人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；每个所述第一人脸图像对应一个识别对象；从多个所述第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；从预先设置的人脸数据库中查找出与所述第二人脸图像匹配的目标人脸图像；根据所述目标人脸图像，确定所述第二人脸图像中的识别对象对应的目标对象。采用本方法能够提高识别准确率。

Face recognition methods, devices, computer equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像识别
，特别是涉及一种人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着科技的飞速发展，人脸识别技术应用于人们工作生活中的多个领域，为人们带来了极大地便利。在安防监控领域中，通过摄像头采集含有人脸的图像或视频，然后自动检测人脸并对检测到的人脸进行面部识别，从而识别出目标人物并采取相应的措施。但是，由于图像采集过程中人脸是运动的，或者是人脸与摄像头距离较远，因此常常会出现采集到的人脸图像不清晰的情况，非常影响后续人脸识别的准确率。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高人脸识别准确率的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质。一种人脸识别方法，该方法包括：对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；每个第一人脸图像对应一个识别对象；从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；从预先设置的人脸数据库中查找出与第二人脸图像匹配的目标人脸图像；根据目标人脸图像，确定第二人脸图像中的识别对象对应的目标对象。在其中一个实施例中，上述从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：分别计算目标图像的第一像素面积和各第一人脸图像的第二像素面积；若第二像素面积与第一像素面积的比值大于预设比值，则确定第一人脸图像为第二人脸图像。在其中一个实施例中，上述从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：对各第一人脸图像进行拉普拉斯变换处理，得到各第一人脸图像对应的目标图像值；若目标图像值大于预设图像值，则确定第一人脸图像为第二人脸图像。在其中一个实施例中，上述从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：将各第一人脸图像输入到预先训练的神经网络模型中，得到各第一人脸图像对应的清晰度置信度；若清晰度置信度大于预设置信度，则确定第一人脸图像为第二人脸图像。在其中一个实施例中，该方法还包括：对多个第一人脸图像进行侧脸检测，得到第一人脸图像中识别对象是否为侧脸的检测结果；对应地，上述从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：从多个第一人脸图像中，筛选出识别对象为非侧脸且清晰度符合预设条件的第二人脸图像。在其中一个实施例中，在上述从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像之后，该方法还包括：对第二人脸图像进行标记；对应地，上述从预先设置的人脸数据库中查找出与第二人脸图像匹配的目标人脸图像，包括：根据标记获取第二人脸图像；将第二人脸图像与人脸数据库中的各候选人脸图像进行比较，得到第二人脸图像与候选人脸图像是否匹配的比较结果；若候选人脸图像与第二人脸图像匹配，则将候选人脸图像确定为目标人脸图像。在其中一个实施例中，上述将第二人脸图像与人脸数据库中的各候选人脸图像进行比较，得到第二人脸图像与候选人脸图像是否匹配的比较结果，包括：分别对第二人脸图像和各候选人脸图像进行特征提取，得到第二人脸图像对应的识别特征和各候选人脸图像对应的候选特征；计算识别特征与各候选特征之间的相似度；若相似度大于预设相似度，则确定候选特征对应的候选人脸图像与第二人脸图像匹配。一种人脸识别装置，装置包括：第一人脸图像获得模块，用于对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；每个第一人脸图像对应一个识别对象；第二人脸图像获得模块，用于从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；人脸图像匹配模块，用于从预先设置的人脸数据库中查找出与第二人脸图像匹配的目标人脸图像；目标对象确定模块，用于根据目标人脸图像，确定第二人脸图像中的识别对象对应的目标对象。在其中一个实施例中，上述第二人脸图像获得模块，具体用于分别计算目标图像的第一像素面积和各第一人脸图像的第二像素面积；若第二像素面积与第一像素面积的比值大于预设比值，则确定第一人脸图像为第二人脸图像。在其中一个实施例中，上述第二人脸图像获得模块，具体用于对各第一人脸图像进行拉普拉斯变换处理，得到各第一人脸图像对应的目标图像值；若目标图像值大于预设图像值，则确定第一人脸图像为第二人脸图像。在其中一个实施例中，上述第二人脸图像获得模块，具体用于将各第一人脸图像输入到预先训练的神经网络模型中，得到各第一人脸图像对应的清晰度置信度；若清晰度置信度大于预设置信度，则确定第一人脸图像为第二人脸图像。