一种人脸注册留底方法、装置以及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种人脸注册留底方法、装置以及设备。方案包括：获取用户人脸的3D人脸图，并根据3D人脸图，确定用户人脸的3D人脸点云；根据3D人脸点云，通过预先训练的拟合参数预测模型，对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测；根据拟合参数，对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理，得到对应用户的3D参数化人脸数据，作为第一参数化数据；若之前已有用户的3D参数化人脸数据注册留底，则将已注册留底的用户的3D参数化人脸数据作为第二参数化数据，并确定第二参数化数据的时间戳；根据第一参数化数据、第二参数化数据，以及第二参数化数据的时间戳，生成第三参数化数据，作为用户注册留底的人脸数据。为用户注册留底的人脸数据。为用户注册留底的人脸数据。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸注册留底方法、装置以及设备


[0001]本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种人脸注册留底方法、装置以及设备。

技术介绍

[0002]随着计算机和互联网技术的发展，很多业务采用人脸识别的方式对用户进行身份验证，比如，刷脸支付、刷脸门禁等。
[0003]而在人脸识别之前，用户需要预先进行人脸注册留底，以得到用户注册留底的人脸数据，进而通过将待识别用户的人脸数据与该用户注册留底的人脸数据进行对比，实现对该用户进行人脸识别。
[0004]由于用户人脸数据是动态变化的，因此在人脸识别过程中，为了有效避免由于注册留底的人脸数据的老旧所产生的影响，导致人脸识别的准确率降低的情况，通常根据时间新旧对用户注册留底的人脸数据进行更新。但是，仅仅依据时间新旧的因素，较为死板，从而无法使得人脸识别的准确率达到最优。
[0005]基于此，需要一种更可靠的人脸注册留底方案。

