一种人脸识别图像选取方法及系统技术方案

本申请公开了一种人脸识别图像选取方法及系统，其涉及人脸识别技术领域，该方法包括如下步骤：采集多个初始人脸图像；基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像；根据所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型；基于所述目标3D脸模型分析得到所有所述初筛人脸图像的旋转特征；根据所述旋转特征从所有所述初筛人脸图像中筛选得到最优人脸图像。本申请具有采集有效人脸图像效率较高的效果。图像效率较高的效果。图像效率较高的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别图像选取方法及系统


[0001]本申请涉及人脸识别
，尤其是涉及一种人脸识别图像选取方法及系统。

技术介绍

[0002]人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。
[0003]自人脸识别技术诞生至今，人脸识别已成为目前主流的身份特性检测方法，在现有的人脸识别过程中，人脸识别设备在识别到有人时会自动打开补光灯对人脸进行补光，再采集补光后的人脸图像，通过图像识别技术识别人脸图像中的人脸特征，最后根据人脸特征进行身份验证。
[0004]针对上述中的相关技术，专利技术人认为存在有以下缺陷：在采集人脸图像的过程中，被采集的目标人物可能并不处于静止状态，若在目标人物处于动态时采集人脸图像，会导致采集到的人脸图像过于模糊而识别不出人脸特征，进而导致身份验证失败，需要重新采集并验证，使得采集人脸图像进行验证的整体流程效率较低。

