘要】
1.一种融合多种人脸识别算法的识别方法及系统，其特征在于，预设至少两种人脸识别算法，所述方法还包括：通过每种人脸识别算法对待识别人脸图像及样本人脸图像进行特征提取，分别得到每种人脸识别算法对应的待识别人脸图像的特征向量及样本人脸图像的特征向量；根据每种人脸识别算法提取的待识别人脸图像的特征向量及样本人脸图像的特征向量，分别计算得到每种人脸识别算法的对比相似度值；根据每种人脸识别算法的对比相似度值分别确定每种人脸识别算法的识别结果；对每种人脸识别算法提取的待识别人脸图像的特征向量进行融合处理并对每种人脸识别算法提取的样本人脸图像的特征向量进行融合处理，根据待识别人脸图像的融合特征向量及样本人脸图像的融合特征向量确定最终的识别结果；或者，对每种人脸识别算法的对比相似度值进行融合处理，根据融合的对比相似度值确定最终的识别结果；或者，对每种人脸识别算法的识别结果进行决策处理，根据处理结果确定最终的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每种人脸识别算法提取的待识别人脸图像的特征向量进行融合处理并对每种人脸识别算法提取的样本人脸图像的特征向量进行融合处理，根据待识别人脸图像的融合特征向量及样本人脸图像的融合特征向量确定最终的识别结果，包括：针对每种人脸识别算法提取的待识别人脸图像的特征向量进行融合处理，得到待识别人脸图像的融合特征向量fA，并通过主成分分析算法PCA对融合特征向量fA进行降维处理，得到新的融合特征向量FA：针对每种人脸识别算法提取的样本人脸图像的特征向量进行融合处理，得到样本人脸图像的融合特征向量fB，并通过PCA对融合特征向量fB进行降维处理，得到新的融合特征向量FB：按照概率线性判别分析算法PLDA计算新的融合特征向量FA与新的融合特征向量FB的对比相似度，得到融合的对比相似度值；根据融合的对比相似度值及预设的对比相似度阈值，确定最终的识别结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每种人脸识别算法的对比相似度值进行融合处理，根据融合的对比相似度值确定最终的识别结果，包括：预设每种人脸识别算法的权重系数；根据每种人脸识别算法的对比相似度值及权重系数，得到融合的对比相似度值：根据融合的对比相似度值及预设的对比相似度阈值，确定最终的识别结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每种人脸识别算法的识别结果进行决策处理，根据处理结果确定最终的识别结果，包括：确定识别成功的识别结果的数量以及所有识别结果的数量；判断识别成功的识别结果的数量是否大于二分之一的所有识别结果的数量；若识别成功的识别结果的数量大于二分之一的所有识别结果的数量，则确定最终的识别结果为识别成功；若识别成功的识别结果的数量小于或等于二分之一的所有识别结果的数量，则确定最终的识别结果为识别失败。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述对每种人脸识别算法的识别结果进行决策处理，根据处理结果确定最终的识别结果，包括：预先根据每种人脸识别算法对每类人脸图像进行识别，得到每种人脸识别算法对每类人脸图像的识别率；确定所述待识别人脸图像及样本人脸图像所属的对象类型；根据确定的对象类型及预先得到的每种人脸识别算法对每...

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，周翔，
申请(专利权)人：重庆中科云丛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50