【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法及人脸识别打卡系统
本专利技术涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸识别方法及人脸识别系统。
技术介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信息来进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像头或摄像机来采集含有人脸的图像或视频，并自动在图像中检测和跟踪相关人脸数据，将提取到的人脸特征与数据库中已存有的特征进行比对，通过获取到的比对结果，来对待识别的人脸图像进行身份识别。因此，对检测到的人脸进行脸部的一系列技术，通常被称为人脸识别、面部识别。随着人脸识别技术的不断成熟和社会认同度的不断提高，人脸识别已被应用于多个领域，如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别手机解锁，机器人的人脸识别功能等。现有的人脸识别方案由人脸识别打卡单业务逻辑程序实现，算法为使用神经网络在公开数据集上进行训练，训练出通用模型以服务于所有场景。但这种方案实现的人脸识别系统，采用了公开数据集来训练人脸识别模型，而这种训练所使用的公开数据集为师姐各种人种，中国人占的比例不高，且常出现有标注错误的情况；其次，传统的方案在训练数据集时，仅在...
【技术保护点】
1.一种人脸识别打卡方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：采集基础人脸图片，注册首版的人脸识别模型；/n步骤二：实时采集当前待识别用户的动态人脸图片；/n步骤三：检测所述动态人脸图片上的人脸；/n步骤四：检测所述动态人脸图片的人脸关键点；/n步骤五：检测人脸姿态角，估算人脸姿态，发送人脸识别请求；/n步骤六：服务端接收所述人脸识别请求后对动态人脸图片进行识别；/n步骤七：所述动态人脸图片被识别为正确后，人脸识别打卡成功；/n步骤八：将采集到的被识别为正确的所述动态人脸图片进行训练并更新人脸识别模型，所述更新后的人脸识别模型用于后续动态人脸图片进行人脸识别的对比参照物。/n
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别打卡方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：采集基础人脸图片，注册首版的人脸识别模型；
步骤二：实时采集当前待识别用户的动态人脸图片；
步骤三：检测所述动态人脸图片上的人脸；
步骤四：检测所述动态人脸图片的人脸关键点；
步骤五：检测人脸姿态角，估算人脸姿态，发送人脸识别请求；
步骤六：服务端接收所述人脸识别请求后对动态人脸图片进行识别；
步骤七：所述动态人脸图片被识别为正确后，人脸识别打卡成功；
步骤八：将采集到的被识别为正确的所述动态人脸图片进行训练并更新人脸识别模型，所述更新后的人脸识别模型用于后续动态人脸图片进行人脸识别的对比参照物。
2.根据权利要求1所述的一种人脸打卡识别方法，其特征在于，
所述步骤一还包括：
计算基础人脸图片的embedding，并将所述基础人脸图片的embedding保存至人脸特征库，给所述基础人脸图片的embedding分配唯一faceid。
3.根据权利要求2所述的一种人脸打卡识别方法，其特征在于，
所述步骤三还包括：
采用mtcnn人脸检测模型来检测所述动态人脸图片上的人脸。
4.根据权利要求3所述的一种人脸打卡识别方法，其特征在于，
所述步骤四还包括：
使用人脸公开的68个关键点数据集，在基于MobileNet轻量级网络结构条件下训练出包括68个关键点的Landmark模型，所述Landmark模型用于检测所述动态人脸图片的人脸关键点位置。
5.根据权利要求4所述的一种人脸打卡识别方法，其特征在于，
所述步骤五包括：
使用检测出的68个人脸关键点估算出人脸姿态，所述人脸姿态又人脸姿态角表示，所述人脸姿态角包括roll，pitch和yaw；
将yaw角度在-10°至10°范围内的动态人脸图片上传至阿里云OSS并获取URL；
向服务端发送所述URL的人脸识别请求。
6.根据权利要求5所述的一种人脸打卡识别方法，其特征在于，
所述步骤六还包括：
所述服务端在接收到所述人脸识别请求后，先计算所述动态人脸图片512维的embedding，利用所述动态人脸图片的embedding在所述人脸特征库中进行搜索，选取所述人脸特征库中与动态人脸图片的embedding余弦相似度最高且大于0.5的基础人脸图片的embedding的faceid作为所述动...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴启帆，叶生晅，
申请(专利权)人：帷幄匠心科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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