人脸识别方法、人脸识别装置及终端设备制造方法及图纸

本申请提供了一种人脸识别方法、人脸识别装置及终端设备，用于人脸识别技术领域。在本申请提供的人脸识别方法中，可以获取目标人脸的可见光图像和近红外图像，并且在人脸识别之前可以先判断人脸所处的光线环境的类型以及人脸的肤色类型，进而基于光线环境以及目标人脸的肤色类型的判断结果来进行人脸识别。基于该方法，在进行人脸识别之前先进行光线环境的判断和肤色类型的判断，从而可以根据光线环境和/或肤色的情况分情况进行人脸识别，针对不同的光线环境或不同的肤色类型可以选择更适合该光线环境或肤色类型的人脸识别方式，以提高人脸识别的检出率和正确率，进而可以提高用户体验。户体验。户体验。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、人脸识别装置及终端设备


[0001]本申请涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸识别方法、人脸识别装置及终端设备。

技术介绍

[0002]人脸识别技术由于易用性好，具备一定的安全性，因此被广泛应用在各个领域。
[0003]目前，人脸识别技术主要对用户人脸拍摄可见光图片，直接基于拍摄的可见光图片获取用户的人脸特征，进而根据用户的人脸特征进行人脸识别。
[0004]然而，进行人脸识别时用户所处的光线环境以及用户人脸的肤色情况可能比较复杂，在某些情况下，直接使用可见光图像进行人脸识别时，识别率可能较低，误检率可能较高。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种人脸识别方法、人脸识别装置及终端设备，用于解决现有技术中人脸识别用户体验差，以及对深肤色人群识别率较差的问题。
[0006]为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种人脸识别方法，该人脸识别方法可以包括：先获取目标人脸的可见光图像和近红外图像。然后，根据可见光图像的特征参数确定目本文档来自技高网...

【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：获取目标人脸的可见光图像和近红外图像；根据所述可见光图像的特征参数确定所述目标人脸所处的光线环境的光照度，其中，所述特征参数包括清晰度、噪点和动态范围中的至少一项；根据所述光照度确定所述目标人脸所处的光线环境的类型，所述光线环境的类型包括暗光环境和非暗光环境，其中，所述暗光环境的光照度小于光照度阈值，所述非暗光环境的光照度大于光照度阈值；当所述光线环境的类型为非暗光环境时，对所述可见光图像进行深度学习确定所述目标人脸的肤色类型，所述肤色类型包括浅肤色类型和深肤色类型；根据所述光线环境的类型和/或所述肤色类型对所述目标人脸进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述光线环境的类型和/或所述肤色类型对所述目标人脸进行人脸识别，包括：当所述光线环境为暗光环境或所述肤色类型为深肤色类型时，根据所述近红外图像对所述目标人脸进行人脸识别；当所述光线环境为非暗光环境且所述肤色类型为浅肤色类型时，根据所述可见光图像对所述目标人脸进行人脸识别。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述可见光图像进行深度学习确定所述目标人脸的肤色类型，包括：将所述可见光图像输入肤色分类网络模型，得到至少一个肤色置信度，所述至少一个肤色置信度与至少一个肤色一一对应，所述肤色置信度为所述可见光图像中出现所述肤色置信度对应的肤色的概率；根据所述至少一个肤色置信度确定所述目标人脸的肤色类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个肤色置信度确定所述目标人脸的肤色类型，包括：将所述至少一个肤色置信度中最高肤色置信度对应的肤色确定为所述目标人脸的肤色；当所述目标人脸的肤色为黑肤色、棕肤色或红肤色时，确定所述目标人脸的肤色类型为深肤色类型；当所述目标人脸的肤色为白肤色、黄肤色或未知肤色时，确定所述目标人脸的肤色类型为浅肤色类型。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光图像对所述目标人脸进行人脸识别，包括：对所述可见光图像进行人脸检测，并在所述人脸检测成功时，获取所述可见光图像中所述目标人脸的人脸特征；根据所述目标人脸的人脸特征建立所述目标人脸的人脸模型；将所述目标人脸的人脸模型与至少一个注册用户的人脸模型进行相似度对比，得到人脸识别的结果。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述近红外图像对所述目标人脸进行人脸识别，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：何胜远，王梁，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：