一种基于人脸特征动态更新的人脸识别系统和方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于人脸特征动态更新的人脸识别系统，包含图像采集单元、人脸图像标准化单元、人脸特征对比单元和人脸特征更新单元。图像采集单元采集原始图像，经人脸图像标准化单元处理后，由人脸特征对比单元完成人脸特征向量的提取和比对，确定原始图像是否属于某个用户ID或陌生人，或完成人脸特征向量的录入。每个用户ID对应一个或者多个人脸特征向量。人脸特征更新单元在正常业务流程中完成人脸特性向量的自动更新，提升人脸识别的可靠性和正确率。本发明专利技术还包含了利用此系统进行人脸识别的方法。本发明专利技术具有部署简单、能在不提高人脸识别网络规模的条件下提高人脸识别系统的准确率、使用简单并能够快速有效的适应环境或者用户容貌的变化。

A face recognition system and method based on dynamic updating of face features

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸特征动态更新的人脸识别系统和方法
本专利技术涉及人脸识别领域，特别是一种基于人脸特征动态更新的人脸识别系统和方法。
技术介绍
随着深度学习和计算机视觉的发展，人脸识别的准确率已经越来越高，而人脸识别网络也越来越大。如何让计算资源及其有限的移动设备上运行准确的人脸识别系统成了一个难题。人脸识别系统面临的一个很大的难题是，不同于指纹，人脸是会随着时间不断变换的。不同的识别的角度，不同的眼镜，不同的发型，不同的妆容等都会影响人脸识别系统做出的判断。目前也有一些比较成功的人脸识别系统如苹果的人脸识别系统，但是它借助了三维结构光这种特殊的硬件，能对人脸进行三维建模，得到更多的人脸信息，并且采用了神经网络加速器对人脸识别模型进行加速，虽然得到了很好的效果，但是成本高昂，且实现复杂。支付宝的刷脸技术也取得了不错的效果，但是这是基于在线的人脸识别，人脸信息会被送至服务器端进行对比，所以几乎没有计算资源的限制。如何在保证网络规模不变的条件下，有效的提高识别的性能。这对于计算资源有限的设备来说是至关重要的。加大人脸识别网络可以一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸特征动态更新的人脸识别系统，其特征在于，包含图像采集单元、人脸图像标准化单元、人脸特征对比单元和人脸特征更新单元；/n所述图像采集单元获取需要进行人脸识别的原始图像，预处理后传递给所述人脸图像标准化单元；/n所述人脸图像标准化单元对所述图像采集单元预处理后的图像进行标准化处理，得到统一的标准化输入图像作为所述人脸特征对比单元的输入；/n所述人脸特征对比单元包含人脸特征提取模块、人脸特征比对模块和人脸ID库；所述人脸ID库中存储的信息包含用户ID、预存人脸特征集合和用以记录所述用户ID和所述预存人脸特征集合一对一映射关系的对应关系表；每个所述预存人脸特征集合包含一个或者多个预存特...

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸特征动态更新的人脸识别系统，其特征在于，包含图像采集单元、人脸图像标准化单元、人脸特征对比单元和人脸特征更新单元；
所述图像采集单元获取需要进行人脸识别的原始图像，预处理后传递给所述人脸图像标准化单元；
所述人脸图像标准化单元对所述图像采集单元预处理后的图像进行标准化处理，得到统一的标准化输入图像作为所述人脸特征对比单元的输入；
所述人脸特征对比单元包含人脸特征提取模块、人脸特征比对模块和人脸ID库；所述人脸ID库中存储的信息包含用户ID、预存人脸特征集合和用以记录所述用户ID和所述预存人脸特征集合一对一映射关系的对应关系表；每个所述预存人脸特征集合包含一个或者多个预存特征向量；
所述人脸特征对比单元以所述标准化输入图像作为输入，利用所述人脸特征提取模块从所述标准化输入图像中提取出待检测特征向量，然后利用所述人脸特征比对模块遍历所述预存人脸特征集合，逐个计算所述预存人脸特征集合与所述待检测特征向量的候选相似度，并根据所述候选相似度、所述对应关系表和人脸识别阈值，判定所述标准化输入图像对应的人脸是否与所述人脸ID库中的一个用户ID对应；
所述人脸特征更新单元用以添加或者更新所述用户ID对应的所述预存人脸特征集合中的所述预存特征向量。


2.根据权利要求1所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸特征对比单元，利用所述人脸特征比对模块遍历所述预存人脸特征集合，逐个计算所述预存人脸特征集合与所述待检测特征向量的所述候选相似度；当所述候选相似度大于所述人脸识别阈值时，根据所述对应关系表，将所述预存人脸特征集合对应的所述用户ID和所述候选相似度加入候选列表；遍历完成后，若所述候选列表为空，判定所述标准化输入图像对应的人脸为陌生人；反之，从所述候选列表中选出最高相似度对应的所述用户ID，判定所述标准化输入图像对应的人脸是此所述用户ID。


3.根据权利要求1所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸特征对比单元，利用所述人脸特征比对模块遍历所述预存人脸特征集合，逐个计算所述预存人脸特征集合与所述待检测特征向量的候选相似度，并在所有候选相似度中选出最高相似度；当所述最高相似度大于所述人脸识别阈值时，根据所述对应关系表，选出所述最高相似度对应的所述用户ID，并判定所述标准化输入图像对应的人脸是此所述用户ID；反之，判断所述标准化输入图像为陌生人。


4.根据权利要求1所述的人脸识别系统，其特征在于，所述图像采集单元包含图像采集模块和图像预处理模块；
所述图像采集模块获取需要进行人脸识别的所述原始图像；所述图像预处理模块根据所述原始图像的质量，选择性地对所述原始图像进图像预处理操作。


5.根据权利要求4所述的人脸识别系统，其特征在于，所述图像预处理操作包含去噪、色彩矫正和光照矫正。


6.根据权利要求1所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸图像标准化单元包含人脸检测模块、人脸对齐模块和人脸预处理模块；
所述人脸检测模块判断所述原始图像中是否存在待检测人脸，如果存在，则找出所述人脸的人脸所在位置，并得到人脸关键点坐标；
所述人脸对齐模块根据所述人脸关键点坐标，对所述原始图像中的所述待检测人脸进行对齐，得到对齐后人脸图像；
所述人脸预处理模块将所述对齐后人脸图像进行人脸数据归一化和数据格式转换，得到所述标准化输入图像。


7.根据权利要求6所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸对齐模块采用相似变换或者仿射变换，得到所述对齐后人脸图像。


8.根据权利要求6所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸特征对比单元还包含人脸录入模块；
当有录入请求时，所述人脸录入模块根据所述人脸所在位置计算的人脸个数大于1个，或根据所述人脸关键点坐标推算的人脸角度过于侧时，则判定为不符合录入条件，不进行录入；反之，则判定为符合录入条件，要求用户提供一个待录入用户ID；所述人脸录入模块将提取到的所述待检测特征向量作为所述预存...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁炅，
申请(专利权)人：乐鑫信息科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31