基于注册特征更新的识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开实施例中提供了一种基于注册特征更新的识别方法、装置及电子设备，属于人脸识别技术领域，该方法包括：构建人脸识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册人脸特征，其中所述人脸识别场景体系是一个或者多个人脸识别场景的集合；获取当前场景下所述识别对象的人脸特征；比较所获得的人脸特征与所述注册人脸特征以获得所述人脸特征与所述注册人脸特征之间的相似度度量；以及基于当前场景和所述相似度度量确定是否更新所述注册人脸特征。根据本公开的处理方案，能够针对不同场景相互独立的干扰因素，使每个用户在不同的场景中分别注册特征，在保障识别准确率的情况下，保证其在不同场景中的通过率。

Recognition method, device and electronic equipment based on registration feature update

【技术实现步骤摘要】
基于注册特征更新的识别方法、装置及电子设备
本公开涉及识别
，尤其涉及一种基于注册特征更新的识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着人脸识别技术的日益成熟，基于人脸识别的设备也更多地出现在人们的生活领域。例如在基于人脸识别的门禁机中，门禁机通过摄像头采集用户的人脸图像，并通过预置的人脸识别算法进行人脸图像的智能化识别，以根据人脸识别结果执行放行动作，十分便于用户出入。但是在实际使用场景下，人脸识别设备会受到不同因素的影响，包括光线变化、场景变化、人脸特征变化等。这些外部因素会影响人脸识别通行速度及准确率。在实际使用的时候，这些干扰因素普遍会降低人脸识别准确率，造成被测人员识别困难的问题。通常来说，真实人脸与注册照片之间的差异越大，识别通过率就越低。目前为提高识别通过率，通常只能通过调整摄像头参数，通过获取更加清晰地图像来降低识别干扰。但此方法仍只是将现场照与注册照分别提取特征并进行比对，但在有光线干扰、注册照不规范、摄像头成像角度偏差或其他场景干扰时，常常无法识别通过。
技术实现思路
有鉴于此，本公开实施例提供一种基于注册特征更新的识别方法、装置及电子设备，以至少部分解决现有技术中存在的问题。第一方面，本公开实施例提供了一种基于注册特征更新的识别方法，包括：构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，其中所述识别场景体系是一个或者多个识别场景的集合；获取当前场景下所述识别对象的特征；比较所述当前场景下的特征与所述注册特征以获得所述当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量；以及基于所述当前场景和所述相似度度量更新所述注册特征。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，包括：构建包括父类场景以及对应的子类场景的识别场景体系；将每个识别设备所处环境设置为子类场景；以及将所述识别对象在所述子类场景首次识别时所提取的特征作为所述子类场景下的注册特征。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，包括：手动或自动地将所述子类场景归类到父类场景，并根据所述子类场景的注册特征获得所述父类场景的注册特征。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述根据所述子类场景的注册特征获得所述父类场景的注册特征，包括：获得各子类场景的历史识别数据；根据各子类场景的历史识别数据获得各子类场景的历史识别评估；以及根据各子类场景的历史识别评估确定所述父类场景的注册特征，其中所述历史识别数据包括通过率。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述获取当前场景下所述识别对象的特征，包括：获取所述当前场景下所述识别对象的图像，其中所述识别对象的图像包括所述识别对象的人脸图像；对所述识别对象的图像进行人脸检测以获得人脸框，其中所述人脸框指示所述识别对象的图像中人脸所在位置；以及在所述人脸框内执行人脸配准以获得关键点坐标，并将所述关键点坐标作为所述识别对象的特征。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述比较所述当前场景下的特征与所述注册特征以获得所述当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量，包括：在所述当前场景包含于所述识别场景体系的情况下，如果所述识别场景体系中的当前场景包含注册特征，则将所述当前场景下的特征与当前场景的注册特征进行比较以获得当前场景下的特征与当前场景的注册特征之间的相似度度量；如果所述识别场景体系中的当前场景不包含注册特征，则将当前场景下的特征作为所述当前场景的注册特征；在所述当前场景不包含于所述识别场景体系的情况下，将所述当前场景下的特征与所述识别场景体系中的一个或者多个识别场景的注册特征进行比较，并将相似度度量中的最大值作为当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量。根据本公开实施例的一种具体实现方式，在所述当前场景不包含于所述识别场景体系的情况下，将所述当前场景下的特征与所述识别场景体系中的一个或者多个识别场景的注册特征进行比较所获得的相似度度量低于第一阈值时，确定所述当前场景为新场景，并更新所述人脸识别场景体系。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于所述当前场景和所述相似度度量更新所述注册特征，包括：在所述当前场景包含于所述识别场景体系并且所述识别场景体系中的当前场景包含注册特征的情况下，如果所述相似度度量大于第二阈值且小于第三阈值，则利用所述当前场景下的特征更新所述识别场景体系中的当前场景的注册特征，在所述当前场景不包含于所述识别场景体系的情况下，将所述当前场景下的特征与所述识别场景体系中的一个或者多个识别场景的注册特征进行比较，并将相似度度量中的最大值作为当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量，如果所述相似度度量大于第二阈值且小于第三阈值，则利用所述当前场景下的特征更新所述识别场景体系中的与当前场景下的特征具有最大相似度度量的场景的注册特征，其中，所述第二阈值指示在当前场景下通过识别的最小相似度度量，并且所述第三阈值指示当前场景下的相似度度量上限阈值，且所述第三阈值大于所述第二阈值。第二方面，本公开实施例提供了一种基于注册特征更新的识别装置，包括：识别场景体系构建模块，用于构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，其中所述识别场景体系是一个或者多个识别场景的集合；特征获取模块，用于获取当前场景下所述识别对象的特征；比较模块，用于比较所述当前场景下的特征与所述注册特征以获得所述当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量；以及更新模块，基于所述当前场景和所述相似度度量更新所述注册特征。第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及，与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于注册特征更新的识别方法。第四方面，本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于注册特征更新的识别方法。第五方面，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序，该计算机程序包括程序指令，当该程序指令被计算机执行时，使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于注册特征更新的识别方法。本公开实施例中的基于注册特征更新的识别方案，包括构建人脸识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册人脸特征，其中所述人脸识别场景体系是一个或者多个人脸识别场景的集合；获取当前场景下所述识别对象的人脸特征；比较所获得的人脸特征与所述注册人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于注册特征更新的识别方法，其特征在于，包括：/n构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，其中所述识别场景体系是一个或者多个识别场景的集合；/n获取当前场景下所述识别对象的特征；/n比较所述当前场景下的特征与所述注册特征以获得所述当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量；以及/n基于所述当前场景和所述相似度度量更新所述注册特征。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于注册特征更新的识别方法，其特征在于，包括：
构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，其中所述识别场景体系是一个或者多个识别场景的集合；
获取当前场景下所述识别对象的特征；
比较所述当前场景下的特征与所述注册特征以获得所述当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量；以及
基于所述当前场景和所述相似度度量更新所述注册特征。


