基于机器学习的人脸识别系统技术方案

本发明专利技术涉及人脸识别系统技术领域，具体为基于机器学习的人脸识别系统，一种基于机器学习的人脸识别系统是由数据采集模块

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的人脸识别系统


[0001]本专利技术涉及人脸识别系统
，尤其涉及基于机器学习的人脸识别系统
。

技术介绍

[0002]人脸识别系统是一种利用计算机技术识别和验证人脸的技术
。
它可以通过摄像头或图像输入设备捕捉到人脸图像，并使用算法对图像中的人脸进行分析和比对
。
人脸识别系统通常包括以下几个步骤，首先，系统会检测图像中的人脸位置，然后提取人脸的特征点或特征向量，以描述和表示人脸的特征
。
接下来，系统将提取到的人脸特征与事先存储在数据库中的人脸模板进行比对，从而判断是否为同一人
。
人脸识别系统被广泛应用于人脸解锁手机
、
人脸支付
、
安全访问控制等方向
。
[0003]在人脸识别系统的实际使用过程中，现有系统在人脸检测
、
特征提取和匹配方面的准确性相对较低，容易受到光照
、
角度和遮挡等因素的影响，导致误识别率较高
。
其次，现有系统在对抗攻击的防御方面较为脆弱，容易受到欺骗性样本和攻击手段的影响，使系统易受到欺骗
。
此外，现有系统通常只依赖于单一的人脸图像进行识别，忽略了其他可用的多模态信息，如音频和姿态信息，导致系统的鲁棒性和准确性不足
。
另外，现有系统在数据隐私和安全保护方面存在一定的风险，缺乏强大的加密和权限控制机制，可能导致用户的个人信息泄露和滥用
。
最后，现有系统可能在性能和效率方面存在一定的局限性，处理大规模数据和实时应用时可能会受到限制
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于机器学习的人脸识别系统
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于机器学习的人脸识别系统是由数据采集模块
、
人脸检测和定位模块
、
特征提取模块
、
特征匹配与识别模块
、
安全与隐私保护模块
、
系统管理与优化模块
、
多模态数据融合模块
、
模型可解释性模块
、
联邦学习模块组成；
[0006]所述数据采集模块的功能项包括图像输入
、
图像预处理；
[0007]所述人脸检测和定位模块的功能项包括人脸检测
、
人脸对齐；
[0008]所述特征提取模块的功能项具体为深度特征提取；
[0009]所述特征匹配与识别模块的功能项包括特征比对
、
识别决策；
[0010]所述安全与隐私保护模块的功能项包括数据加密与存储
、
权限控制；
[0011]所述系统管理与优化模块的功能项包括无监督学习
、
对抗训练；
[0012]所述多模态数据融合模块的功能项具体为多模态特征融合；
[0013]所述模型可解释性模块的功能项具体为可解释性分析；
[0014]所述联邦学习模块的功能项具体为联邦学习
。
[0015]作为本专利技术的进一步方案，所述图像输入使用包括摄像头
、
摄像机的图像采集设
备，实时获取人脸图像数据；
[0016]所述图像预处理包括图像格式转换
、
去噪
、
亮度对比度调整；
[0017]所述图像格式转换具体为，使用图像处理算法将采集到的图像数据转换为适合特定算法处理的格式，包括
RGB
格式
、
灰度格式；
[0018]所述去噪具体为，采用基于深度学习的噪声去除算法，消除图像中的噪声和伪影；
[0019]所述亮度对比度调整具体为，利用直方图均衡化
、
对比度增强算法，根据图像的亮度和对比度进行自适应的调整，增强图像的可见性
。
[0020]作为本专利技术的进一步方案，所述人脸检测采用
Haar
级联结合卷积神经网络；
[0021]所述
Haar
级联利用特征模板描述人脸的各种属性，在图像上进行滑动窗口检测，并利用级联分类器进行分类判断；
[0022]所述卷积神经网络通过训练具有多层卷积和池化操作的神经网络进行人脸检测；
[0023]所述人脸对齐包括关键点定位
、
几何变换；
[0024]所述关键点定位利用具体为人脸关键点检测网络的深度学习模型，对人脸图像进行关键点定位，所述关键点包括眼睛
、
鼻子
、
嘴巴的人脸特征点；
[0025]所述几何变换具体为，基于所述关键点的位置信息，进行包括仿射变换
、
透视变换的几何变换，使得人脸图像对齐并保持一致的尺度
、
角度
、
位置，消除不同图像中的尺度和角度差异，提取一致的人脸特征
。
[0026]作为本专利技术的进一步方案，所述深度特征提取采用
ArcFace
算法
、SphereFace
算法；
[0027]所述
ArcFace
算法通过引入角度余弦损失函数和网络结构，生成具有鉴别力的人脸特征向量，通过最大化同一人的特征向量之间的距离，并最小化不同人之间的距离，以实现人脸特征提取；
