一种人脸识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于安防领域，提供了一种人脸识别方法及装置，方法包括：获取待识别人员与摄像头之间的距离；检测距离是否小于预设的第一阈值，若小于，则获取当前环境的光强值；检测光强值是否大于预设的第二阈值，若大于，则获取待识别人员的人脸图像；根据人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成人脸图像的平均梯度；检测平均梯度是否大于预设的第三阈值；倘若不大于，则识别人脸图像的清晰度不足，剔除人脸图像；倘若大于，则识别人脸图像的清晰度足够，连接预设的服务器，向服务器上传人脸图像，并接收服务器返回的人脸识别结果。本发明专利技术有利于提高人脸识别的效率和成功率，可应用于银行、医院、家庭等场景。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法及装置
本专利技术属于安防领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置。
技术介绍
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。然而，现有人脸识别方法，无法剔除清晰度不足的人脸图像，不利于提高人脸识别的效率。其原因在于，目前的存储方法都是面向全部的数据领域，不会区分清晰度足够和清晰度不足的人脸图像，面对清晰度不足的人脸图像，也会直接识别，而人脸图像的清晰度不足，用于图像比对，容易出现人脸识别失败的情况，不利于提高人脸识别的成功率，此外，人脸识别的数据量较大，识别时间较长，不利于提高人脸识别的效率。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种人脸识别方法及装置，以解决现有人脸识别方法，无法剔除清晰度不足的人脸图像，不利于提高人脸识别的效率的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种人脸识别方法，包括：通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；所述平均梯度生成模型，具体为：其中，Q为平均梯度，I(x,y)为所述人脸图像第x行第y列的像素，所述人脸图像和所述图像模板的大小相同，均为M*N，所述M为像素的行数，所述N为像素的列数，hj(x,y)表示旋转角度为j的所述图像模板第x行第y列的像素，j∈[0°，65°，130°，195°，260°，325°]。本专利技术实施例的第二方面提供了一种人脸识别装置，包括：第一获取模块，用于通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；第二获取模块，用于检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；第三获取模块，用于检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；生成模块，用于根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；检测模块，用于检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；剔除模块，用于倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；连接模块，用于倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；所述平均梯度生成模型，具体为：其中，Q为平均梯度，I(x,y)为所述人脸图像第x行第y列的像素，所述人脸图像和所述图像模板的大小相同，均为M*N，所述M为像素的行数，所述N为像素的列数，hj(x,y)表示旋转角度为j的所述图像模板第x行第y列的像素，j∈[0°，65°，130°，195°，260°，325°]。本专利技术实施例的第三方面提供了一种人脸识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：面对清晰度不足的人脸图像，不会直接识别，倘若人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则识别人脸图像的清晰度不足，剔除人脸图像，有益效果在于两方面，一方面，避免了出现由于人脸图像的清晰度不足，导致人脸识别失败的情况，因此，有利于提高人脸识别的成功率，另一方面，由于减少了人脸识别的数据量，因此能节省识别时间，有利于提高人脸识别的效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的人脸识别方法的实现流程图；图2是本专利技术实施例提供的人脸识别装置的结构框图；图3是本专利技术实施例提供的人脸识别装置的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。具体实现中，本专利技术实施例中描述的终端设备包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端设备。然而，应当理解的是，终端设备可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；所述平均梯度生成模型，具体为：其中，Q为平均梯度，I(x,y)为所述人脸图像第x行第y列的像素，所述人脸图像和所述图像模板的大小相同，均为M*N，所述M为像素的行数，所述N为像素的列数，hj(x,y)表示旋转角度为j的所述图像模板第x行第y列的像素，j∈[0°，65°，130°，195°，260°，325°]。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，将所述人脸图像上传至所述服务器，并接收所述所述服务器返回的人脸识别结果，具体为：倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令；每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果，具体为：每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果，所述网络模式为WIFI网络模式、2G网络模式、3G网络模式、4G网络模式、5G网络模式中的一种。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设时间为10分钟、30分钟或45分钟。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，将所述人脸图像上传至所述服务器，并接收所述所述服务器返回的人脸识别结果之后，所述方法还包括：语音播报所述人...

【专利技术属性】
技术研发人员：何世容，
申请(专利权)人：何世容，
类型：发明
国别省市：广东,44