一种人脸识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种人脸识别方法、人脸识别系统及电子设备，该人脸识别方法包括：预提阶段：采集摄像范围内的第一人脸图像；读卡阶段：读取待识别用户的证件卡片，以获得该待识别用户的证件信息，所述证件信息包括证件照片上的第二人脸图像，同时采集摄像范围内的第三人脸图像；识别阶段：将第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像进行匹配，得到第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像的相似度分数；验证阶段：根据所述相似度分数，验证待识别用户与证件卡片是否一致。通过上述方法，本发明专利技术能够快速验证人证是否一致，适用于需要进行核验的人流量较大的场景，响应速度快，且操作方便，可大规模应用。可大规模应用。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法及系统


[0001]本专利技术属于人脸识别
，具体涉及一种人脸识别方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，人脸识别算法能力提高迅速，特别是对于1:1的人脸核验场景，算法能力已经远远高于人工判别的能力，因此在金融、机场、火车站、宾馆等社会场景得到了广泛应用。
[0003]这一类人脸识别核验的场景，通常是需要使用者提供能够标识个人身份的RFID卡片，如二代居民身份证，在专用的人脸识别设备上读取包括证件照片在内的个人信息，之后设备启动摄像头采集人脸图像，进行多个步骤的人脸识别算法，包括人脸检测、特征提取、特征匹配等，最终得到现场人脸照片与证件人脸照片是否是同一人的认定。
[0004]目前主流的人脸识别算法，采用了深度学习的方法，对计算能力高度依赖，尽管在基于GPU(图像处理器)的硬件加速能力下能实现较快的算法执行速度，但是在实际应用场景中，考虑到设备采购成本，往往不是所有的场景都可以采用高性能的方案。
[0005]对于常见的基于瑞星微RK3368、RK3288等方案的Android平台设备来说，人脸识别算法对单个人脸图像进行处理和识别，从人脸检测、特征提取到特征匹配的全过程，至少需要200～300毫秒以上的时间，甚至达500～600毫秒以上，而出于算法准确率的考虑，在现场人脸照片视频流序列中往往需要采集并提取多个人脸图像的特征，再加上核验过程中读取身份信息RFID卡片的时间，整个核验过程长达2秒以上，对于一些人流密集的场合，如火车站进站口等，无疑会大大延迟排队的时间。/>
技术实现思路

[0006]为了克服上述问题，本专利技术人进行了锐意研究，研究出一种人脸识别方法，该人脸识别方法包括：预提阶段：采集摄像范围内的第一人脸图像；读卡阶段：读取待识别用户的证件卡片，以获得该待识别用户的证件信息，所述证件信息包括证件照片上的第二人脸图像，同时采集摄像范围内的第三人脸图像；识别阶段：将第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像进行匹配，得到第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像的相似度分数；验证阶段：根据所述相似度分数，验证待识别用户与证件卡片是否一致。通过上述方法，本专利技术能够快速验证人证是否一致，适用于需要进行核验的人流量较大的场景，响应速度快，且操作方便，可大规模应用，从而完成本专利技术。
[0007]本专利技术的目的一方面在于提供一种人脸识别方法，该方法包括以下步骤：
[0008]预提阶段：采集摄像范围内的第一人脸图像；
[0009]读卡阶段：读取待识别用户的证件卡片，以获得该待识别用户的证件信息，所述证件信息包括证件照片上的第二人脸图像，同时采集摄像范围内的第三人脸图像；
[0010]识别阶段：将第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像进行匹配，得到第二人脸图像与第一人脸图像的相似度分数；
[0011]验证阶段：根据所述相似度分数，验证待识别用户与证件卡片是否一致。
[0012][0013]其中，在预提阶段，在读卡之前图像采集模块预先进行第一人脸图像的采集，所述图像采集模块为摄像头，所述第一人脸图像为图像采集模块所拍摄范围内的所有人脸图像。
[0014]其中，在预提阶段，提取采集到的第一人脸图像中的第一人脸特征，并将第一人脸特征和提取的第一人脸图像所对应的时间戳保存至预提缓冲区。
[0015]其中，在读卡阶段，包括：
[0016]证件卡片开始读取信号后图像采集模块采集第三人脸图像，提取第三人脸图像的第三人脸特征；
[0017]将第三人脸特征与预提缓冲区中的第一人脸特征进行比较，判断是否为同一人的人脸特征。
[0018]其中，读卡阶段，将第三人脸特征与第一人脸特征进行比较，得到二者的比分，根据比分与设定阈值的比较判断，删除待识别用户之外的其他人的人脸特征，
[0019]其中，在所述验证阶段，根据人脸识别算法得到的相似度分数，得到验证结果，包括：
[0020]将第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像进行匹配，得到相似度分数，将相似度分数与预设阈值进行比较，得到验证结果，若相似度分数大于预设阈值，则为同一人，否则为不同人。
