匹配人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请中提供了一种匹配人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质，获取待测人脸的多个第一人脸特征值；将所有第一人脸特征值按指定顺序排序生成第一矩阵；获取存储于人脸库中多个第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵；将第一矩阵内的每一第一人脸特征值的个数复制成与第二矩阵中第一人脸的数量相同的个数，并排序形成第三矩阵；第三矩阵与第二矩阵相减得到第四矩阵；将第四矩阵中的每一数值绝对值运算，并对应进行相加得到每一人脸的匹配总值；对比所有匹配总值，获取其最小值是否小于人脸阈值；若是，则得到匹配总值中的最小值对应的人脸，并从人脸库中查找与匹配总值中的最小值对应的人脸。实现快速匹配人脸，缩短人脸匹配的时间。

Face matching methods, devices, computer equipment and storage media

The present application provides a method, device, computer device and storage medium for matching faces, obtaining a plurality of first face feature values of the faces to be tested; generating a first matrix by sorting all the first face feature values in a specified order; acquiring a second matrix composed of the second face feature values corresponding to a plurality of first faces stored in the face database; and each second in the first matrix The number of the eigenvalues of a face is copied into the same number as the number of the first face in the second matrix, and sorted to form the third matrix; the third matrix is subtracted from the second matrix to get the fourth matrix; the absolute value of each value in the fourth matrix is calculated, and the corresponding sum is added to get the matching total value of each face; the minimum value is obtained by comparing all the matching total values to see whether it is less than the face Threshold; if it is, the face corresponding to the minimum value in the total matching value is obtained, and the face corresponding to the minimum value in the total matching value is searched from the face database. Realize fast face matching and shorten the time of face matching.