在其中一个实施例中，该装置还包括：侧脸检测模块，用于对多个第一人脸图像进行侧脸检测，得到第一人脸图像中识别对象是否为侧脸的检测结果；对应地，上述第二人脸图像获得模块，具体用于从多个第一人脸图像中，筛选出识别对象为非侧脸且清晰度符合预设条件的第二人脸图像。在其中一个实施例中，该装置还包括：标记模块，用于对第二人脸图像进行标记；对应地，上述人脸图像匹配模块，用于根据标记获取第二人脸图像；将第二人脸图像与人脸数据库中的各候选人脸图像进行比较，得到第二人脸图像与候选人脸图像是否匹配的比较结果；若候选人脸图像与第二人脸图像匹配，则将候选人脸图像确定为目标人脸图像。在其中一个实施例中，上述人脸图像匹配模块，具体用于分别对第二人脸图像和各候选人脸图像进行特征提取，得到第二人脸图像对应的识别特征和各候选人脸图像对应的候选特征；计算识别特征与各候选特征之间的相似度；若相似度大于预设相似度，则确定候选特征对应的候选人脸图像与第二人脸图像匹配。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；每个第一人脸图像对应一个识别对象；从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；从预先设置的人脸数据库中查找出与第二人脸图像匹配的目标人脸图像；根据目标人脸图像，确定第二人脸图像中的识别对象对应的目标对象。一种计算机可读存储介质，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以下步骤：对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；每个第一人脸图像对应一个识别对象；从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；从预先设置的人脸数据库中查找出与第二人脸图像匹配的目标人脸图像；根据目标人脸图像，确定第二人脸图像中的识别对象对应的目标对象。上述人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质，先对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；然后，从多个第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；接着，从预先设置的人脸数据库中查找出与第二人脸图像匹配的目标人脸图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；每个所述第一人脸图像对应一个识别对象；/n从多个所述第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；/n从预先设置的人脸数据库中查找出与所述第二人脸图像匹配的目标人脸图像；/n根据所述目标人脸图像，确定所述第二人脸图像中的识别对象对应的目标对象。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：
对目标图像进行人脸检测，得到多个第一人脸图像；每个所述第一人脸图像对应一个识别对象；
从多个所述第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像；
从预先设置的人脸数据库中查找出与所述第二人脸图像匹配的目标人脸图像；
根据所述目标人脸图像，确定所述第二人脸图像中的识别对象对应的目标对象。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个所述第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：
分别计算所述目标图像的第一像素面积和各所述第一人脸图像的第二像素面积；
若所述第二像素面积与所述第一像素面积的比值大于预设比值，则确定所述第一人脸图像为所述第二人脸图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个所述第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：
对各所述第一人脸图像进行拉普拉斯变换处理，得到各所述第一人脸图像对应的目标图像值；
若所述目标图像值大于预设图像值，则确定所述第一人脸图像为所述第二人脸图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个所述第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：
将各所述第一人脸图像输入到预先训练的神经网络模型中，得到各所述第一人脸图像对应的清晰度置信度；
若所述清晰度置信度大于预设置信度，则确定所述第一人脸图像为所述第二人脸图像。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对多个所述第一人脸图像进行侧脸检测，得到所述第一人脸图像中所述识别对象是否为侧脸的检测结果；
对应地，所述从多个所述第一人脸图像中，筛选出清晰度符合预设条件的作为第二人脸图像，包括：
从所述多个第一人脸图像中，筛选出所述识别对象为非侧脸且所述清晰度符合所述预设条件的所述第二人脸图像。


6.根据权利要求1所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：周康明，王栋，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31