The embodiment of the present invention provides a method and device for face recognition, which relates to the field of artificial intelligence technology. The method includes: calculating the eigenvectors corresponding to the second image; calculating the cosine similarity between the eigenvectors of the normalized second image and the eigenvectors of each preset face image after normalization; and calculating the cosine similarity between the eigenvectors of each preset face image after normalization. If all similarities are less than the preset similarity threshold, the first prompt information is output to prompt the target user to fail to verify; if at least one of the calculated similarities is greater than or equal to the preset similarity threshold, the preset face image corresponding to the greatest similarity is screened out; and the preset face image corresponding to the greatest similarity is used to correlate the preset face image corresponding to the greatest similarity. Users are candidates. Therefore, the technical scheme provided by the embodiment of the present invention can solve the problem that the low efficiency of similarity calculation in the prior art leads to the slow speed of face recognition.
【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法和装置
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种人脸识别方法和装置。
技术介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。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识别。人脸识别过程中，需要将现场采集的图像与数据库中预先存储的图像进行相似度计算，在图像数量大的情况下，相似度计算效率低导致人脸识别的速度较慢。
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和装置，用以解决现有技术中相似度计算效率低导致人脸识别的速度较慢的问题。一方面，本专利技术实施例提供了一种人脸识别方法，所述方法包括：采集目标用户的图像，得到第一图像；从所述第一图像中提取人脸区域，得到第二图像；截取所述第二图像中的第一预设区域，所述第一预设区域为眼部区域；统计所述第一预设区域中灰度值小于第一预设阈值的像素点的数量；根据所述第一预设区域中灰度值小于所述第一预设阈值的像素点的数量判断所述目标用户是否佩戴墨镜；如果判断出所述目标用户没有佩戴墨镜，则计算所述第二图像对应的特征向量；获...
【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标用户的图像，得到第一图像；从所述第一图像中提取人脸区域，得到第二图像；截取所述第二图像中的第一预设区域，所述第一预设区域为眼部区域；统计所述第一预设区域中灰度值小于第一预设阈值的像素点的数量；根据所述第一预设区域中灰度值小于所述第一预设阈值的像素点的数量判断所述目标用户是否佩戴墨镜；如果判断出所述目标用户没有佩戴墨镜，则计算所述第二图像对应的特征向量；获取目标数据库中多个预设人脸图像对应的特征向量；将所述第二图像对应的特征向量进行归一化处理，将所述多个预设人脸图像对应的特征向量分别进行归一化处理，计算归一化处理后的所述...
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标用户的图像，得到第一图像；从所述第一图像中提取人脸区域，得到第二图像；截取所述第二图像中的第一预设区域，所述第一预设区域为眼部区域；统计所述第一预设区域中灰度值小于第一预设阈值的像素点的数量；根据所述第一预设区域中灰度值小于所述第一预设阈值的像素点的数量判断所述目标用户是否佩戴墨镜；如果判断出所述目标用户没有佩戴墨镜，则计算所述第二图像对应的特征向量；获取目标数据库中多个预设人脸图像对应的特征向量；将所述第二图像对应的特征向量进行归一化处理，将所述多个预设人脸图像对应的特征向量分别进行归一化处理，计算归一化处理后的所述第二图像的特征向量与归一化处理后的所述多个预设人脸图像中每个预设人脸图像的特征向量之间的余弦相似度，根据计算得到的余弦相似度确定所述第二图像与所述多个预设人脸图像中每个预设人脸图像的相似度；判断计算出的所有相似度是否均小于预设相似度阈值；如果计算出的所有相似度均小于所述预设相似度阈值，则输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述目标用户验证失败；如果计算出的相似度中有至少一个大于或等于所述预设相似度阈值，则筛选出最大的相似度对应的预设人脸图像；将最大的相似度对应的预设人脸图像相关联的用户作为候选用户；输出第二提示信息，所述第二提示信息用于提示所述目标用户验证通过，并开启所述候选用户的用户权限。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二图像对应的特征向量进行归一化处理，将所述多个预设人脸图像对应的特征向量分别进行归一化处理，计算归一化处理后的所述第二图像的特征向量与归一化处理后的所述多个预设人脸图像中每个预设人脸图像的特征向量之间的余弦相似度，包括：将所述第二图像对应的特征向量进行归一化处理，再进行转置处理后得到的向量作为第一向量，所述第一向量为1行m列的矩阵，m为所述第二图像对应的特征向量的维度；将n个预设人脸图像对应的特征向量分别进行归一化处理后得到的特征向量作为第二向量，所述第二向量为m行1列的矩阵，第二向量有n个，n为预设人脸图像的数量；将n个所述第二向量排列成第一矩阵，其中，所述第一矩阵为m行n列的矩阵；将所述第一向量与所述第一矩阵作矩阵乘法，得到第二向量，其中，所述第二向量为1行n列的矩阵，所述第二向量的第k个元素为所述第二图像对应的特征向量与第k个预设人脸图像对应的特征向量之间的余弦相似度，1≤k≤n。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第二图像对应的特征向量，包括：利用差分高斯算法对所述第二图像进行光照预处理，滤除所述第二图像的低频信息，保留所述第二图像的高频信息，得到高斯图像；对所述高斯图像进行图像直方图均衡化处理，得到灰度值均匀的图像；计算所述灰度值均匀的图像对应的特征向量，将计算得到的特征向量作为所述第二图像对应的特征向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述截取所述第二图像中的第一预设区域之后，所述方法还包括：对所述第一预设区域进行同态滤波处理；对经过同态滤波处理后的所述第一预设区域进行平滑滤波处理；对经过平滑滤波处理后的所述第一预设区域进行邻域最小值滤波处理；对经过邻域最小值滤波处理后的所述第一预设区域进行预设比例二值化处理，得到处理后的所述第二图像，所述计算所述第二图像对应的特征向量，包括：计算处理后的所述第二图像对应的特征向量。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预设区域中灰度值小于所述第一预设阈值的像素点的数量判断所述目标用户是否佩戴墨镜，包括：根据公式L＝t1/t计算第一比例关系，L为所述第一比例关系，t1为所述第一预设区域中灰度值小于所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟彬彬，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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