技术实现思路

[0005]为了改善采集到的人脸图像经常不适用于身份验证的缺陷，本申请提供一种人脸识别图像选取方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供一种人脸识别图像选取方法，包括如下步骤：采集多个初始人脸图像；基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像；根据所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型；基于所述目标3D脸模型分析得到所有所述初筛人脸图像的旋转特征；根据所述旋转特征从所有所述初筛人脸图像中筛选得到最优人脸图像。
[0007]通过采用上述技术方案，采用连续抓拍的方式采集到目标人物的多个初始人脸图像，先通过模糊值作为筛选条件筛选出清晰度较高的初筛人脸图像，根据初筛人脸图像中较为优质的目标初筛人脸图像拟合出目标3D脸模型，再基于目标3D脸模型对所有初筛人脸图像中目标人脸的旋转特征进行分析，以判断所抓拍到的初筛人脸图像中目标人脸的正视方向是否偏向于摄像头的拍摄方向，从而可以从抓拍到的多个初始人脸图像中筛选出清晰度高且目标人脸偏斜角度较小的最优人脸图像，由于最优人脸图像包含较为完整的人脸特征且清晰度较高，因此最优人脸图像可以合理适用于身份验证，提升了采集人脸进行身份验证的整体流程效率。
[0008]可选的，在所述基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像之前还包括如下步骤：通过图像识别技术识别并框选所述初始人脸图像中的目标人脸，生成所述目标人
脸的目标选取框；基于所述目标选取框的中心点生成预设尺寸的裁剪框；根据所述裁剪框裁剪所述初始人脸图像；将通过所述裁剪框裁剪后的图像作为新的初始人脸图像。
[0009]通过采用上述技术方案，在对初始人脸图像进行初步筛选之前，先将初始人脸图像统一裁剪为包含目标人脸且尺寸相同的初始人脸图像，从而可以节省后续筛选步骤、计算步骤中统一各个初始人脸图像参数的过程，有利于提升后续计算步骤的效率和筛选步骤的准确率。
[0010]可选的，所述基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像包括如下步骤：利用索贝尔算子计算所有所述初始人脸图像的模糊值；判断所述模糊值是否低于预设的模糊阈值；若所述模糊值不低于所述模糊阈值，则筛除对应的所述初始人脸图像；若所述模糊值低于所述模糊阈值，则保留对应的所述初始人脸图像作为初筛人脸图像。
[0011]通过采用上述技术方案，采用具有更高稳定性的索贝尔算子分别计算所有初始人脸图像的模糊值，模糊值越高则初始人脸图像越不清晰，越不适用于身份验证，因此可以通过预设的模糊阈值对模糊值进行筛选，将模糊值不低于模糊阈值的初始人脸图像筛除。
[0012]可选的，所述根据所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型包括如下步骤：将所有所述初筛人脸图像按照所述模糊值从小至大的顺序进行排序；识别并统计所有所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征点数量；根据排序结果依次判断所述人脸特征点数量是否超出预设的数量阈值；若所述人脸特征点数量未超出所述数量阈值，则按照所述排序结果继续判断下一个所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征点数量；若所述人脸特征点数量超出所述数量阈值，则将对应的初筛人脸图像作为目标初筛人脸图像，并按照所述排序结果继续判断下一个初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征点数量，直至所述目标初筛人脸图像数量达到预设图像数量；根据所述目标初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型。
[0013]通过采用上述技术方案，为了拟合出更加近似目标人脸的目标3D脸模型，需要从所有初筛人脸图像中选择合适的目标初筛人脸图像用于3D脸模型的拟合，先将初筛人脸图像按照模糊值从小至大的顺序进行排序，并识别统计出初筛人脸图像中人脸特征点的数量，再按照模糊值从小至大的顺序依次判断人脸特征点数量是否超出数量阈值，当判断结果为人脸特征点数量超出数量阈值，则对应的初筛人脸图像可以同时满足清晰度较高、人脸特征点数量较多两个条件，因此将对应的初筛人脸图像作为用于拟合目标3D脸模型的目标初筛人脸图像，有利于提升3D脸模型的拟合准确性。
[0014]可选的，所述基于所述目标3D脸模型分析得到所有所述初筛人脸图像的旋转特征包括如下步骤：通过相机标定法标记所述目标3D脸模型中目标人脸的中心特征点和标准特征点，
所述标准特征点包括鼻子特征点；以所述中心特征点为原点构建所述目标3D脸模型的空间坐标轴；基于所述空间坐标轴获取所有所述标准特征点的标准空间坐标；标记所述目标初筛人脸图像中目标人脸对应所述鼻子特征点位置的目标鼻子特征点；通过所述相机标定法获取所述目标鼻子特征点在所述目标初筛人脸图像中的目标图像坐标；结合所述标准空间坐标和所述目标图像坐标计算得到所述目标初筛人脸图像中目标人脸的三轴旋转角度。
[0015]通过采用上述技术方案，通过相机标定法分别标记出目标初筛人脸图像中目标人脸的特征点和对应目标3D脸模型中目标人脸的特征点，根据目标3D脸模型中的中心特征点构建出空间坐标轴，并结合相机标定结果获取到目标3D脸模型中其他标准特征点的标准空间坐标，根据相机标定结果还可以获取到目标鼻子特征点在目标初筛人脸图像中的目标图像坐标，最终结合标准空间坐标和目标图像坐标，并利用已知的图形几何关系可以计算出目标初筛人脸图像中目标人脸的三轴旋转角度。
[0016]可选的，所述三轴旋转角度包括X轴旋转角度、Y轴旋转角度和Z轴旋转角度，所述标准特征点还包括左眼特征点和右眼特征点，所述结合所述标准空间坐标和所述目标图像坐标计算得到所述目标初筛人脸图像中目标人脸的三轴旋转角度包括如下步骤：计算所述目标初筛人脸图像中目标人脸的所述X轴旋转角度，所述X轴旋转角度的计算公式为：式中：θ为所述X轴旋转角度，ΔXd为所述目标鼻子特征点相对于所述鼻子特征点在X轴上的坐标变化量，ΔYd为所述目标鼻子特征点相对于所述鼻子特征点在Y轴上的坐标变化量，ΔZd为所述目标鼻子特征点相对于所述鼻子特征点在Z轴上的坐标变化量；计算所述目标初筛人脸图像中目标人脸的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别图像选取方法，其特征在于，包括如下步骤：采集多个初始人脸图像；基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像；根据所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型；基于所述目标3D脸模型分析得到所有所述初筛人脸图像的旋转特征；根据所述旋转特征从所有所述初筛人脸图像中筛选得到最优人脸图像。2.根据权利要求1所述的一种人脸识别图像选取方法，其特征在于，在所述基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像之前还包括如下步骤：通过图像识别技术识别并框选所述初始人脸图像中的目标人脸，生成所述目标人脸的目标选取框；基于所述目标选取框的中心点生成预设尺寸的裁剪框；根据所述裁剪框裁剪所述初始人脸图像；将通过所述裁剪框裁剪后的图像作为新的初始人脸图像。3.根据权利要求1所述的一种人脸识别图像选取方法，其特征在于，所述基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像包括如下步骤：利用索贝尔算子计算所有所述初始人脸图像的模糊值；判断所述模糊值是否低于预设的模糊阈值；若所述模糊值不低于所述模糊阈值，则筛除对应的所述初始人脸图像；若所述模糊值低于所述模糊阈值，则保留对应的所述初始人脸图像作为初筛人脸图像。4.根据权利要求3所述的一种人脸识别图像选取方法，其特征在于，所述根据所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型包括如下步骤：将所有所述初筛人脸图像按照所述模糊值从小至大的顺序进行排序；识别并统计所有所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征点数量；根据排序结果依次判断所述人脸特征点数量是否超出预设的数量阈值；若所述人脸特征点数量未超出所述数量阈值，则按照所述排序结果继续判断下一个所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征点数量；若所述人脸特征点数量超出所述数量阈值，则将对应的初筛人脸图像作为目标初筛人脸图像，并按照所述排序结果继续判断下一个初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征点数量，直至所述目标初筛人脸图像数量达到预设图像数量；根据所述目标初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型。5.根据权利要求4所述的一种人脸识别图像选取方法，其特征在于，所述基于所述目标3D脸模型分析得到所有所述初筛人脸图像的旋转特征包括如下步骤：通过相机标定法标记所述目标3D脸模型中目标人脸的中心特征点和标准特征点，所述标准特征点包括鼻子特征点；以所述中心特征点为原点构建所述目标3D脸模型的空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙成智，阳噹铃，谢步志，
申请(专利权)人：深圳市巨龙创视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：