[0028]所述
SphereFace
算法通过在特征空间中对特征向量进行球面映射，产生具有鲁棒性的人脸特征表示，通过最大化同一人的特征向量之间的角度间隔，并最小化不同人之间的角度间隔，以实现人脸特征判别
。
[0029]作为本专利技术的进一步方案，所述特征比对的算法包括欧氏距离
、
余弦相似度；
[0030]所述欧氏距离，通过计算两个人脸特征向量之间的欧氏距离，来衡量两个人脸特征向量之间的差异或相似性；
[0031]所述余弦相似度基于两个人脸特征向量之间的夹角，来衡量两个人脸特征向量之间的相似性，所述余弦相似度的取值范围在
‑1到1之间；
[0032]所述识别决策的算法采用阈值设定
、
决策规则；
[0033]所述识别决策通过设置一个阈值来判定两个特征向量是否匹配或相似；
[0034]所述决策规则根据特征比对的结果和阈值设定，执行二进制判断，如大于阈值则匹配，否则不匹配
。
[0035]作为本专利技术的进一步方案，所述数据加密具体采用对称加密算法，对存储的人脸图像和数据进行
AES
加密，确保数据在存储和传输过程中的机密性；
[0036]权限控制包括身份验证机制
、
访问权限策略；
[0037]所述身份验证机制，通过要求用户提供身份验证信息来确保只有授本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器学习的人脸识别系统，其特征在于：所述一种基于机器学习的人脸识别系统是由数据采集模块
、
人脸检测和定位模块
、
特征提取模块
、
特征匹配与识别模块
、
安全与隐私保护模块
、
系统管理与优化模块
、
多模态数据融合模块
、
模型可解释性模块
、
联邦学习模块组成；所述数据采集模块的功能项包括图像输入
、
图像预处理；所述人脸检测和定位模块的功能项包括人脸检测
、
人脸对齐；所述特征提取模块的功能项具体为深度特征提取；所述特征匹配与识别模块的功能项包括特征比对
、
识别决策；所述安全与隐私保护模块的功能项包括数据加密与存储
、
权限控制；所述系统管理与优化模块的功能项包括无监督学习
、
对抗训练；所述多模态数据融合模块的功能项具体为多模态特征融合；所述模型可解释性模块的功能项具体为可解释性分析；所述联邦学习模块的功能项具体为联邦学习
。2.
根据权利要求1所述的基于机器学习的人脸识别系统，其特征在于：所述图像输入使用包括摄像头
、
摄像机的图像采集设备，实时获取人脸图像数据；所述图像预处理包括图像格式转换
、
去噪
、
亮度对比度调整；所述图像格式转换具体为，使用图像处理算法将采集到的图像数据转换为适合特定算法处理的格式，包括
RGB
格式
、
灰度格式；所述去噪具体为，采用基于深度学习的噪声去除算法，消除图像中的噪声和伪影；所述亮度对比度调整具体为，利用直方图均衡化
、
对比度增强算法，根据图像的亮度和对比度进行自适应的调整，增强图像的可见性
。3.
根据权利要求1所述的基于机器学习的人脸识别系统，其特征在于：所述人脸检测采用
Haar
级联结合卷积神经网络；所述
Haar
级联利用特征模板描述人脸的各种属性，在图像上进行滑动窗口检测，并利用级联分类器进行分类判断；所述卷积神经网络通过训练具有多层卷积和池化操作的神经网络进行人脸检测；所述人脸对齐包括关键点定位
、
几何变换；所述关键点定位利用具体为人脸关键点检测网络的深度学习模型，对人脸图像进行关键点定位，所述关键点包括眼睛
、
鼻子
、
嘴巴的人脸特征点；所述几何变换具体为，基于所述关键点的位置信息，进行包括仿射变换
、
透视变换的几何变换，使得人脸图像对齐并保持一致的尺度
、
角度
、
位置，消除不同图像中的尺度和角度差异，提取一致的人脸特征
。4.
根据权利要求1所述的基于机器学习的人脸识别系统，其特征在于：所述深度特征提取采用
ArcFace
算法
、SphereFace
算法；所述
ArcFace
算法通过引入角度余弦损失函数和网络结构，生成具有鉴别力的人脸特征向量，通过最大化同一人的特征向量之间的距离，并最小化不同人之间的距离，以实现人脸特征提取；所述
SphereFace
算法通过在特征空间中对特征向量进行球面映射，产生具有鲁棒性的人脸特征表示，通过最大化同一人的特征向量之间的角度间隔，并最小化不同人之间的角
度间隔，以实现人脸特征判别
。5.
根据权利要求1所述的基于机器学习的人脸识别系统，其特征在于：所述特征比对的算法包括欧氏距离
、
余弦相似度；所述欧氏距离，通过计算两个人脸特征向量之间的欧氏距离，来衡量两个人脸特征向量之间的差异或相似性；所述余弦相似度...

【专利技术属性】
技术研发人员：王智武，
申请(专利权)人：北京元境数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：