人脸识别方法、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人脸识别方法、装置及电子设备，属于图像处理技术领域。其中人脸识别方法包括：方案，包括：采集预设区域的图像信息；根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象；若检测到所述预设区域出现移动对象，识别所述预设区域是否存在人脸；若所述预设区域存在人脸，采集所述预设区域的人脸图像。通过本公开的方案，可以有效提高用户使用人脸识别终端设备的通行速度或提高人脸抓拍设备的抓拍率。

Face recognition methods, devices and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置及电子设备
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种人脸识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
目前，人脸识别终端设备通常是通过人脸检测算法检测到人脸之后唤醒屏幕，然后进行后续的人脸关键点检测、人脸跟踪、活体识别以及人脸识别任务。人脸抓拍设备也是时时刻刻通过检测算法检测到人脸之后，然后通过人脸跟踪算法、人脸质量判断算法等进行人脸抓拍。但是，人脸检测算法通常存在可接受的最小检测人脸与最大检测人脸。因此，当使用者不了解或者无法判断人脸识别终端设备可使用的范围时，会带来很不好的用户体验；此外，人脸检测算法相对耗时严重，会增加使用者的等待时间或错过抓拍很多人脸。可见，现有的人脸识别方案存在等待时间过长或者漏识别次数较多的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本公开实施例提供一种人脸识别方法、装置及电子设备，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人脸识别方法，包括：采集预设区域的图像信息；根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象；若检测到所述预设区域出现移动对象，识别所述预设区域是否存在人脸；若所述预设区域存在人脸，采集所述预设区域的人脸图像。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象的步骤，包括：获取所述预设区域的背景图像；利用背景提取算法从所述预设区域的图像信息中提取所述预设区域的背景图像，得到所述预设区域的前景图像；依据所述预设区域的前景图像，判断所述预设区域是否出现移动对象。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述背景提取算法包括：背景差分法、ViBe算法或ViBe+算法。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述预设区域的图像信息包括连续多帧实时图像，所述背景提取算法为背景差分法；所述获取所述预设区域的背景图像的步骤，包括：将所述连续多帧实时图像中的第一帧图像作为所述预设区域的背景图像；所述利用背景提取算法从所述预设区域的图像信息中提取所述预设区域的背景图像，得到所述预设区域的前景图像的步骤，包括：将每一帧实时图像与所述背景图像进行差分操作，得到每一帧实时图像对应的差分图，作为每帧实时图像对应的前景图像。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述依据所述预设区域的前景图像，判断所述预设区域是否出现移动对象的步骤，包括：统计每帧实时图像对应的差分图中属于前景对象的目标像素点个数；确定连续多帧实时图像对应的差分图中，目标像素点个数大于或者等于第一预设数量的图像帧总数；若所述图像帧总数大于或者等于第二预设数量，则确定所述预设区域出现移动对象。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述将所述连续多帧实时图像中的第一帧图像作为所述预设区域的背景图像的步骤，包括：将所述第一帧图像的灰度图作为所述预设区域的背景图像；所述将每一帧实时图像与所述背景图像进行差分操作的步骤，包括：将每一帧实时图像的灰度图与所述背景图形进行差分操作。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述依据所述预设区域的前景图像，判断所述预设区域是否出现移动对象的步骤之后，所述方法还包括：每隔第三预设数量帧实时图像，将当前背景图像和当前帧实时图像进行加权求和得到新的背景图像。第二方面，本公开实施例提供了一种人脸识别装置，包括：第一采集模块，用于采集预设区域的图像信息；检测模块，用于根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象；识别模块，用于若检测到所述预设区域出现移动对象，识别所述预设区域是否存在人脸；第二采集模块，用于若所述预设区域存在人脸，采集所述预设区域的人脸图像。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人脸识别方法。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人脸识别方法。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人脸识别方法。本公开实施例中的人脸识别方案，包括：采集预设区域的图像信息；根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象；若检测到所述预设区域出现移动对象，识别所述预设区域是否存在人脸；若所述预设区域存在人脸，采集所述预设区域的人脸图像。通过本公开的方案，可以有效提高用户使用人脸识别终端设备的通行速度或提高人脸抓拍设备的抓拍率。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本公开实施例提供的一种人脸识别方法的流程示意图；图2为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的部分流程示意图；图3为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的部分流程示意图；图4为本公开实施例提供的另一种人脸识别装置的结构示意图；图5为本公开实施例提供的一种电子设备的示意图。具体实施方式下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：/n采集预设区域的图像信息；/n根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象；/n若检测到所述预设区域出现移动对象，识别所述预设区域是否存在人脸；/n若所述预设区域存在人脸，采集所述预设区域的人脸图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
采集预设区域的图像信息；
根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象；
若检测到所述预设区域出现移动对象，识别所述预设区域是否存在人脸；
若所述预设区域存在人脸，采集所述预设区域的人脸图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像信息，利用移动侦测算法检测所述预设区域是否出现移动对象的步骤，包括：
获取所述预设区域的背景图像；
利用背景提取算法从所述预设区域的图像信息中提取所述预设区域的背景图像，得到所述预设区域的前景图像；
依据所述预设区域的前景图像，判断所述预设区域是否出现移动对象。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述背景提取算法包括：背景差分法、ViBe算法或ViBe+算法。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设区域的图像信息包括连续多帧实时图像，所述背景提取算法为背景差分法；
所述获取所述预设区域的背景图像的步骤，包括：
将所述连续多帧实时图像中的第一帧图像作为所述预设区域的背景图像；
所述利用背景提取算法从所述预设区域的图像信息中提取所述预设区域的背景图像，得到所述预设区域的前景图像的步骤，包括：
将每一帧实时图像与所述背景图像进行差分操作，得到每一帧实时图像对应的差分图，作为每帧实时图像对应的前景图像。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述预设区域的前景图像，判断所述预设区域是否出现移动对象的步骤，包括：
统计每帧实时图像对应的差分图中属于前景对象的目标像素点个数；
确定连续多帧实时图像对应的差分图中，目标像素点个数大于或者等于第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑东，刘华，赵拯，
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