[发明专利]人脸识别方法及人脸识别装置

权利要求书

1.人脸识别方法，其特征在于，包括:接收至少一个面；检测 到的图像生成多个备选人脸图像基于检测到的图像，其中生成候选 脸图像基于一个或多个行或列变化的像素的检测到的图像；分析备 选人脸图像基于数据的至少一个模型确定一个或更多的姿势有关部 分的至少一个位置或方向各自备选人脸图像；并确定至少一脸的图像 对应于一个姿势部分基于传递的姿势时对应的模型所确定的备选人 脸图像数据的一个或多个项目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个模型至少包 括多个子模型，每个模型对应各自的姿势，一个多元化的姿势；所 述分析备选人脸图像进一步包括分析每个备选人脸图像，以确定是 否备选人脸图像通过为每个模型；确定标准和所述确定至少一脸的 图像对应于一个姿势进一步包括为每个模型，确定候选的人脸图像， 通过标准的总次数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中确定的至少 一个面图像对应于一个姿势包括确定至少一脸的检测到的图像的对 应于相应的模型，其中最多的候选人人脸图像传递标准各自姿势的 姿势。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中至少一个模 型包括多个模型，每个对应各自的姿势，其中至少一脸的图像分析 基于数据的至少一个模型的多个模型包括分析部分基于数据的每个 模型的检测到的图像进一步组成的方法:为每个模型，确定是否检 测到的图像通过各自的姿势；至少一个条件和计算与每个模型在确 定检测到的图像通过各自的姿势的条件响应相关联的一个或多个信 心分数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中至少一个模 型包括多个模型，每个对应一个各自的姿势，其中基于分析备选人 脸图像数据的至少一个模型的多个模型包括分析每个备选人脸图像， 以确定是否每个候选人脸图像传递标准建立的每个模型进一步组成 的方法:为每个模型，确定每个候选人的人脸图像，通过标准的置 信度得分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步组成:添 加每个信心分数对应模型来获得多个总信心分数，每个总信心分数 对应各自的模型的模式；其中确定的至少一个面图像对应于一个进一 步的姿势，包括确定一个姿势至少一脸的图像对应于相应的模型确 定为组成的总信心分数最高的总置信度得分是各自姿势。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中至少一个模 型包括对应多个姿势的典型相关分析模型，每个姿势分配相应的标 签，其中分析备选人脸图像基于数据的至少一个模型包括分析检测 到的形象和姿态来确定是否检测到的图像对应于一个姿势与关联的 数据的数据进一步组成的方法:将相应的姿势标签分配给中确定检 测到的图像与相应的姿势；关联响应的检测到图像其中至少一脸的 图像对应于一个姿势基于确定部分确定一个姿势面对涉及相应的姿 势至少部分基于分配标签的值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中至少一个模 型包括对应多个姿势的典型相关分析模型，每个姿势分配一个相应 的多个标签，标签的方法进一步组成:将各自的标签，标签分配给 每个候选人的决心与有关部分至少一个姿势的人脸图像。

9.人脸识别装置，包括:至少一个处理器；和至少一个内存包 括计算机程序代码，使用至少一个处理器，配置导致的设备，至少 执行以下步骤:接收至少一个面；检测到的图像生成多个备选人脸 图像基于检测到生成的图像，其中一个候选人脸图像是基于一个或 多个行或列的像素的检测到的图像；转移分析基于数据的一种模式 识别一个或多个姿势相关部分的至少一个位置或方向各自备选人脸 图像；在备选人脸图像并确定至少一脸的图像对应于一个姿势部分 基于传递的姿势时对应的模型所确定的备选人脸图像数据的一个或 多个项目。