人脸特征提取方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种人脸特征提取方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取用户输入的人脸特征识别指令；根据所述识别指令，对人脸目标进行拍摄，以获取基于可见光的视频图像；根据所述视频图像，对所述人脸目标进行特征识别和提取；根据预设规则对提取的多个人脸特征分别进行评分，然后按预设的评分权重来计算该人脸特征的综合评分；当所述人脸特征综合评分大于预设阈值时，将该人脸特征数据存储为模板，否则将该人脸特征丢弃。本发明专利技术具有识别较准确，无需用户在特定位置保持特定姿势，使用方便，用户体验好的优点。

Face Feature Extraction Method, Device and Computer Readable Storage Media

The invention discloses a face feature extraction method, device and computer readable storage medium. The method includes: acquiring user input face feature recognition instructions; photographing face targets according to the recognition instructions to obtain visible-light-based video images; recognizing and extracting the features of the face targets according to the video images; and according to preset rules. Then the extracted face features are scored separately, and then the comprehensive score of the face features is calculated according to the preset weights. When the comprehensive score of the face features is greater than the preset threshold, the face feature data is stored as a template, otherwise the face features are discarded. The invention has the advantages of accurate identification, no need for the user to maintain a specific posture at a specific location, convenient use and good user experience.

【技术实现步骤摘要】
人脸特征提取方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及人脸识别
，特别涉及一种人脸特征提取方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着摄像头、算法、数据量等方面条件的成熟，人脸识别技术逐渐成为一种广泛应用工具类技术，得到不断普及。人们将人脸识别技术应用于考勤管理、安防验证、VIP识别等领域，通过布设在合适区域的摄像设备来采集通过的人群的脸部数据，将该数据与系统预存的人脸数据进行比对，从而实现身份验证与识别判断。但是，要实现不给被扫描对象任何打扰感，不要求被扫描对象的专门配合，系统在录入人脸数据时通常会要求对象在特定位置保持特定姿势，以获得最佳的人脸数据，因而，用户体验差。因此，如何开发一种新的图像自动拍摄、人脸特征自动提取的方法，以实现在非摆拍的情况下，自动拍摄视频，然后在视频中选择图像并提取保存人脸特征数据，已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是，提供一种识别准确，使用方便的人脸特征提取方法。为实现上述目的，本专利技术提供了一种人脸特征提取方法，其包括：获取用户输入的人脸特征识别指令；根据所述识别指令，对人脸目标进行拍摄，以获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸特征提取方法，其特征在于，包括：获取用户输入的人脸特征识别指令；根据所述识别指令，对人脸目标进行拍摄，以获取基于可见光的视频图像；根据所述视频图像，对所述人脸目标进行特征识别和提取；根据预设规则对提取的多个人脸特征分别进行评分，然后按预设的评分权重来计算该人脸特征的综合评分；当所述人脸特征综合评分大于预设阈值时，将该人脸特征数据存储为模板。

【技术特征摘要】
1.一种人脸特征提取方法，其特征在于，包括：获取用户输入的人脸特征识别指令；根据所述识别指令，对人脸目标进行拍摄，以获取基于可见光的视频图像；根据所述视频图像，对所述人脸目标进行特征识别和提取；根据预设规则对提取的多个人脸特征分别进行评分，然后按预设的评分权重来计算该人脸特征的综合评分；当所述人脸特征综合评分大于预设阈值时，将该人脸特征数据存储为模板。2.如权利要求1所述的人脸特征提取方法，其特征在于，所述根据预设规则对提取的多个人脸特征分别进行评分的方法包括：根据要素赋予人脸图像分类标签，其中，所述要素包括：正侧脸、人脸图像是否被遮挡、光线明暗、清晰程度；根据人脸图像的正侧脸分类对人脸图像进行评分；根据人脸图像是否被遮挡分类对人脸图像进行评分；根据人脸图像的光线明暗分类对人脸图像进行评分；根据人脸图像的清晰程度分类对人脸图像进行评分；获取该张人脸图像的各项要素评分。3.如权利要求1或2所述的人脸特征提取方法，其特征在于，所述根据所述识别指令，对人脸目标进行拍摄，以获取基于可见光的视频图像具体包括：根据所述识别指令，对人脸目标拍摄预设时间，以获取基于可见光的一段视频图像。4.如权利要求1或2所述的人脸特征提取方法，其特征在于，所述人脸特征提取方法还包括：通过第一卷积神经网络对所述视频图像处理快速产生候选窗体；通过第二卷积神经网络精炼所述候选窗体，丢弃至少部分重叠窗体，其中，所述第二卷积神经网络的卷积层数大于所述第一卷积神经网络的卷积层数；通过第三卷积神经网络精炼所述候选窗体，同时显示预设数量的面部特征点位置，其中，所述第三卷积神经网络的卷积层数大于所述第二卷积神经网络的卷积层数。5.如权利要求4所述的人脸特征提取方法，其特征在于，所述通过第一卷积神经网络快速产生候选窗体包括：采用全卷积神经网络对...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈辉，张晓亮，
申请(专利权)人：武汉星巡智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42