【技术实现步骤摘要】
匹配人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别涉及一种匹配人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
目前，现有匹配人脸的方法多采用遍历查询的方式进行匹配，需先将人脸库特征值的数据库进行缓存，然后再做动态比对检索，在缓存的人脸库中提取特征值时，耗时长，匹配慢。
技术实现思路
本申请的主要目的为提供一种匹配人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在快速匹配人脸，缩短人脸匹配的时间。为实现上述目的，本申请提供了一种匹配人脸的方法，包括以下步骤：提取所述待测人脸的多个指定人脸特征；根据各所述人脸特征获取对应的准确特征值，以得到多个第一人脸特征值，其中，所述准确特征值是根据所述人脸特征的实际部位采用投影法和模块匹配法进行匹配计算得到的；将所有所述第一人脸特征值按指定顺序排序生成第一矩阵，其中，所述第一矩阵为一横排或者一竖排的矩阵；获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵，其中，指定的多个所述第一人脸是通过识别所述待测人脸的性别或者年龄层次，并根据所述性别或者年龄层次从所述人脸库中进行获取得到的，所述第二矩阵中的每一所述第一人脸的所有所述第二人脸特征值的排列顺序与所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序相同；根据所述第二矩阵中所述第一人脸的数量，将所述第一矩阵内的每一所述第一人脸特征值的个数复制成与所述第二矩阵中所述第一人脸的数量相同的个数，且将复制的所有所述第一人脸特征值以所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序进行排序形成第三矩阵；将所述第三矩阵与所述第二矩阵进行相减得到第四矩阵；将所述第四矩阵中的每一数值进行绝对值运算，得到第五矩阵；将所述第五矩阵中对应的每一所述第一人脸所对应的所有数值的绝对值进行相加，得到每一第一人脸的匹配总值；对比所有所述匹配总值，获取所述匹配总值中的最小值；判断所述匹配总值中的最小值是否小于人脸阈值；若是，则得到所述匹配总值中的最小值对应的人脸，并从所述人脸库中查找与所述匹配总值中的最小值对应的人脸。进一步地，所述获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵的步骤之前：识别所述待测人脸的性别，其中，所述性别包括男性和女性；根据所述待测人脸的性别，从所述人脸库中查找与所述待测人脸性别一致的所述第一人脸做成所述第二矩阵。进一步地，所述获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵的步骤之前：识别所述待测人脸的年龄层次，其中，所述年龄层次包括婴孩、青年、中年以及老年；根据所述待测人脸的年龄层次，从所述人脸库中查找与所述待测人脸年龄层次一致的人脸做成所述第二矩阵。进一步地，所述提取所述待测人脸的多个指定人脸特征的步骤，包括：对获取到的所述待测人脸的图像进行图像预处理；将预处理后的所述待测人脸的图像输入到提取模型中进行提取，提取所述待测人脸的多个所述人脸特征，其中，所述检测模型利用已知的人脸图像，基于卷积神经网络训练得到。进一步地，所述对获取到的所述待测人脸的图像进行图像预处理的方法包括但不限于以下的一种或者多种：人脸图像的光线补偿，灰度变换，直方图均衡化，归一化，几何校正，噪声过滤以及锐化。进一步地，所述得到所述匹配总值中的最小值对应的人脸，并从所述人脸库中查找与所述匹配总值中的最小值对应的人脸的步骤，包括：判断所述匹配总值中的最小值所对应的所述第五矩阵的每一人脸特征值的绝对值是否小于所对应的人脸特征预设阈值；若是，则将所述匹配总值中的最小值对应的人脸作为最匹配的人脸。本申请还提供了一种匹配人脸的装置，包括：提取模块，用于提取所述待测人脸的多个指定人脸特征；第一获取模块，用于根据各所述人脸特征进行获取对应的准确特征值，以得到多个第一人脸特征值，其中，所述准确特征值是根据所述人脸特征的实际部位采用投影法和模块匹配法进行匹配计算得到的；排序模块，用于将所有所述第一人脸特征值按指定顺序排序生成第一矩阵，其中，所述第一矩阵为一横排或者一竖排的矩阵；第二获取模块，用于获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵，其中，指定的多个所述第一人脸是通过识别所述待测人脸的性别或者年龄层次，并根据所述性别或者年龄层次从所述人脸库中进行获取得到的，所述第二矩阵中的每一所述第一人脸的所有所述第二人脸特征值的排列顺序与所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序相同；第一生成模块，用于根据所述第二矩阵中所述第一人脸的数量，将所述第一矩阵内的每一所述第一人脸特征值的个数复制成与所述第二矩阵中所述第一人脸的数量相同的个数，且将复制的所有所述第一人脸特征值以所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序进行排序形成第三矩阵；第三获取模块，用于将所述第三矩阵与所述第二矩阵进行相减得到第四矩阵；第四获取模块，用于将所述第四矩阵中的每一数值进行绝对值运算，得到第五矩阵；第五获取模块，用于将所述第五矩阵中对应的每一所述第一人脸所对应的所有数值的绝对值进行相加，得到每一第一人脸的匹配总值；第六获取模块，用于对比所有所述匹配总值，获取所述匹配总值中的最小值；判断模块，用于判断所述匹配总值中的最小值是否小于人脸阈值；查找模块，用于若是，则得到所述匹配总值中的最小值对应的人脸，并从所述人脸库中查找与所述匹配总值中的最小值对应的人脸。进一步地，所述提取模块包括：预处理单元，用于对获取到的所述待测人脸的图像进行图像预处理；提取单元，用于将预处理后的所述待测人脸的图像输入到提取模型中进行提取，提取所述待测人脸的多个所述人脸特征，其中，所述检测模型利用已知的人脸图像，基于卷积神经网络训练得到。本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。本申请中提供的匹配人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质，具有以下有益效果：本申请中提供的匹配人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将待测人脸的指定特征值生成第一矩阵，人脸库中的指定第一人脸的人脸特征值集合起来生成一个多阶的第二矩阵，将第一矩阵衍生成第三矩阵与第二矩阵相减之后绝对值再相加运算得到每一人脸匹配总值，根据人脸匹配总值的最小值与人脸阈值进行比较，若小于人脸阈值则可得出人脸库中与待测人脸相匹配的人脸，快速匹配人脸，缩短人脸匹配的时间。附图说明图1是本申请一实施例中匹配人脸的方法步骤示意图；图2是本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种匹配人脸的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n提取待测人脸的多个指定人脸特征；/n根据各所述人脸特征获取对应的准确特征值，以得到多个第一人脸特征值，其中，所述准确特征值是根据所述人脸特征的实际部位采用投影法和模块匹配法进行匹配计算得到的；/n将所有所述第一人脸特征值按指定顺序排序生成第一矩阵，其中，所述第一矩阵为一横排或者一竖排的矩阵；/n获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵，其中，指定的多个所述第一人脸是通过识别所述待测人脸的性别或者年龄层次，并根据所述性别或者年龄层次从所述人脸库中进行获取得到的，所述第二矩阵中的每一所述第一人脸的所有所述第二人脸特征值的排列顺序与所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序相同；/n根据所述第二矩阵中所述第一人脸的数量，将所述第一矩阵内的每一所述第一人脸特征值的个数复制成与所述第二矩阵中所述第一人脸的数量相同的个数，且将复制的所有所述第一人脸特征值以所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序进行排序形成第三矩阵；/n将所述第三矩阵与所述第二矩阵进行相减得到第四矩阵；/n将所述第四矩阵中的每一数值进行绝对值运算，得到第五矩阵；/n将所述第五矩阵中对应的每一所述第一人脸所对应的所有数值的绝对值进行相加，得到每一第一人脸的匹配总值；/n对比所有所述匹配总值，获取所述匹配总值中的最小值；/n判断所述匹配总值中的最小值是否小于人脸阈值；/n若是，则得到所述匹配总值中的最小值对应的人脸，并从所述人脸库中查找与所述匹配总值中的最小值对应的人脸。/n...

