人脸识别方法及相关产品技术

本申请提供了一种人脸识别方法及相关产品，所述方法包括如下步骤：电子装置采集用户的第一图片；电子装置从第一图片中提取第一头像，将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H‑2][CO][W‑2]；依据运算结果矩阵[H‑2][CO][W‑2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配。本申请提供的技术方案具有用户体验度高的优点。

Face recognition methods and related products

The present application provides a face recognition method and related products. The method includes the following steps: the electronic device collects the first picture of the user; the electronic device extracts the first image from the first picture, forms the first image of the input data matrix CI*H*W, and executes the input data matrix CI*H*W and the weight data [CI][CO][3][3]. The convolution operation obtains the operation result matrix, [H 2][CO][W 2], and determines whether or not the first picture is matched with the presupposed template head image based on the operation result matrix [H 2][CO][W 2]. The technical proposal provided by this application has the advantage of high user experience.

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法及相关产品
本申请涉及终端设备以及安全领域，具体涉及一种人脸识别方法及相关产品。
技术介绍
现有技术中，终端已经是用户使用最频繁的电子装置，例如，手机、车载终端、平板电脑等等设备。人脸识别已经成为终端的常用识别方案，但是现有的人脸识别方案的识别精度差，用户体验度低。申请内容本申请实施例提供了一种人脸识别方法及相关产品，可以实现通过卷积运算来实现人脸识别，提高了识别的精度，提高用户体验度。第一方面，本申请实施例提供一种电子装置，所述电子装置包括：应用处理器AP、摄像头，所述摄像头通过至少一个电路与所述AP连接；所述摄像头，用于采集用户的第一图片；所述AP，用于从第一图片中提取第一头像，将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值。第二方面，提供一种人脸识别方法，所述方法包括如下步骤：电子装置采集用户的第一图片；电子装置从第一图片中提取第一头像，将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值。第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第二方面提供的所述的方法。第四方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行第二方面提供的方法。实施本申请实施例，具有如下有益效果：可以看出，本申请提供的技术方案通过获取第一图片，然后提取第一图片的第一头像作为输入数据矩阵输入与权值数据执行卷积运算得到运算结果矩阵，依据该运算结果矩阵分析确定是否与预设的模板匹配，所以其具有识别精度高，用户体验度高的优点。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的一种电子装置的示意图。图2是本申请实施例公开的一种电子装置的另一种示意图。图2a是本申请结果矩阵的位置P示意图。图2b是本申请的插入数据示意图。图2c是本申请的Kernel[CI][CO][3][3]示意图。图3是本申请实施例的一种人脸识别方法的流程示意图。图4是本申请实施例公开的一种终端设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。在第二方面提供的方法中，所述电子装置为：车载智能终端、数据处理装置、机器人、电脑、打印机、扫描仪、平板电脑、智能终端、手机、行车记录仪、导航仪、传感器、摄像头、服务器、云端服务器、相机、摄像机、投影仪、手表、耳机、移动存储、可穿戴设备、交通工具、家用电器或医疗设备。本申请中的电子装置可以包括智能车载终端、安装在车辆的智能手机(如Android手机、iOS手机、WindowsPhone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(MID，MobileInternetDevices)或穿戴式设备等，上述电子装置仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述电子装置，为了描述的方便，下面实施例中将上述电子装置称为用户设备(Userequipment，UE)。当然在实际应用中，上述用户设备也不限于上述变现形式，例如还可以包括：智能车载终端、计算机设备等等。请参阅图1，图1是本申请实施例提供了一种电子装置，请参阅图1，图1是本专利技术实施例提供了一种电子装置100的结构示意图，上述电子装置100包括：壳体110、电路板120、电池或电源130、盖板140、触控显示屏150、摄像头170，所述壳体110上设置所述电路板120、所述电池或电源130和所述盖板140，所述电路板120还设置有连接所述触控显示屏150的电路；所述电路板120还可以包括：应用处理器AP190、摄像头170。上述摄像头的具体位置可以根据不同的装置进行灵活的设置，例如设置在车辆后视镜上，当然在实际应用中，也可以设置在车辆的前端或后端，本申请并不设置上述摄像头的具体位置，也不对该位置进行实际的设定，如为手机，则可以为手机的前置摄像头或后置摄像头，如为监控装置，直接可以为摄像头。上述触控显示屏具体可以为薄膜晶体管液晶显示器(ThinFilmTransistor-LiquidCrystalDisplay，TFT-LCD)、发光二极管(LightEmittingDiode，LED)显示屏、有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode，OLED)显示屏等。参阅图2，图2为本申请提供的一种电子装置，如图2所示，电子装置可以包括：触控显示屏、应用处理器AP202、摄像头203；该触控显示屏、摄像头203通过至少一个电路204与AP202连接；可选的，在该电子装置内，还可以设置其他的传感器，该传感器包括但不限于：脑电波传感器、重力传感器、距离传感器、扬声器等等。摄像头203，用于采集用户的第一图片；AP202，用于从第一图片中提取第一头像，将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值；上述提取第一头像的算法可以采用现有技术的头像提取方法，本申请并不局限具体的提取方式。本申请提供的技术方案通过获取第一图片，然后提取第一图片的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子装置，所述电子装置包括：应用处理器AP、摄像头，所述摄像头通过至少一个电路与所述AP连接；其特征在于，所述摄像头，用于采集用户的第一图片；所述AP，用于从第一图片中提取第一头像，将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H‑2][CO][W‑2]；依据运算结果矩阵[H‑2][CO][W‑2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值。

【技术特征摘要】
1.一种电子装置，所述电子装置包括：应用处理器AP、摄像头，所述摄像头通过至少一个电路与所述AP连接；其特征在于，所述摄像头，用于采集用户的第一图片；所述AP，用于从第一图片中提取第一头像，将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值。2.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述AP，具体用于提取该结果矩阵[H-2][CO][W-2]中多个元素的最大值，提取该最大值对应的正向运算结果矩阵的位置P，如该最大值大于设定阈值，获取该位置P是否归属于匹配位置，如该位置P归属于匹配位置，确定与模板图像匹配。3.根据权利要求2所述的电子装置，其特征在于，所述AP，具体用于如将第一头像组成输入矩阵CI*H*W＝CI0*H0/2*W0时，将矩阵CI0*H0/2*W0在H方向每隔一行插入一行插入数据CI0*W0得到输入矩阵CI0*H0*W0，该插入数据为在H方向相邻的两个元素的平均值，该CI0*H0*W0最后一行元素的值与倒数第二行的元素的值相同，CI0、H0、W0为所述神经网络模型的预设值。4.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述AP，具体用于将Kernel[CI][CO][3][3]沿CI方向切割成CO个Kernel[3][3]；提取CO个Kernel[3][3]中的每个Kernel[3][3]，对每个Kernel[3][3]的最后添加1列零得到Kernel[3][4]，提取该每个Kernel[3]...

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