2.根据权利要求1所述的基于注册特征更新的识别方法，其特征在于，所述构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，包括：
构建包括父类场景以及对应的子类场景的识别场景体系；
将每个识别设备所处环境设置为子类场景；以及
将所述识别对象在所述子类场景首次识别时所提取的特征作为所述子类场景下的注册特征。


3.根据权利要求2所述的基于注册特征更新的识别方法，其特征在于，所述构建识别场景体系并获取识别对象在各场景下的注册特征，包括：
手动或自动地将所述子类场景归类到父类场景，并根据所述子类场景的注册特征获得所述父类场景的注册特征。


4.根据权利要求3所述的基于注册特征更新的识别方法，其特征在于，所述根据所述子类场景的注册特征获得所述父类场景的注册特征，包括：
获得各子类场景的历史识别数据；
根据各子类场景的历史识别数据获得各子类场景的历史识别评估；以及
根据各子类场景的历史识别评估确定所述父类场景的注册特征，
其中所述历史识别数据包括通过率。


5.根据权利要求1所述的基于注册特征更新的识别方法，其特征在于，所述获取当前场景下所述识别对象的特征，包括：
获取所述当前场景下所述识别对象的图像，其中所述识别对象的图像包括所述识别对象的人脸图像；
对所述识别对象的图像进行人脸检测以获得人脸框，其中所述人脸框指示所述识别对象的图像中人脸所在位置；以及
在所述人脸框内执行人脸配准以获得关键点坐标，并将所述关键点坐标作为所述识别对象的特征。


6.根据权利要求1所述的基于注册特征更新的识别方法，其特征在于，所述比较所述当前场景下的特征与所述注册特征以获得所述当前场景下的特征与所述注册特征之间的相似度度量，包括：
在所述当前场景包含于所述识别场景体系的情况下，
如果所述识别场景体系中的当前场景包含注册特征，则将所述当前场景下的特征与当前场景的注册特征进行比较以获得当前场景下的特征与当前场景的注册特征之间的相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐浩，雷池，杨傲捷，
申请(专利权)人：杭州宇泛智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33