[发明专利]人脸识别方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种人脸识别方法及系统。

背景技术

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。人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。近年来，随着科学技术的进步，人脸识别与图像处理相关的计算机视觉领域，人脸检测和识别技术已经取得了显著进展。随着市场经济的不断发展，商业需求分析逐步细化，对不同年龄、不同性别的客户的消费情况进行数据的收集成了当前人脸识别技术领域的研究中心。现有的人脸识别技术检测目标人的年龄和性别，准确度低、获得信息粗糙，不能有效地为客户提供详细准确的数据信息，以至于不能做出更好的应对策略，因此，亟需一种新的技术手段，能够提高检测的准确性。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种人脸识别方法及系统，以解决上述技术问题。

本发明提供的人脸识别方法，包括：

采集人脸图像，并对人脸图像进行预处理；

获取人脸图像的特征参数，并建立参数模型，所述参数模型包括年龄模型和性别模型；

通过将所述参数模型与预设的人脸信息模型数据进行对比，获取人脸图像的性别和年龄。

进一步，所述特征参数包括性别特征参数、年龄特征参数和区域像素特征参数；所述性别特征参数包括毛发特征参数、器官及轮廓参数，以及性征特征参数；所述年龄特征参数包括眼部特征参数、面部皮肤特征参数、额头特征参数和嘴角特征参数；所述区域像素特征参数包括纹理特征参数、像素梯度信息参数和各阶矩信息参数。

进一步，根据人脸图像提取人脸图像的局部特征，以及所述局部特征的相对位置；

根据所述局部特征，获取局部特征的特征映射；

将多个特征映射组成特征映射层，每个特征映射为一个平面，且同一平面上的所有神经元权值相等；

对每个特征映射层进行二次提取，形成二次提取计算层并输出。

进一步，所述预处理包括滤波处理、像素补偿处理和灰度化处理。

进一步，采集不同区域的人脸图像，对每个区域内的人脸图像的性别和年龄进行识别，并对识别结果进行统计，获取每个区域的活动人口的性别和年龄分布。

进一步，所述年龄模型包括多个不同年龄段的模型数据库，所述预设的人脸信息模型数据通过训练数据进行学习。

本发明还提供一种人脸识别系统，包括：

图像采集单元，用于采集人脸图像，

预处理单元，用于对人脸图像进行预处理；

特征提取单元，用于获取人脸图像的特征参数，并建立参数模型，所述参数模型包括年龄模型和性别模型；

识别单元，用于通过将所述参数模型与预设的人脸信息模型数据进行对比，获取人脸图像的性别和年龄。

进一步，所述特征参数包括性别特征参数、年龄特征参数和区域像素特征参数；所述性别特征参数包括毛发特征参数、器官及轮廓参数，以及性征特征参数；所述年龄特征参数包括眼部特征参数、面部皮肤特征参数、额头特征参数和嘴角特征参数；所述区域像素特征参数包括纹理特征参数、像素梯度信息参数和各阶矩信息参数。

进一步，还包括统计单元，用于统计不同区域的活动人口性别和年龄分布；

所述图像采集单元包括多个设图像采集子单元，通过对图像采集子单元进行分组，获取不同区域的人脸图像。

进一步，还包括服务器和客户端设备，所述特征提取单元和识别单元设置于服务器，所述客户端设备与服务器连接，用于实时获取不同区域的识别结果和统计结果。

本发明的有益效果：本发明中的人脸识别方法及系统，通过年龄模型和性别模型相结合，对人脸图像的年龄和性别进行识别，不仅提高了人脸图像识别的准确性，而且还能够使用户能够根据所得到的精确的结果进行更全面的规划，可以根据商业需求分析逐步细化对不同区域内的活动人口的不同年龄、不同性别的客户的消费情况进行数据收集，有效地为客户提供详细准确的数据信息，便于做出更好的应对策略。

附图说明

图1是本发明的方法原理示意图。

图2是本发明的方法流程示意图。

具体实施方式