[发明专利]人脸识别方法及装置

说明书

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，特别是涉及一种人脸识别方法及装置。

背景技术

通过人脸识别方法，能够将相册中属于同一个人的人脸图片聚合在一个簇中。但是，在聚合的过程中，经常出现人脸图片中人脸姿态、表情、光照等不同，导致同一个人的人脸特征提取的特征向量之间的相似度降低，进而出现不能将本属于同一个人的人脸图片聚合到一个簇中，大大降低人脸识别的准确率。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种人脸识别方法及装置，以提高人脸识别的准确率。本公开实施例公开了如下技术方案：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种人脸识别方法，包括：

从包含人脸的图片中，获取第一类特征；

根据所述第一类特征，获取分别属于两个图片的任意两个人脸之间的距离加权系数；

获取所述两个人脸之间的距离；

根据所述两个人脸之间的距离和相应的距离加权系数，得到所述两个人脸之间的加权相似度；

利用所述两个人脸之间的所述加权相似度，判断所述两个人脸是否属于同一个人；

其中，所述第一类特征包括人物的性别、年龄、种族、衣服、眼镜信息、人脸在图片中的位置、图片的拍摄时间和连拍信息中的任意一个或任意多个组合。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述根据所述第一类特征，获取分别属于两个图片的任意两个人脸之间的距离加权系数，包括：

获取所述第一类特征对应的特征值；

计算所述两个人脸的所述第一类特征的特征值之间的绝对差值；

将所述绝对差值归一化到预设区间内，得到归一化特征差值；

根据所述第一类特征的归一化特征差值及预先获得的相应的特征系数，计算所述两个人脸之间的所述距离加权系数。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，根据所述归一化特征差值及预先获得的相应的特征系数，计算所述两个人脸之间的所述距离加权系数，包括：

计算同一个所述第一类特征对应的所述归一化特征差值与对应的特征系数之间的乘积；

当所述第一类特征包含多个不同的特征时，根据多个所述特征对应的所述乘积的累加和得到所述两个人脸之间的距离加权系数。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述两个人脸之间的距离加权系数包括第一距离加权系数和第二距离加权系数；其中，所述第一距离加权系数大于等于0，且小于等于第一预设值，所述第一预设值大于1；所述第二距离加权系数大于等于-1，且小于等于1；

所述根据两个人脸之间的距离和相应的距离加权系数，得到所述两个人脸之间的加权相似度，包括：

根据两个人脸之间的距离及对应的第一距离加权系数的乘积，得到所述两个人脸之间的加权相似度；

或者，

根据两个人脸之间的距离及对应的第二距离加权系数的和，得到所述两个人脸之间的加权相似度。

结合第一方面，在第一方面的第四种可能的实现方式中，当所述第一类特征包含人脸在图片中的位置时，所述从包含人脸的图片中，获取第一类特征，包括：

当判断出两个包含人脸的图片所包含的人脸个数相同，且两个所述图片的拍摄时间之间的差值在第一预设范围内时，获取两个所述人脸图片各自包含的人脸的位置；

根据分别属于两个所述图片的人脸的位置之间的距离，得到所述人脸在图片中的位置对应的特征值。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种人脸识别装置，包括：

第一获取单元，用于从包含人脸的图片中，获取第一类特征；

第二获取单元，用于根据所述第一类特征，获取分别属于两个图片的任意两个人脸之间的距离加权系数；

第三获取单元，用于获取所述两个人脸之间的距离；

第四获取单元，用于根据所述两个人脸之间的距离和相应的距离加权系数，得到所述两个人脸之间的加权相似度；

判断单元，用于利用所述两个人脸之间的所述加权相似度，判断所述两个人脸是否属于同一个人；

其中，所述第一类特征包括人物的性别、年龄、种族、衣服、眼镜信息、人脸在图片中的位置、图片的拍摄时间和连拍信息中的任意一个或任意多个组合。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述第二获取单元，包括：

第一获取子单元，用于获取所述第一类特征对应的特征值；

第一计算子单元，用于计算所述两个人脸的所述第一类特征的特征值之间的绝对差值；