[发明专利]一种人脸识别方法及移动终端在审

专利信息
申请号: 201710890764.6 申请日: 2017-09-27
公开(公告)号: CN107798228A 公开(公告)日: 2018-03-13
发明(设计)人: 代祥 申请(专利权)人: 维沃移动通信有限公司
主分类号: G06F21/32 分类号: G06F21/32;G06K9/00;H04M1/725
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司11319 代理人: 王洪
地址: 523860 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 识别 方法 移动 终端
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种人脸识别方法及移动终端。

背景技术

移动终端在人们生活中占据了越来越重要的地位,随着科技的进步,移动终端的处理能力越来越强大,更多的新技术被用于移动终端上。人脸识别技术已经逐步在移动终端上普及,通过人脸识别对移动终端进行解锁。随着全面屏的使用,指纹解锁模块无法在移动终端正面面板放置,为移动终端加密解锁带来一些不便,人脸识别技术人脸识别功能将会很好的弥补这一问题。

人脸识别的核心为,采集用户面部特征与注册时输入的面部特征对比,从而进行身份认证。当前用户注册面部特征时,需要正面面对移动终端的前置摄像头,前置摄像头采集到清晰完整的面部图像,从面部图像中提取面部特征。而在实际应用过程中,用户平躺或侧身躺在床上时,移动终端所采集到的用户的面部特征会与该用户注册时的面部特征存在不同。该种情况下,将会降低人脸识别结果的准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种人脸识别方法及移动终端,以解决现有技术中存在的人脸识别结果准确性低的问题。

依据本发明的一个方面,提供了一种人脸识别方法,应用于移动终端,所述方法包括:采集待识别人脸的面部特征,并检测所述移动终端的姿态;根据所述姿态调整预设面部识别算法中各面部特征的权重值;依据调整后的面部识别算法以及所述面部特征,确定人脸识别结果。

根据本发明的另一方面,提供了一种移动终端,所述移动终端包括:姿态确定模块,用于采集待识别人脸的面部特征,并检测所述移动终端的姿态;调整模块,用于根据所述姿态调整预设面部识别算法中各面部特征的权重值;结果确定模块,用于依据调整后的面部识别算法以及所述面部特征,确定人脸识别结果。

根据本发明的又一方面,提供了一种移动终端,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的人脸识别程序,所述人脸识别程序被所述处理器执行时实现所述的人脸识别方法的步骤。

根据本发明的再一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有人脸识别程序,所述人脸识别程序被处理器执行时实现所述的人脸识别方法的步骤。

与现有技术相比,本发明具有以下优点:

本发明提供的人脸识别方法及移动终端,依据移动终端的姿态灵活调整预设面部识别算法中各面部特征的权重值,依据调整后的面部识别算法确定人脸识别结果,提高了人脸识别的准确率,能够提升用户的使用体验。

上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:

图1是根据本发明实施例一的一种人脸识别方法的步骤流程图;

图2是移动终端姿态示意图;

图3是根据本发明实施例二的一种人脸识别方法的步骤流程图;

图4是根据本发明实施例三的一种移动终端的结构框图;

图5是根据本发明实施例四的一种移动终端的结构框图;

图6是根据本发明实施例五的一种移动终端的结构框图;

图7是根据本发明实施例六的一种移动终端的结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例一

参照图1,示出了本发明实施例一的一种指纹识别方法的步骤流程图。

本发明实施例的指纹识别方法包括以下步骤:

步骤101:采集待识别人脸的面部特征,并检测移动终端的姿态。

其中,移动终端姿态可以包括但不限于:左倾斜、右倾斜以及屏幕朝下。示例性的,移动终端左倾斜姿态、右倾斜姿态以及屏幕朝下姿态分别如图2中的(a)、(b)、(c)所示。这三种移动终端姿态分别对应用户向左侧躺手持移动终端时移动终端的姿态,用户向右侧躺手持移动终端时移动终端的姿态,用户平躺手持移动终端时移动终端的姿态这三种面部识别场景。

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