利用人工智能模块学习脸部辨识的处理方法技术

本申请题为“利用人工智能模块学习脸部辨识的处理方法”。一种脸部辨识的处理方法，包括：从脸部影像取出特征点信息；根据特征点信息输出脸部辨识的识别结果，识别结果包括识别人名以及特征点距离信息；判断识别人名是否在名单中；当识别人名在名单中，进行移除确认步骤，用以根据特征点距离信息判断识别结果是否需移除；当识别结果不需移除时，显示识别人名；当识别结果需移除时，显示负面提示；以及动态即时回馈及更新该脸部辨识的识别方法。即时回馈及更新该脸部辨识的识别方法。即时回馈及更新该脸部辨识的识别方法。

【技术实现步骤摘要】
利用人工智能模块学习脸部辨识的处理方法


[0001]本专利技术关于脸部辨识。

技术介绍

[0002]脸部辨识属于一种生物特征辨识技术，特别是分析比较脸部视觉特征信息进行身分鉴别的计算机技术。脸部辨识已应用于诸多领域，例如门禁管理、手机解锁、身分认证等等。然而，对于多使用者多张脸的脸部辨识系统，还是会有辨识错误的情况，一般的脸部辨识系统是封闭式的，一般的使用者无法或不容易修正辨识的模型或更新数据，若对一张脸产生辨识错误，在下一次对同一张脸辨识仍会产生同样的辨识错误。这种做法虽然确保安全性，但在即时需求的应用情况反而造成使用的不便利。