技术实现思路

[0006]本说明书一个或多个实施例提供一种人脸注册留底方法、装置、设备以及存储介质，用以解决如下技术问题：需要一种更可靠的人脸注册留底方案。
[0007]为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例是这样实现的：
[0008]本说明书一个或多个实施例提供的一种人脸注册留底方法，包括：
[0009]获取用户人脸的3D人脸图，并根据所述3D人脸图，确定所述用户人脸的3D人脸点云；
[0010]根据所述3D人脸点云，通过预先训练的拟合参数预测模型，对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测；
[0011]根据所述拟合参数，对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理，得到对应用户的3D参数化人脸数据，作为第一参数化数据，所述3D参考人脸网格中包含有多个顶点，所述多个顶点之间具有连接关系，且各所述顶点分别设置有人脸语义；
[0012]若之前已有所述用户的3D参数化人脸数据注册留底，则将已注册留底的所述用户的3D参数化人脸数据作为第二参数化数据，并确定所述第二参数化数据的时间戳；
[0013]根据所述第一参数化数据、所述第二参数化数据，以及所述第二参数化数据的时间戳，生成第三参数化数据，作为所述用户注册留底的人脸数据。
[0014]本说明书一个或多个实施例提供的一种人脸注册留底装置，包括：
[0015]获取模块，获取用户人脸的3D人脸图，并根据所述3D人脸图，确定所述用户人脸的3D人脸点云；
[0016]拟合参数预测模块，根据所述3D人脸点云，通过预先训练的拟合参数预测模型，对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测；
[0017]参数化模块，根据所述拟合参数，对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理，得到对应用户的3D参数化人脸数据，作为第一参数化数据，所述3D参考人脸网格中包含有多个顶点，所述多个顶点之间具有连接关系，且各所述顶点分别设置有人脸语义；
[0018]确定模块，若之前已有所述用户的3D参数化人脸数据注册留底，则将已注册留底的所述用户的3D参数化人脸数据作为第二参数化数据，并确定所述第二参数化数据的时间戳；
[0019]生成模块，根据所述第一参数化数据、所述第二参数化数据，以及所述第二参数化数据的时间戳，生成第三参数化数据，作为所述用户注册留底的人脸数据。
[0020]本说明书一个或多个实施例提供的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
[0021]获取用户人脸的3D人脸图，并根据所述3D人脸图，确定所述用户人脸的3D人脸点云；
[0022]根据所述3D人脸点云，通过预先训练的拟合参数预测模型，对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测；
[0023]根据所述拟合参数，对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理，得到对应用户的3D参数化人脸数据，作为第一参数化数据，所述3D参考人脸网格中包含有多个顶点，所述多个顶点之间具有连接关系，且各所述顶点分别设置有人脸语义；
[0024]若之前已有所述用户的3D参数化人脸数据注册留底，则将已注册留底的所述用户的3D参数化人脸数据作为第二参数化数据，并确定所述第二参数化数据的时间戳；
[0025]根据所述第一参数化数据、所述第二参数化数据，以及所述第二参数化数据的时间戳，生成第三参数化数据，作为所述用户注册留底的人脸数据。
[0026]本说明书一个或多个实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0027]通过将3D参数化人脸数据作为用户注册留底的人脸数据，能够实现只需要留存用户的一份3D参数化人脸数据，存储开销降低很多，在对注册留底的3D参数化人脸数据进行更新时，通过生成第三参数化数据，充分保留了用户新旧3D参数化人脸数据所携带的身份信息，更有助于人脸识别与比对，能够使得3D人脸识别系统的性能达到最优。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种人脸注册留底方法的流程示意图；
[0030]图2为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下2D人脸图的示意图；
[0031]图3为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下3D人脸图的示意图；
[0032]图4为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下3D人脸点云的示意图；
[0033]图5为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下2D人脸注册留底的示意图；
[0034]图6为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下3D人脸注册留底的示意图；
[0035]图7为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下的3D参数化人脸数据的实现过程示意图；
[0036]图8为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下的3D参数化人脸数据的示意图；
[0037]图9为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下3D参数化人脸注册留底示意图；
[0038]图10为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下的人脸注册留底方法的流程示意图；
[0039]图11为本说明书一个或多个实施例提供的，一种应用场景下的人脸识别方法的流程示意图；