【技术特征摘要】
1.一种匹配人脸的方法，其特征在于，包括以下步骤：
提取待测人脸的多个指定人脸特征；
根据各所述人脸特征获取对应的准确特征值，以得到多个第一人脸特征值，其中，所述准确特征值是根据所述人脸特征的实际部位采用投影法和模块匹配法进行匹配计算得到的；
将所有所述第一人脸特征值按指定顺序排序生成第一矩阵，其中，所述第一矩阵为一横排或者一竖排的矩阵；
获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵，其中，指定的多个所述第一人脸是通过识别所述待测人脸的性别或者年龄层次，并根据所述性别或者年龄层次从所述人脸库中进行获取得到的，所述第二矩阵中的每一所述第一人脸的所有所述第二人脸特征值的排列顺序与所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序相同；
根据所述第二矩阵中所述第一人脸的数量，将所述第一矩阵内的每一所述第一人脸特征值的个数复制成与所述第二矩阵中所述第一人脸的数量相同的个数，且将复制的所有所述第一人脸特征值以所述第一矩阵的所述第一人脸特征值的排列顺序进行排序形成第三矩阵；
将所述第三矩阵与所述第二矩阵进行相减得到第四矩阵；
将所述第四矩阵中的每一数值进行绝对值运算，得到第五矩阵；
将所述第五矩阵中对应的每一所述第一人脸所对应的所有数值的绝对值进行相加，得到每一第一人脸的匹配总值；
对比所有所述匹配总值，获取所述匹配总值中的最小值；
判断所述匹配总值中的最小值是否小于人脸阈值；
若是，则得到所述匹配总值中的最小值对应的人脸，并从所述人脸库中查找与所述匹配总值中的最小值对应的人脸。


2.根据权利要求1所述的匹配人脸的方法，其特征在于，所述获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵的步骤之前：
识别所述待测人脸的性别，其中，所述性别包括男性和女性；
根据所述待测人脸的性别，从所述人脸库中查找与所述待测人脸性别一致的所述第一人脸做成所述第二矩阵。


3.根据权利要求1所述的匹配人脸的方法，其特征在于，所述获取存储于人脸库中指定的多个第一人脸，并获取每一所述第一人脸对应的第二人脸特征值所组成的第二矩阵的步骤之前：
识别所述待测人脸的年龄层次，其中，所述年龄层次包括婴孩、青年、中年以及老年；
根据所述待测人脸的年龄层次，从所述人脸库中查找与所述待测人脸年龄层次一致的人脸做成所述第二矩阵。


4.根据权利要求1所述的匹配人脸的方法，其特征在于，所述提取所述待测人脸的多个指定人脸特征的步骤，包括：
对获取到的所述待测人脸的图像进行图像预处理；
将预处理后的所述待测人脸的图像输入到提取模型中进行提取，提取所述待测人脸的多个所述人脸特征，其中，所述检测模型利用已知的人脸图像，基于卷积神经网络训练得到。


5.根据权利要求4所述的匹配人脸的方法，其特征在于，所述对获取到的所述待测人脸的图像进行图像预处理的方法包括但不限于以下的一种或者多种：
人脸图像的光线补偿，灰度变换，直方图均衡...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，王俊强，李方君，
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