人脸图像的识别方法、装置及终端制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种人脸图像的识别方法、装置及终端。该方法包括：根据第一压缩算法和第一图像质量分别对待识别的人脸图像和图库中所有图像进行压缩存储；创建压缩后的待识别的人脸图像与压缩后的图库中每个图像的混合图像，并根据第一压缩算法和第一图像质量分别对混合图像进行压缩；以及计算压缩后的混合图像的匹配因子，并根据该匹配因子确定识别结果。通过本发明专利技术，采用相同压缩算法和图像质量对混合图像前后的图像进行压缩，并计算压缩后的混合图像的匹配因子，根据该匹配因子确定识别结果的方式，解决了相关技术中人脸识别方法不能满足现场实时应用的要求的问题，进而达到了识别精度高、运行速度快效果。

Face image recognition method, device and terminal

The present invention provides a method, device and terminal for face image recognition. The method comprises the following steps: first according to the compression algorithm and image quality were the first to treat all image compression and storage and recognition of face image gallery; hybrid image creating each compressed image recognition and face image to be compressed in the gallery, and on the basis of the first compression algorithm and the image quality of the first hybrid image compression and the calculation of matching factor; hybrid image compressed, and according to the matching factors determine the recognition results. The invention adopts the same compression algorithm and the image quality of the image before and after the hybrid image compression, and calculate the matching factor of mixed images after compression, according to the matching factor to determine the identification results, can not solve the method of face recognition technology in the field to meet the real-time requirements of the problem, and achieve the recognition high precision and fast effect.

【技术实现步骤摘要】
人脸图像的识别方法、装置及终端
本专利技术涉及图像分析领域，尤其涉及一种人脸图像的识别方法、装置及终端。
技术介绍
最近，新上市的苹果手机(iPhone10)加入了人脸识别(FaceRecognition，简称为FR)功能，从而引发了人们对人脸识别技术的再度关注。然而，由于FR技术是一个正在发展的研究领域，它不如指纹认证技术那么准确，所以，在实际应用中受限，没有被广泛推广。在相关技术中，主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，简称为PCA)算法和线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，简称为LDA)算法运行速度快，但在人脸识别精确度方面表现不佳。弹性束图匹配(ElasticBunchGraphMatching，简称为EBGM)算法和人脸模式字节(FacePatternByte，简称为FPB)算法的基于小波的人脸识别方法虽然性能优良，但由于计算量高，运行缓慢。可见，目前人脸识别算法的主要缺点是识别精度低(一般小于90％)，而且运行速度慢，不能满足现场实时应用的要求。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种人脸图像的识别方案，以至本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据第一压缩算法和第一图像质量分别对待识别的人脸图像和图库中所有图像进行压缩存储；创建压缩后的所述待识别的人脸图像与压缩后的所述图库中每个图像的混合图像，并根据所述第一压缩算法和所述第一图像质量分别对所述混合图像进行压缩；以及计算压缩后的所述混合图像的匹配因子，并根据所述匹配因子确定识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据第一压缩算法和第一图像质量分别对待识别的人脸图像和图库中所有图像进行压缩存储；创建压缩后的所述待识别的人脸图像与压缩后的所述图库中每个图像的混合图像，并根据所述第一压缩算法和所述第一图像质量分别对所述混合图像进行压缩；以及计算压缩后的所述混合图像的匹配因子，并根据所述匹配因子确定识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述匹配因子为压缩后的所述混合图像中每个像素的位数的情况下，根据所述匹配因子确定识别结果包括：比较压缩后的所述混合图像的所述匹配因子，将所述图库中与最小的所述匹配因子对应的图像，确定为与所述待识别的人脸图像匹配的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述匹配因子为复合压缩比的情况下，根据所述匹配因子确定识别结果包括：比较压缩后的所述混合图像的所述匹配因子，将所述图库中与最大的所述匹配因子对应的图像，确定为与所述待识别的人脸图像匹配的图像，其中，所述复合压缩比为：其中，RMi为所述混合图像的压缩比，RPi为所述待识别的人脸图像的压缩比，RGi为所述图库中图像的压缩比。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建压缩后的所述待识别的人脸图像与压缩后的所述图库中每个图像的混合图像包括：通过行或列交织压缩后的所述待识别的人脸图像和压缩后的所述图库中每个图像形成所述混合图像；或者通过邻域交织压缩后的所述待识别的人脸图像和压缩后的所述图库中每个图像形成所述混合图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建压缩后的所述待识别的人脸图像与压缩后的所述图库中每个图像的混合图像之前，包括：将所述待识别的人脸图像和所述图库中每个图像进行脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑玉锋，
申请(专利权)人：阿尔图像有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US