[0040]图12为本说明书一个或多个实施例提供的一种人脸注册留底装置的结构示意图；
[0041]图13为本说明书一个或多个实施例提供的一种人脸注册留底设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]本说明书实施例提供一种人脸注册留底方法、装置、设备以及存储介质。
[0043]为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸注册留底方法，包括：获取用户人脸的3D人脸图，并根据所述3D人脸图，确定所述用户人脸的3D人脸点云；根据所述3D人脸点云，通过预先训练的拟合参数预测模型，对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测；根据所述拟合参数，对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理，得到对应用户的3D参数化人脸数据，作为第一参数化数据，所述3D参考人脸网格中包含有多个顶点，所述多个顶点之间具有连接关系，且各所述顶点分别设置有人脸语义；若之前已有所述用户的3D参数化人脸数据注册留底，则将已注册留底的所述用户的3D参数化人脸数据作为第二参数化数据，并确定所述第二参数化数据的时间戳；根据所述第一参数化数据、所述第二参数化数据，以及所述第二参数化数据的时间戳，生成第三参数化数据，作为所述用户注册留底的人脸数据。2.如权利要求1所述的方法，所述根据所述第一参数化数据、所述第二参数化数据，以及所述第二参数化数据的时间戳，生成第三参数化数据，具体包括：根据所述第二参数化数据的时间戳，确定所述第一参数化数据的权重与所述第二参数化数据的权重；根据所述第一参数化数据的权重与所述第二参数化数据的权重，对所述第一参数化数据与所述第二参数化数据进行加权融合，生成第三参数化数据。3.如权利要求2所述的方法，所述根据所述第二参数化数据的时间戳，确定所述第一参数化数据的权重与所述第二参数化数据的权重，具体包括：确定所述第一参数化数据的时间戳；确定所述第一参数化数据的时间戳与所述第二参数化数据的时间戳之间的时间差；按照为所述时间差与所述第二参数化数据的权重之间设定的负相关关系，确定所述第二参数化数据的权重与所述第一参数化数据的权重。4.如权利要求3所述的方法，所述按照为所述时间差与所述第二参数化数据的权重之间设定的负相关关系，确定所述第二参数化数据的权重与所述第一参数化数据的权重，具体包括：根据所述时间差进行时间尺度收缩处理，得到与所述时间差呈设定的正相关关系的分母项；根据所述分母项，确定与所述时间差呈设定的负相关关系的所述第二参数化数据的权重；根据所述第二参数化数据的权重，确定所述第一参数化数据的权重。5.如权利要求1所述的方法，所述若之前已有所述用户的3D参数化人脸数据注册留底，则将已注册留底的所述用户的3D参数化人脸数据作为第二参数化数据之前，所述方法还包括：根据所述用户的身份标识，判断之前是否已有所述用户的3D参数化人脸数据注册留底；若否，则根据所述用户的身份标识与所述第一参数化数据，将所述第一参数化数据进行注册留底。6.如权利要求1所述的方法，所述3D参考人脸网格中的顶点为固定数量，所述多个顶点
之间的连接关系为固定的第一连接拓扑关系；所述根据所述拟合参数，对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理，得到对应用户的3D参数化人脸数据，具体包括：根据所述拟合参数中的基向量权重，在保持所述第一连接拓扑关系的基础上，将所述3D参考人脸网格中的至少部分顶点的位置坐标进行调整，得到对应用户的3D参数化人脸数据。7.如权利要求1所述的方法，所述根据所述3D人脸点云，通过预先训练的拟合参数预测模型，对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测，具体包括：通过预先训练的人脸关键点检测模型，对所述3D人脸点云进行关键点检测，以在其中确定所述用户人脸的关键点信息；根据所述3D人脸点云以及所述关键点信息，通过预先训练的拟合参数预测模型，对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测。8.如权利要求7所述的方法，所述根据所述第一参数化数据、所述第二参数化数据，以及所述第二参数化数据的时间戳，生成第三参数化数据之前，所述方法还包括：确定所述第一参数化数据与所述第二参数化数据，分别对应的关键点信息；根据所述关键点信息，生成各自对应的第二连接拓扑关系；通过所述第二连接拓扑关系，确定所述所述第一参数化数据与所述第二参数化数据之间的相似度；确定所述相似度超过预设阈值，以确定所述用户的3D人脸识别为识别成功。9.如权利要求2所述的方法，所述根据所述第二参数化数据的时间戳，确定所述第一参数化数据的权重与所述第二参数化数据的权重，具体包括：确定所述第一参数化数据的时间戳；确定所述第一参数化数据的时间戳与所述第二参数化数据的时间戳之间的时间差；确定所述第二参数化数据中，一个或者多个指定人脸区域，以及所述指定人脸区域对应的周期变化时间；将所述时间差与所述周期变化时间进行匹配，以判定所述第一参数化数据与所述第二参数化数据对应的周期内位置是否符合设定的一致性条件；若否，则确定所述第二参数化数据的权重低于所述第一参数化数据的权重；若是，则相对地上调所述第二参数化数据的权重。10.如权利要求9所述的方法，所述若否，则确定所述第二参数化数据的权重低于所述第一参数化数据的权重之后，所述方法还包括：确定所述第二参数化数据中，除了所述指定人脸区域的其他人脸区域对应的人脸变化等级；根据所述人脸变化等级，对所述第二参数化数据的权重进行补偿；若所述补偿程度大于预设阈值，则相对地上调所述第二参数化数据的权重，所述人脸变化等级与所述补偿程度呈负相关。11.如权利要求9或10所述的方法，所述指定人脸区域包括以下至少一种区域：头发遮盖区域、外物遮盖区域。12.一种人脸注册留底装置，包括：
获取模块，获取用户人脸的3D人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志远，马晨光，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：