人脸识别方法、装置和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种人脸识别方法、装置和计算机可读存储介质；本发明专利技术实施例在检测到用户针对终端中人脸识别控件所触发的人脸识别请求时，根据该人脸识别请求采集待识别对象的人脸图像，该人脸识别请求携带类别标识；对该人脸图像的图像质量进行检测，得到该人脸图像的质量信息；若该人脸图像的质量信息满足预设质量条件，则从该终端中获取该类别标识对应类别的人脸样本特征集，该人脸样本特征集包括多个人脸样本特征，该人脸样本特征由人脸图像样本进行特征提取得到；对该人脸图像进行特征提取，并将提取到的人脸特征与该人脸样本特征集进行对比；根据对比结果确定该待识别对象的身份；该方案可以有效地提高人脸识别的效率。

Face recognition method, device and computer readable storage medium

The embodiment of the invention discloses a face recognition method, device and computer-readable storage medium; when detecting the face recognition request triggered by the user for the face recognition control in the terminal, the embodiment of the invention collects the face image of the object to be recognized according to the face recognition request, the face recognition request carries the category identification; checks the image quality of the face image Test, get the quality information of the face image; if the quality information of the face image meets the preset quality conditions, get the face sample feature set of the corresponding category of the category identification from the terminal, the face sample feature set includes multiple face sample features, the face sample features are extracted from the face image samples; extract the features of the face image, And the extracted face features are compared with the face sample feature set; the identity of the object to be recognized is determined according to the comparison results; the scheme can effectively improve the efficiency of face recognition.

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置和计算机可读存储介质
本专利技术涉及通信
，具体涉及一种人脸识别方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，随着数据的积累、计算机算力的跃升和算法的优化，人工智能正在让生活变得高效。语音识别、图像识别使身份认证更可信赖，短短几秒就能证明“你就是你”。“刷脸”进站、“刷脸”支付、“刷脸”签到、“刷脸”执法等等，使人脸识别技术正走进更为广阔的应用场景。在现有的人脸识别技术中，有时获取到的人脸图像模糊、不清楚，不能快速地进行人脸识别或者识别成功率低。识别时人脸需要上传到云端服务器，然后云端识别后将识别结果通过网络返回，其识别过程增加了网络通讯的时间，速度变慢。识别过程中出现的网络抖动、断网、拥堵等都会导致识别时间延长，甚至识别失败、设备不可用。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种人脸识别方法、装置和计算机可读存储介质，可以有效地提高人脸识别的效率。