进行面部识别处理的方法和装置制造方法及图纸

本公开是关于一种进行面部识别处理的方法和装置，属于人脸识别技术领域。所述方法包括：基于图像主成分分析算法，对多个不包含网纹的面部图像进行处理，得到多个面部图像对应的平均图像和图像主成分信息；当接收到面部识别指令时，获取进行面部识别的包含网纹的基准面部图像，根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像；基于所述去网纹图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。采用本公开，可以提高人脸识别技术的准确性。

【技术实现步骤摘要】
进行面部识别处理的方法和装置
本公开是关于人脸识别
，尤其是关于一种进行面部识别处理的方法和装置。
技术介绍
人脸识别技术由于其非接触式的身份认证方式以及准确便捷的特点，在我们生活中的方方面面都开始受到重视。人脸识别技术在金融领域中也逐渐得到应用，例如，可以利用人脸识别技术办理实名制的业务，具体应用可以是，用户在自动存取款机上办理业务时，用户将银行卡插入自动存取款机之后，自动存取款机可以基于现场采集的用户人脸图像和用户办理该银行卡时使用的身份证上的人脸图像，进行验证，如果一致则用户可以在自动存取款机办理业务。在实现本公开的过程中，专利技术人发现至少存在以下问题：为了防止黑客等盗取身份证图像，进行违法活动，从数据库中查询到的身份证图像都是添加了网纹的身份证图像，这些网纹对设备进行人脸识别时造成很大的干扰，进而会降低人脸识别技术的准确率。
技术实现思路
为了克服相关技术中存在的问题，本公开提供了一种进行面部识别处理的方法和装置。所述技术方案如下：根据本公开实施例，提供一种进行面部识别处理的方法，所述方法包括：基于图像主成分分析算法，对多个不包含网纹的面部图像进行处理，得到多个面部图像对应的平均图像和图像主成分信息；当接收到面部识别指令时，获取进行面部识别的包含网纹的基准面部图像，根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像；基于所述去网纹图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。可选的，所述根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像，包括：根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的特征；根据所述特征、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像。可选的，所述根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的特征，包括：根据公式Xs＝PT×(I0-Im)，确定所述基准面部图像对应的特征Xs，其中，I0为所述基准面部图像，Im为所述平均图像，矩阵P为图像主成分信息；所述根据所述特征、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像，包括：根据公式Ir＝(P×Xs)+Im，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像Ir。可选的，所述基于所述去网纹图像，进行面部识别处理，包括：根据所述基准面部图像与所述去网纹图像的对位像素点之差的绝对值，确定差分图像；基于所述基准面部图像、所述去网纹图像和所述差分图像，确定合成图像，其中，对于所述合成图像中的像素点i，如果所述差分图像中与所述像素点i对应的像素点的第一像素值大于预设阈值，则将所述去网纹图像中与所述像素点i对应的像素点的第二像素值确定所述像素点i的像素值，如果所述差分图像中与所述像素点i对应的像素点的第一像素值不大于预设阈值，则将所述基准面部图像中与所述像素点i对应的像素点的第三像素值，确定所述像素点i的像素值；基于所述合成图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。可选的，所述方法还包括：获取多个不包含网纹的初始面部图像，在每个初始面部图像中，分别截取矩形的面部区域图像；将每个面部区域图像分别缩放至预设尺寸，得到所述多个不包含网纹的面部图。可选的，所述方法还包括：获取包含网纹的初始基准面部图像，在所述初始基准面部图像中，截取矩形的面部区域图像；将所述面部区域图像缩放至预设尺寸，得到所述包含网纹的基准面部图像。根据本公开实施例，提供一种进行面部识别处理的装置，所述装置包括：处理模块，用于基于图像主成分分析算法，对多个不包含网纹的面部图像进行处理，得到多个面部图像对应的平均图像和图像主成分信息；确定模块，用于当接收到面部识别指令时，获取进行面部识别的包含网纹的基准面部图像，根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像；面部识别模块，用于基于所述去网纹图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。可选的，所述确定模块包括：第一确定单元，用于根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的特征；第二确定单元，用于根据所述特征、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像。可选的，所述第一确定单元，还用于根据公式Xs＝PT×(I0-Im)，确定所述基准面部图像对应的特征Xs，其中，I0为所述基准面部图像，Im为所述平均图像，矩阵P为图像主成分信息；所述第二确定单元，还用于根据公式Ir＝(P×Xs)+Im，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像Ir。可选的，所述面部识别模块，还用于：根据所述基准面部图像与所述去网纹图像的对位像素点之差的绝对值，确定差分图像；基于所述基准面部图像、所述去网纹图像和所述差分图像，确定合成图像，其中，对于所述合成图像中的像素点i，如果所述差分图像中与所述像素点i对应的像素点的第一像素值大于预设阈值，则将所述去网纹图像中与所述像素点i对应的像素点的第二像素值确定所述像素点i的像素值，如果所述差分图像中与所述像素点i对应的像素点的第一像素值不大于预设阈值，则将所述基准面部图像中与所述像素点i对应的像素点的第三像素值，确定所述像素点i的像素值；基于所述合成图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。可选的，所述处理模块，还用于：获取多个不包含网纹的初始面部图像，在每个初始面部图像中，分别截取矩形的面部区域图像；将每个面部区域图像分别缩放至预设尺寸，得到所述多个不包含网纹的面部图。可选的，所述确定模块，还用于：获取包含网纹的初始基准面部图像，在所述初始基准面部图像中，截取矩形的面部区域图像；将所述面部区域图像缩放至预设尺寸，得到所述包含网纹的基准面部图像。根据本公开实施例，还提供一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现上述所述的进行面部识别处理的方法。根据本公开实施例，还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现上述所述的进行面部识别处理的方法。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开实施例中，上述进行面部识别处理的方法，首先基于图像主成分分析算法，对多个不包含网纹的面部图像进行处理，得到多个面部图像对应的平均图像和图像主成分信息。然后，当接收到面部识别指令时，获取进行面部识别的包含网纹的基准面部图像，根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像。最后，基于所述去网纹图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。这种基于所述去网纹图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理，可以提高人脸识别技术的准确性。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。在附图中：图1是根据实施例示出的一种进行面部识别处理的方法的流程图；图2是根据实施例示出的一种截取矩形的面部区域图像的示意图；图3是根据实施例示出的一种进行面本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种进行面部识别处理的方法，其特征在于，所述方法包括：基于图像主成分分析算法，对多个不包含网纹的面部图像进行处理，得到多个面部图像对应的平均图像和图像主成分信息；当接收到面部识别指令时，获取进行面部识别的包含网纹的基准面部图像，根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像；基于所述去网纹图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。

