[发明专利]一种人脸识别方法与系统

权利要求书

1.一种人脸识别方法，包括如下步骤：

S1：获取并预处理图像；

S2：提取人脸特征；

S3:比较所述人脸特征与预设的标准脸的标准脸特征之间的距离，并得出比较结果；及

S4:当所述比较结果高于预设的阈值时，判断为同一人脸；当所述第二比较结果低于所述阈值时，判断为不同人脸；

其中步骤S2中，使用深度卷积神经网络提取人脸特征，全卷积网络设有16个卷积层，每个所述卷积层的卷积核大小为1×1和3×3，除最后一个卷积层外，每个卷积层均使用批归一化层进行归一化；归一化后使用RELU激活函数进行激活；使用softmax损失函数和中心损失函数的组合进行训练。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：

S11：从视频数据流中解码并获得单帧图像；

S12：检测所述单帧图像中的人脸所在的区域；

S13：定位人脸关键点，并获取人脸关键点信息；

S14：将所述人脸关键点信息与预存的标准脸的标准脸关键点信息对比，使得所述人脸与所述标准脸对齐。

3.根据权利要求1或2中任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：

通过余弦距离公式

sim(X,Y)=cosθ=x1y1+x2y2+...+x1792y1792x12+x22+...+x17922+y12+y22+...+y17922]]>

比较所述人脸特征与所述标准脸特征的距离，并产生比较结果，其中x₁,x₂…x₁₇₉₂代表特征X的1792个元素,y₁,y₂…y₁₇₉₂代表特征Y的1792个元素。

4.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S14进一步包括：

根据5个所述人脸关键点信息和5个所述标准脸关键点信息构建变换矩阵，使用仿射变换进行人脸对齐。

5.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S12中，检测所述单帧图像中的人脸所在的正方形区域。