本专利技术实施例提供一种人脸识别方法，包括：在检测到用户针对终端中人脸识别控件所触发的人脸识别请求时，根据所述人脸识别请求采集待识别对象的人脸图像，所述人脸识别请求携带类别标识；对所述人脸图像的图像质量进行检测，得到所述人脸图像的质量信息；若所述人脸图像的质量信息满足预设质量条件，则从所述终端中获取所述类别标识对应类别的人脸样本特征集，所述人脸样本特征集包括多个人脸样本特征，所述人脸样本特征由人脸图像样本进行特征提取得到；对所述人脸图像进行特征提取，并将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行对比；根据对比结果确定所述待识别对象的身份。相应的，本专利技术实施例还提供一种人脸识别装置，包括：采集单元，用于在检测到用户针对终端中人脸识别控件所触发的人脸识别请求时，根据所述人脸识别请求采集待识别对象的人脸图像，所述人脸识别请求携带类别标识；质量检测单元，用于对所述人脸图像的图像质量进行检测，得到所述人脸图像的质量信息；获取单元，用于若所述人脸图像的质量信息满足预设质量条件，则从所述终端中获取所述类别标识对应类别的人脸样本特征集，所述人脸样本特征集包括多个人脸样本特征，所述人脸样本特征由人脸图像样本进行特征提取得到；对比单元，用于对所述人脸图像进行特征提取，并将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行对比，根据对比结果确定所述待识别对象的身份。可选的，在一些实施例中，所述人脸识别装置还可以包括第一存储单元，如下：所述第一存储单元，用于从服务器中获取多个类别的人脸样本特征集以及对应的身份信息、类别标识；将所述多个类别的人脸样本特征集以及对应的身份信息、类别标识进行保存。可选的，在一些实施例中，所述人脸识别装置还可以包括更新单元，如下：所述更新单元，用于根据预设频率从所述服务器中获取更新的数据；若在获取更新的数据时，所述终端处于离线状态，则当所述离线状态切换为在线状态时从所述服务器中获取更新的数据，并对更新的数据进行保存。可选的，在一些实施例中，所述对比单元可以包括计算子单元和确定子单元，如下：所述计算子单元，用于将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行相似度计算；所述确定子单元，用于若所述人脸特征与所述人脸样本特征集中的人脸样本特征的相似度满足预设阈值，则根据对比结果确定所述待识别对象的身份。可选的，在一些实施例中，所述计算子单元，具体用于将提取到的人脸特征进行向量化，得到人脸特征向量；将所述人脸样本特征集中的多个人脸样本特征进行向量化，得到多个人脸样本特征向量；计算所述人脸特征向量和每个人脸样本特征向量的距离，得到所述人脸特征与所述人脸样本特征集中的每个人脸样本特征向量的相似度。可选的，在一些实施例中，所述确定子单元，具体用于获取所述人脸特征与所述人脸样本特征集中相似度最高的人脸样本特征；判断所述人脸特征与所述相似度最高的人脸样本特征的相似度是否满足预设阈值；若所述人脸特征与所述相似度最高的人脸样本特征的相似度满足预设阈值，则根据对比结果确定所述待识别对象的身份。可选的，在一些实施例中，所述对比单元还可以包括网络判断子单元，如下：所述网络判断子单元，具体用于若所述人脸特征与所述人脸样本特征集中的人脸样本特征的相似度不满足预设阈值，则判断所述终端当前是否处于离线状态；若所述终端处于离线状态，则在所述终端生成人脸识别失败的信息；若所述终端处于在线状态，则获取所述终端当前网络信息，根据所述当前网络信息从服务器拉取更新数据，并基于所述更新数据对服务器中的人脸样本特征集进行更新，将所述人脸特征与更新后人脸样本特征集中的人脸样本特征进行相似度计算，若所述人脸特征与所述更新后人脸样本特征集中的人脸样本特征的相似度不满足预设阈值，则在所述终端生成人脸识别失败的信息。可选的，在一些实施例中，所述人脸识别装置还可以包括活体检测单元，如下：所述活体检测单元，具体用于判断所述人脸图像是否为活体人脸图像；若所述人脸图像为活体人脸图像，则执行对所述人脸图像的图像质量进行检测的步骤；若所述人脸图像不为活体人脸图像，则在所述终端生成人脸识别失败的信息。可选的，在一些实施例中，所述质量检测单元，具体用于对所述人脸图像的清晰度、亮度以及色偏进行检测，得到所述人脸图像的质量信息。可选的，在一些实施例中，所述人脸识别装置还可以包括判断单元，如下：所述判断单元，用于获取当前所述终端的定位信息以及时间信息；根据所述定位信息和所述时间信息判断当前所述终端是否满足预设使用条件；则所述采集单元，具体用于若当前所述终端满足预设使用条件，则根据所述人脸识别请求采集待识别对象的人脸图像；若当前所述终端不满足预设使用条件，则生成所述终端的异常报告。可选的，在一些实施例中，所述人脸识别装置还包括第二存储单元，如下：所述第二存储单元，用于将确定身份的人脸图像以及对应的身份进行保存；根据预设周期将所述确定身份的人脸图像以及对应的身份发送到服务器，以便所述服务器更新数据。可选的，在一些实施例中，所述第二存储单元，具体可以用于根据预设加密方式对确定身份的人脸图像进行加密，得到加密后人脸图像；将所述加密后人脸图像以及对应的身份存储于终端；根据预设周期将所述加密后人脸图像以及对应的身份发送到服务器。此外，本专利技术实施例还提供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多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本专利技术实施例提供的任一种人脸识别方法中的步骤。