【技术特征摘要】
1.一种进行面部识别处理的方法，其特征在于，所述方法包括：基于图像主成分分析算法，对多个不包含网纹的面部图像进行处理，得到多个面部图像对应的平均图像和图像主成分信息；当接收到面部识别指令时，获取进行面部识别的包含网纹的基准面部图像，根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像；基于所述去网纹图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像，包括：根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的特征图像；根据所述特征图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准面部图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的特征，包括：根据公式Xs＝PT×(I0-Im)，确定所述基准面部图像对应的特征Xs，其中，I0为所述基准面部图像，Im为所述平均图像，矩阵P为图像主成分信息；所述根据所述特征图像、所述平均图像和所述图像主成分信息，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像，包括：根据公式Ir＝(P×Xs)+Im，确定所述基准面部图像对应的去网纹图像Ir。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述去网纹图像，进行面部识别处理，包括：根据所述基准面部图像与所述去网纹图像的对位像素点之差的绝对值，确定差分图像；基于所述基准面部图像、所述去网纹图像和所述差分图像，确定合成图像，其中，对于所述合成图像中的像素点i，如果所述差分图像中与所述像素点i对应的像素点的第一像素值大于预设阈值，则将所述去网纹图像中与所述像素点i对应的像素点的第二像素值确定所述像素点i的像素值，如果所述差分图像中与所述像素点i对应的像素点的第一像素值不大于预设阈值，则将所述基准面部图像中与所述像素点i对应的像素点的第三像素值，确定所述像素点i的像素值；基于所述合成图像，对采集到的面部图像，进行面部识别处理。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个不包含网纹的初始面部图像，在每个初始面部图像中，分别截取矩形的面部区域图像；将每个面部区域图像分别缩放至预设尺寸，得到所述多个不包含网纹的面部图。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取包含网纹的初始基准面部图像，在所述初始基准面部图像中，截取矩形的面部区域图像；将所述面部区域图像缩放至预设尺寸，得到所述包含网纹的基准面部图像。7.一种进行面部识别处理的装置，其特征在于，所述装置包括：处理模块，用于基于图像主...

【专利技术属性】
技术研发人员：范晓，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11