[发明专利]结合深度信息的人脸识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种结合深度信息的人脸识别方法，其特征在于，该方法包括：

样本库建立步骤：获取2N张人脸图像，包括N张人脸彩色图像及对应的N张人脸深度图像，对所述人脸图像进行预处理，以预处理后的人脸图像为人脸样本图像，建立人脸ID、人脸彩色图像和人脸深度图像互相匹配的人脸图像样本库，其中，N为大于2的整数；

模型训练步骤：以互相匹配的所述人脸样本图像对卷积神经网络进行训练，得到人脸分类识别模型及所述人脸样本图像的特征向量；

目标人脸图像获取步骤：获取待识别目标人脸图像，包括人脸彩色图像和对应的人脸深度图像；

目标识别步骤：将所述待识别目标人脸图像输入所述人脸分类识别模型，提取该待识别目标人脸图像的特征向量，根据该特征向量在所述人脸图像样本库中查找与该待识别目标人脸图像相匹配的人脸样本图像，根据该人脸样本图像确定所述待识别目标人脸图像的人脸ID。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述预处理包括对所述人脸图像进行去除图像噪声和校正人脸姿态的处理，并对所述人脸图像标注人脸ID。

3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述样本库建立步骤中的2N张人脸图像依下述方法获取：

第一拍摄步骤：利用摄像机拍摄预设时间范围内拍摄区域出现的人物的彩色图像及对应的深度图像；

第一人脸检测步骤：利用人脸检测算法从所述彩色图像和深度图像中提取人脸图像，得到N张人脸彩色图像和对应的N张人脸深度图像。

4.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述目标人脸图像获取步骤包括：

第二拍摄步骤：利用摄像机拍摄当前拍摄区域内出现的待识别目标的彩色图像及深度图像；

第二人脸检测步骤：利用人脸检测算法从该待识别目标的彩色图像及深度图像中提取人脸图像，得到所述待识别目标的人脸彩色图像和人脸深度图像。

5.根据权利要求3或4所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别检测算法为基于几何特征的算法、局部特征分析算法、特征脸算法、基于弹性模型的算法、神经网络算法中的一种或几种。

6.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述目标识别步骤中根据所述待识别目标人脸图像的特征向量在所述人脸图像样本库中查找与该待识别目标人脸图像匹配的人脸样本图像包括：

计算所述待识别目标人脸图像的特征向量与所述人脸样本图像的特征向量之间的向量距离；

将所得向量距离最小或小于阈值的人脸样本图像作为与所述待识别目标人脸图像相匹配的人脸样本图像。

7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，所述向量距离为余弦距离或欧氏距离。

8.一种电子装置，包括图像获取单元、存储器和处理器，其特征在于，所述图像获取单元包括具有深度摄像功能的摄像机，所述存储器中包括人脸识别程序，该人脸识别程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

样本库建立步骤：获取2N张人脸图像，包括N张人脸彩色图像及对应的N张人脸深度图像，对所述人脸图像进行预处理，以预处理后的人脸图像为人脸样本图像，建立人脸ID、人脸彩色图像和人脸深度图像互相匹配的人脸图像样本库，其中，N为大于2的整数；

模型训练步骤：以互相匹配的所述人脸样本图像对卷积神经网络进行训练，得到人脸分类识别模型及所述人脸样本图像的特征向量；

目标人脸图像获取步骤：获取待识别目标人脸图像，包括人脸彩色图像和对应的人脸深度图像；

目标识别步骤：将所述待识别目标人脸图像输入所述人脸分类识别模型，提取该待识别目标人脸图像的特征向量，根据该特征向量在所述人脸图像样本库中查找与该待识别目标人脸图像相匹配的人脸样本图像，根据该人脸样本图像确定所述待识别目标人脸图像的人脸ID。

9.根据权利要求8所述的电子装置，其特征在于，所述人脸深度图像中包含人物面部每个点与所述图像获取单元的距离信息。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括人脸识别程序、人脸图像样本库和人脸分类识别模型，所述人脸识别程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的人脸识别方法的步骤。