技术实现思路

[0003]有鉴于上述课题，本专利技术的目的是提供一种利用人工智能模块学习脸部辨识的处理方法及电子装置，能让用户方便修正准则以提升下次辨识的正确率。
[0004]在一个实施例中，一种脸部辨识的处理方法，包括：从脸部影像取出特征点信息；根据特征点信息输出脸部辨识的识别结果，识别结果包括识别人名以及特征点距离信息；判断识别人名是否在名单中；当识别人名在名单中，进行移除确认步骤，用以根据特征点距离信息判断识别结果是否需移除；当识别结果不需移除时，显示识别人名；当识别结果需移除时，显示负面提示；以及动态即时回馈及更新脸部辨识的识别方法。
[0005]在一个实施例中，移除确认的步骤包括：判断识别结果是否为模棱两可；当识别结果为模棱两可时，提供多个候选人名以供使用者从中选择正确人名；当正确人名与识别人名不同时，根据正确人名与特征点距离信息更新脸部数据库。<br/>[0006]在一个实施例中，特征点距离信息包括特征点距离，判断识别结果是否为模棱两可的步骤包括：当特征点距离小于低门槛值，识别结果为不需移除；当特征点距离大于高门槛值，识别结果为需移除，其中，高门槛值大于低门槛值；以及当特征点距离介于低门槛值与高门槛值之间，识别结果为模棱两可。
[0007]在一个实施例中，提供多个候选人名的步骤包括：计算脸部数据库中每一笔脸部特征数据以得到多笔脸部距离数据；将这些脸部距离数据排序；从这些脸部距离数据列出距离最接近的头N笔作为候选距离数据；根据这些候选距离数据所对应的人名进行人名计票；以及显示人名计票结果，人名计票结果包括这些候选人名。
[0008]在一个实施例中，更新脸部数据库的步骤包括：在脸部数据库中，移除正确人名的一笔最不近似的记录；以及在脸部数据库中，根据特征点距离信息新增正确人名的一笔记录。
[0009]在一个实施例中，移除确认步骤还包括：当正确人名与识别人名相同时，不更新脸部数据库，并显示识别人名。
[0010]在一个实施例中，处理方法还包括：当识别人名不在名单中，进行更新确认步骤，
用以新增一笔人名数据在清单。
[0011]在一个实施例中，人工智能模块的神经网络用于从脸部影像取出特征点信息，该人工智能模块的分类器用于根据特征点信息输出识别结果。
[0012]在一个实施例中，一种脸部辨识的处理方法，包括：从脸部影像取出特征点信息；根据特征点信息输出脸部辨识的识别结果，识别结果包括识别人名以及特征点距离信息；判断识别人名是否在名单中；当识别人名不在名单中，进行更新确认步骤，用以新增一笔人名数据在清单；当识别人名在名单中，进行移除确认步骤，用以根据特征点距离信息判断识别结果是否需移除；当识别结果不需移除时，显示识别人名；当识别结果需移除时，显示负面提示；以及动态即时回馈及更新该脸部辨识的识别方法。其中移除确认步骤包括：判断识别结果是否为模棱两可；当识别结果为模棱两可时，提供多个候选人名以供使用者从中选择正确人名；当正确人名与识别人名相同时，不更新脸部数据库，并显示识别人名；当正确人名与识别人名不同时，根据正确人名与特征点距离信息更新脸部数据库。其中，特征点距离信息包括特征点距离，判断识别结果是否为模棱两可的步骤包括：当特征点距离小于低门槛值，识别结果为不需移除；当特征点距离大于高门槛值，识别结果为需移除，其中，高门槛值大于低门槛值；以及当特征点距离介于低门槛值与高门槛值之间，识别结果为模棱两可。其中，提供多个候选人名的步骤包括：计算脸部数据库中每一笔脸部特征数据以得到多笔脸部距离数据；将这些脸部距离数据排序；从这些脸部距离数据列出距离最接近的头N笔作为候选距离数据；根据这些候选距离数据所对应的人名进行人名计票；以及显示人名计票结果，人名计票结果包括这些候选人名。其中，更新脸部数据库的步骤包括：在脸部数据库中，移除正确人名的一笔最不近似的记录；以及在脸部数据库中，根据特征点距离信息新增正确人名的一笔记录。
[0013]在一个实施例中，一种电子装置进行脸部辨识的处理方法。
[0014]承上所述，本公开的脸部辨识的处理方法及电子装置，能让用户方便修正准则以提升下次辨识的正确率，可应用在多使用者多张脸的脸部辨识系统，即时地新增脸部数据以及回馈至识别过程，提高下次脸部辨识的正确率。
附图说明
[0015]图1为一个实施例的脸部辨识的处理方法的流程区块图。
[0016]图2为脸部特征点的示意图。
[0017]图3为图1中移除确认区块的流程区块图。
[0018]图4与图5为进行脸部辨识的处理方法的电子装置的区块图。
具体实施方式
[0019]以下将参照相关附图，说明根据本专利技术优选实施例的脸部辨识的处理方法及电子装置，其中相同的元件将以相同的附图标记加以说明。
[0020]如图1所示，图1为一个实施例的脸部辨识的处理方法的流程区块图。各区块代表一个步骤，各步骤可有进一步的细节步骤。脸部辨识的处理方法包括区块102至区块110及区块200至区块214，这些步骤包括：取得输入影像(区块102)；从输入影像检测脸部并取出脸部影像(区块104)；从脸部影像取出特征点信息(区块106)；根据特征点信息输出脸部辨
识的识别结果，识别结果包括识别人名以及特征点距离信息(区块108)；判断识别人名是否在名单中(区块202)；当识别人名在名单中，进行移除确认步骤，用以根据特征点距离信息判断识别结果是否需移除(区块204)；当识别结果不需移除时，显示识别人名(区块206)；当识别结果需移除时，显示负面提示(区块208)；当识别人名不在名单中，进行更新确认步骤，用以新增一笔人名数据在清单中(区块212)。另外，在之前可询问使用者是否要更新(区块210)，若不更新则进入区块208，若要更新才进入区块212。经由区块210、212、214以及甚至区块204，可以动态即时回馈及更新脸部辨识的识别方法。
[0021]在区块102中，影像来源可以是相机或通讯装置等等，相机可即时对使用者拍摄相片而产生输入影像，通讯装置可从远端接收影像，远端也可连接相机来拍摄相片而产生输入影像。然后，在区块104中，在影像中检测脸部，并从输入影像中取出脸部的部分，以供后续的脸部特征辨识。
[0022]在区块106中，从脸部影像取出特征点信息。举例来说，如图2所示，脸部特征点信息包括多个嵌入特征点(embed本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脸部辨识的处理方法，包括：从脸部影像取出特征点信息；根据所述特征点信息输出脸部辨识的识别结果，所述识别结果包括识别人名以及特征点距离信息；判断所述识别人名是否在名单中；当所述识别人名在所述名单中，进行移除确认步骤，用以根据所述特征点距离信息判断所述识别结果是否需移除；当所述识别结果不需移除时，显示所述识别人名；当所述识别结果需移除时，显示负面提示；以及动态即时回馈及更新所述脸部辨识的识别方法。2.根据权利要求1所述的处理方法，其中，所述移除确认步骤包括：判断所述识别结果是否为模棱两可；当所述识别结果为模棱两可时，提供多个候选人名以供使用者从中选择正确人名；当所述正确人名与识别人名不同时，根据所述正确人名与所述特征点距离信息更新脸部数据库。3.根据权利要求2所述的处理方法，其中，所述特征点距离信息包括特征点距离，判断所述识别结果是否为模棱两可的步骤包括：当所述特征点距离小于低门槛值，所述识别结果为不需移除；当所述特征点距离大于高门槛值，所述识别结果为需移除，其中，所述高门槛值大于所述低门槛值；以及当所述特征点距离介于所述低门槛值与所述高门槛值之间，所述识别结果为模棱两可。4.根据权利要求2所述的处理方法，其中，提供多个候选人名的步骤包括：计算所述脸部数据库中每一笔脸部特征数据以得到多笔脸部距离数据；将所述脸部距离数据排序；从所述脸部距离数据列出距离最接近的头N笔作为候选距离数据；根据所述候选距离数据所对应的人名进行人名计票；以及显示人名计票结果，所述人名计票结果包括所述候选人名。5.根据权利要求2所述的处理方法，其中，更新所述脸部数据库的步骤包括：在所述脸部数据库中，移除所述正确人名的一笔最不近似的记录；以及在所述脸部数据库中，根据所述特征点距离信息新增所述正确人名的一笔记录。6.根据权利要求2所述的处理方法，其中，所述移除确认步骤还包括：当所述正确人名与识别人名相同时，不更新脸部数据库，并显示所述识别人名。7.根据权利要求1所述的处理方法，还包括：当所述识别人名不在所述名单中，进行更新确认步骤，用以新增一笔人名数据在该清单。8.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建芳，吴易万，许桓瑞，李建明，
申请(专利权)人：亚旭电脑股份有限公司，
类型：发明
国别省市：