[0021]根据算法的性能选取两或三档阈值，三档阈值分别对应高、中、低精度，高精度阈值记为A0，中精度B0，低精度C0，
[0022]设定在预提缓冲区得到了m张待识别用户的人脸图像，得到的m张人脸图像与第二人脸图像的相似度分数分别记为N1，N2，
……
，N
m
，
[0023]若N1，N2，
……
，N
m
中有至少一个大于A0，或至少两个大于B0，或至少三个大于C0时，则人证一致，核验成功，
[0024]优选地，所述A0为误识率为十万分之一时对应的阈值，所述B0为误识率为万分之一时对应的阈值，所述C0为误识率为千分之一时对应的阈值。
[0025]其中，当经过验证后，验证结果为待识别用户与证件卡片为不同人时，重复以下过程：
[0026]继续采集摄像范围内的第三人脸图像，并依次进行识别阶段和验证阶段
[0027]优选地，继续进行第三人脸图像的采集，并与第二人脸图像进行匹配，执行识别阶段和验证阶段，设定预设核验时间，若待识别用户的核验时间超过预设核验时间，则验证结果为不同人。
[0028]本专利技术的另一方面提供一种人脸识别系统，其中，该系统包括：
[0029]图像采集模块，用于采集所拍摄范围内的第一人脸图像和第三人脸图像；
[0030]证件读取模块，用于读取待识别用户的证件卡片，以获得该待识别用户的证件信息，所述证件信息包括证件照片上的第二人脸图像；
[0031]人脸识别模块，用于对第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像进行对比，得到核验结果。
[0032]本专利技术的再一方面提供一种电子设备，其中，该电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于从所述存储器读取并运行所述计算机程序，以执行本专利技术第一方面所述的方法。
[0033]本专利技术所具有的有益效果为：
[0034](1)本专利技术所提供的人脸识别方法在证件读取之前已经进行了人脸图像的预提阶段，已经进行了证件照片人脸图像的提取，因此可快速进行匹配；
[0035](2)本专利技术所提供的人脸识别方法在预提阶段可采集多张持证人的人脸图像并提取人脸特征，在证件卡片读取阶段再进行人脸图像的提取，则可有多张照片参与到识别阶段的匹配，从而提高了核验效率；
[0036](3)本专利技术所提供的人脸识别方法中，在多数情况下，全部核验时间仅取决于证件卡片的读取时间和证件卡片上人脸识别算法执行时间，核验时间可控制在一秒钟之内，核验过程相应速度快，与现场照片的算法执行时间和次数无关，最大限度的缩短了核验时间及人群的等待时间；
[0037](4)本专利技术通过现场人脸特征与证件照片中人脸特征的相似度分数来判定人证是否一致，响应速度快，该人脸识别方法可用于人流密集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：预提阶段：采集摄像范围内的第一人脸图像；读卡阶段：读取待识别用户的证件卡片，以获得该待识别用户的证件信息，所述证件信息包括证件照片上的第二人脸图像，同时采集摄像范围内的第三人脸图像；识别阶段：将第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像进行匹配，得到第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像的相似度分数；验证阶段：根据所述相似度分数，验证待识别用户与证件卡片是否一致。2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，在预提阶段，在读卡之前图像采集模块预先进行第一人脸图像的采集，所述图像采集模块为摄像头，所述第一人脸图像为图像采集模块所拍摄范围内的所有人脸图像。3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，在预提阶段，提取采集到的第一人脸图像中的第一人脸特征，并将第一人脸特征和提取的第一人脸图像所对应的时间戳保存至预提缓冲区。4.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，在读卡阶段，包括：证件卡片开始读取信号后图像采集模块采集第三人脸图像，提取第三人脸图像的第三人脸特征；将第三人脸特征与预提缓冲区中的第一人脸特征进行比较，判断是否为同一人的人脸特征。5.根据权利要求4所述的人脸识别算法，其特征在于，在读卡阶段，将第三人脸特征与第一人脸特征进行比较，得到二者的比分，根据比分与设定阈值的比较判断，删除待识别用户之外的其他人的人脸特征，同时将第三人脸特征和与第三人脸特征相对应的第三人脸图像所对应的时间戳保存在预存缓冲区中。6.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，在所述验证阶段，根据人脸识别算法得到的相似度分数，得到验证结果，包括：将第二人脸图像与第一人脸图像和第三人脸图像进行匹配，得到相似度分数，将相似度分数与预设阈值进行比较，得到验证结果，若相似度分数...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙庆南，于汇江，刘旅，张江辉，
申请(专利权)人：北京创璞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：