【技术实现步骤摘要】
一种人脸动态识别方法及装置、电子设备
本专利技术涉及人工智能
，特别是指一种人脸动态识别方法及装置、电子设备。
技术介绍
目前的人脸识别方法，一般是将人脸特征输入人脸识别模型中，得到人脸识别结果，若相似度大于设定的阈值，则认为人脸识别成功，否则识别失败。实际应用中，受图像采集设备的拍摄范围、拍摄精度以及场景内光线等因素的影响，采集的图像信息的清晰度无法保证，提取出的人脸特征有可能不够精准，若设定的阈值过高，则会降低识别的完整度，若设定的阈值较低，则会产生误判，降低识别准确性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种人脸动态识别方法及装置、电子设备，能够动态调整匹配阈值，保证人脸识别完整性和准确性。基于上述目的，本专利技术提供了一种人脸动态识别方法，包括：获取包括多个检测对象的图像信息；对所述图像信息进行特征提取处理，提取出各检测对象的人脸特征信息；根据所述各检测对象的人脸特征信息，通过动态匹配阈值匹配方式对各检测对象进行人脸识别处理，得到人脸匹配结果。<...
【技术保护点】
1.一种人脸动态识别方法，其特征在于，包括：/n获取包括多个检测对象的图像信息；/n对所述图像信息进行特征提取处理，提取出各检测对象的人脸特征信息；/n根据所述各检测对象的人脸特征信息，通过动态匹配阈值匹配方式对各检测对象进行人脸识别处理，得到人脸匹配结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种人脸动态识别方法，其特征在于，包括：
获取包括多个检测对象的图像信息；
对所述图像信息进行特征提取处理，提取出各检测对象的人脸特征信息；
根据所述各检测对象的人脸特征信息，通过动态匹配阈值匹配方式对各检测对象进行人脸识别处理，得到人脸匹配结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸识别处理方法包括：
设定从高到低的多个匹配阈值；
配置与各个匹配阈值相对应的人脸识别模型；
利用所述人脸识别模型对所述各检测对象的人脸特征信息进行识别处理，将大于等于与所述人脸识别模型相对应的匹配阈值的人脸识别结果作为所述人脸匹配结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用第一人脸识别模型对第一特征集合进行识别处理，得到第一人脸识别结果；所述第一特征集合包括所有检测对象的人脸特征信息，所述第一人脸识别模型是以所有检测对象的人脸特征信息为人脸样本训练得到的模型；
将所述第一人脸识别结果中各项结果的相似度与预设的第一匹配阈值进行比较，将相似度大于等于所述第一匹配阈值的结果作为第一结果，若存在小于所述第一匹配阈值的结果，将小于所述第一匹配阈值的结果汇总于第一未识别特征集合；
利用第二人脸识别模型对所述第一未识别特征集合进行识别处理，得到第二人脸识别结果；所述第二人脸识别模型是以所述第一未识别特征集合中的检测对象对应的人脸特征信息为人脸样本训练得到的模型；
将所述第二人脸识别结果中各项结果的相似度与预设的第二匹配阈值进行比较，将相似度大于等于所述第二匹配阈值的结果作为第二结果，若存在小于所述第二匹配阈值的结果，将小于所述第二匹配阈值的结果汇总于第二未识别特征集合；
利用第三人脸识别模型对所述第二未识别特征集合进行识别处理，得到第三人脸识别结果；所述第三人脸识别模型是以所述第二未识别特征集合中的检测对象对应的人脸特征信息为人脸样本训练得到的模型；
将所述第三人脸识别结果中各项结果的相似度与预设的最低匹配阈值进行比较，将相似度大于等于所述最低匹配阈值的结果作为第三结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若存在所述相似度小于所述最低匹配阈值的结果，重新获取所述图像信息，对所述图像信息进行特征提取处理，基于提取出的人脸特征信息利用所述人脸识别处理方法进行人脸识别处理。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若不存在所述相似度小于所述第一匹配阈值的结果，所述第一结果为所述人脸匹配结果，若不存在所述相似度小于所述第二匹配阈值的结果，所述第一结果和第二结果为所述人脸匹配结果，若不存在所述相似度小于所述最低匹配阈值的结果，所述第一结果、第二结果和第三结果为所述人脸匹配结果。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一匹配阈值大于所述第二匹配阈值，所述第二匹配阈值大于所述最低匹配阈值。
7.一种人脸动态识别装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取包括多个检测对象的图像信息；
特征提...
【专利技术属性】
技术研发人员：高海超，
申请(专利权)人：深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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