本专利技术实施例在检测到用户针对终端中人脸识别控件所触发的人脸识别请求时，根据该人脸识别请求采集待识别对象的人脸图像，该人脸识别请求携带类别标识，然后，对该人脸图像的图像质量进行检测，得到该人脸图像的质量信息，若该人脸图像的质量信息满足预设质量条件，则从该终端中获取该类别标识对应类别的人脸样本特征集，该人脸样本特征集包括多个人脸样本特征，该人脸样本特征由人脸图像样本进行特征提取得到，接着，对该人脸图像进行特征提取，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：/n在检测到用户针对终端中人脸识别控件所触发的人脸识别请求时，根据所述人脸识别请求采集待识别对象的人脸图像，所述人脸识别请求携带类别标识；/n对所述人脸图像的图像质量进行检测，得到所述人脸图像的质量信息；/n若所述人脸图像的质量信息满足预设质量条件，则从所述终端中获取所述类别标识对应类别的人脸样本特征集，所述人脸样本特征集包括多个人脸样本特征，所述人脸样本特征由人脸图像样本进行特征提取得到；/n对所述人脸图像进行特征提取，并将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行对比；/n根据对比结果确定所述待识别对象的身份。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
在检测到用户针对终端中人脸识别控件所触发的人脸识别请求时，根据所述人脸识别请求采集待识别对象的人脸图像，所述人脸识别请求携带类别标识；
对所述人脸图像的图像质量进行检测，得到所述人脸图像的质量信息；
若所述人脸图像的质量信息满足预设质量条件，则从所述终端中获取所述类别标识对应类别的人脸样本特征集，所述人脸样本特征集包括多个人脸样本特征，所述人脸样本特征由人脸图像样本进行特征提取得到；
对所述人脸图像进行特征提取，并将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行对比；
根据对比结果确定所述待识别对象的身份。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述终端中获取所述类别标识对应类别的人脸样本特征集之前，包括：
从服务器中获取多个类别的人脸样本特征集以及对应的身份信息、类别标识；
将所述多个类别的人脸样本特征集以及对应的身份信息、类别标识进行保存。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
根据预设频率从所述服务器中获取更新的数据；
若在获取更新的数据时，所述终端处于离线状态，则当所述离线状态切换为在线状态时从所述服务器中获取更新的数据，并对更新的数据进行保存。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行对比，根据对比结果确定所述待识别对象的身份，包括：
将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行相似度计算；
若所述人脸特征与所述人脸样本特征集中的人脸样本特征的相似度满足预设阈值，则根据对比结果确定所述待识别对象的身份。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将提取到的人脸特征与所述人脸样本特征集进行相似度计算，包括：
将提取到的人脸特征进行向量化，得到人脸特征向量；
将所述人脸样本特征集中的多个人脸样本特征进行向量化，得到多个人脸样本特征向量；
计算所述人脸特征向量和每个人脸样本特征向量的距离，得到所述人脸特征与所述人脸样本特征集中的每个人脸样本特征向量的相似度。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述人脸特征与所述人脸样本特征集中的人脸样本特征的相似度不满足预设阈值，则判断所述终端当前是否处于离线状态；
若所述终端处于离线状态，则在所述终端生成人脸识别失败的信息；
若所述终端处于在线状态，则获取所述终端当前网络信息，根据所述当前网络信息从服务器拉取更新数据，并基于所述更新数据对服务器中的人脸样本特征集进行更新，将所述人脸特征与更新后人脸样本特征集中的人脸样本特征进行相似度计算，若所述人脸特征与所述更新后人脸样本特征集中的人脸样本特征的相似度不满足预设阈值，则在所述终端生成人脸识别失败的信息。


7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像的图像质量进行检测之前，还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：原俊，张颖，耿志军，郭润增，吴进发，王少鸣，唐川鹏，田朝会，张晋铭，叶婷婷，陈磊，刘文君，黄家宇，吴志伟，许阳辉，向卓林，李胤恺，李俊斌，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44