【技术实现步骤摘要】
一种自适应阈值的选取方法及人脸识别方法
本专利技术涉及人脸识别领域和深度学习领域，具体涉及一种自适应阈值的选取方法及人脸识别方法。
技术介绍
目前，基于深度学习的人脸识别算法在智能签到，智能监狱等安防领域得到广泛的应用。当前的人脸识别技术以经过人脸检测，人脸关键点检测，人脸校正的人脸图像为输入，经过深度卷积神经网络得到一个特征向量，将该特征向量与底库特征向量计算余弦相似度，进而得到该人脸与底库人脸的相似度，在此时，需要根据设定的阈值来判断，是否匹配。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：大尺寸高质量的人脸图片的异类区分度较大（即不同人的区分度较大、相似度较低），而同类相似度较高，小尺寸低质量的人脸的人脸图片的异类区分度较小，这说明采用统一的人脸识别相似度阈值没有考虑到这种人脸质量的区别。当前的人脸识别技术设定的阈值是固定且统一的，没有细化的根据具体的人脸质量设置不同的阈值。在实际场景中，人脸质量分布存在较大的不同，采用统一的人脸识别相似度阈值导致在监控场景等非限制场景下，准确率和召回率误差较大的问...
【技术保护点】
1.一种自适应阈值的选取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n对于实际场景中的人脸识别测试集，进行人脸质量评估，人脸质量评估分数∈（0, 1），将人脸质量评估分数平均分为n个区间，将查询集中的人脸图片按人脸质量评估分数划入对应区间，对这n个区间的人脸图片根据实际需求及所用算法本身的人脸识别性能，选取合适的人脸识别相似度阈值a、b，建立人脸质量分数与人脸识别相似度阈值的对应表，所述实际需求为对准确率和召回率的权衡或侧重情况，阈值a为实际业务侧重选取高的召回率时的阈值，阈值b为实际业务侧重选取高的准确率时的阈值；实际运用中，根据人脸质量评估分数查找到对应的人脸质量区间，如果...
【技术特征摘要】
1.一种自适应阈值的选取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
对于实际场景中的人脸识别测试集，进行人脸质量评估，人脸质量评估分数∈（0,1），将人脸质量评估分数平均分为n个区间，将查询集中的人脸图片按人脸质量评估分数划入对应区间，对这n个区间的人脸图片根据实际需求及所用算法本身的人脸识别性能，选取合适的人脸识别相似度阈值a、b，建立人脸质量分数与人脸识别相似度阈值的对应表，所述实际需求为对准确率和召回率的权衡或侧重情况，阈值a为实际业务侧重选取高的召回率时的阈值，阈值b为实际业务侧重选取高的准确率时的阈值；实际运用中，根据人脸质量评估分数查找到对应的人脸质量区间，如果侧重选取高的召回率则选取该区间对应的阈值a，如果侧重选取高的准确率则选取该区间对应的阈值b。
2.根据权利要求1所述的一种自适应阈值的选取方法，其特征在于，
所述选取合适的人脸识别相似度阈值a、b，替换为建立人脸质量分数与人脸识别PRT曲线，具体为：对每个区间的人脸图片，建立人脸质量分数与人脸识别PRT曲线，所述PRT曲线为：对于任一个人脸质量分数区间里，对每一个设定的阈值都能得到对应的准确率P,召回率R，其中准确率P、召回率R是阈值T的函数，即（P，R）=f(T)，在设定的相似度阈值T下，P=tp/p，R=tp/q，tp是识别正确的数量，p为经过阈值筛选后总的识别数，q为应该识别出来的数量；这样对于每个阈值，都能得到对应的准确率P、召回率R，多个三维点连接形成PRT曲线；
对应的，所述如果侧重选取高的召回率则选取该区间对应的阈值a，如果侧重选取高的准确率则选取该区间对应的阈值b；替换为：根据人脸质量评估分数查找到对应的人脸质量区间，得到相应的人脸质量分数与人脸识别PRT曲线，根据实际业务需要的召回率P和准确率R值按照一定规则在PRT曲线找到对应的人脸识别相似度阈值T。
3.根据权利要求2所述的一种自适应阈值的选取方法，其特征在于，
所述根据实际业务需要的召回率P和准确率R值按照一定规则在PRT曲线找到对应的人脸识别相似度阈值T，具体为：对于高召回率需求的场景，选用PRT曲线上对应的召回率所对应的人脸识别相似度阈值，作为该场景的识别阈值；对于高准确率需求的场景，选用PRT曲线上对应的准确率所对应的人脸识别相似度阈值，作为该场景的识别阈值。
4.一种自适应阈值的人脸识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
选取自适应阈值：对于实际场景中的人脸识别测试集，进行人脸质量评估，人脸质量评估分数∈（0,1），将人脸质量评估分数平均分为n个区间，将查询集中的人脸图片按人脸质量评估分数划入对应区间，对这n个区间的人脸图片根据实际需求及所用算法本身人脸识别性能，选取合适的人脸识...
【专利技术属性】
技术研发人员：周金明，吴天鹏，李军，
申请(专利权)人：南京视察者智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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