[发明专利]一种场景自适应人脸识别方法

说明书

本发明提供一种场景自适应人脸识别方法，包括：依次根据人脸尺寸识别和人脸角度识别，提示并跟踪目标人体按给定方向和方式，调整目标人体与人脸设备设备距离以及人脸朝向；在低亮度环境下采取对应的补光措施，实时采集人脸图像并进行质量评估，滤除所述质量评估的结果不满足设定质量标准的人脸图像；对经所述滤除获取的质量评估结果满足所述设定质量要求的人脸图像进行特征提取，将提取的人脸特征与预先建立人脸数据库进行人脸特征匹配，获取人脸识别结果。本发明能够有效提高对不同应用场景的自适应能力，从而有效提高识别准确率，提升用户使用体验。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，更具体地，涉及一种场景自适应人脸识别方法。

背景技术

在人脸比对的应用中，通常需要现场采集一张待比对人脸的照片，再将这张照片同证件照或原有参考照片进行比对，以得到比对相似度的结果，进行人脸识别。

现有的人脸识别方法一般采用以下识别流程：人脸检测、提取特征值、匹配特征值等。整个流程相对固定，过程中使用的各种参数也相对固定。

而现有的人脸识别方法在实际应用场景中，容易受到光照、姿态、图像大小和质量等的影响，造成误识率的上升和识别率的下降，直接影响最终用户的使用体验。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种场景自适应人脸识别方法，用以有效提高对不同应用场景的自适应能力，从而有效提高识别准确率，提升用户使用体验。

本发明提供一种场景自适应人脸识别方法，包括：S1，若检测到人脸图像尺寸未达到预设人脸尺寸，则提示目标人体向对应位置移动，并利用动态人脸追踪算法追踪人脸，直至检测到的人脸图像尺寸达到所述预设人脸尺寸；S2，若检测到人脸三维角度不在设定角度范围内，则提示所述目标人体调整人脸朝向，并追踪人脸，直至人脸三维角度达到所述设定角度范围；S3，在低亮度环境下采取对应的补光措施，实时采集人脸图像并进行质量评估，滤除所述质量评估的结果不满足设定质量标准的人脸图像；S4，对经所述滤除获取的质量评估结果满足所述设定质量要求的人脸图像进行特征提取，将提取的人脸特征与预先建立人脸数据库进行人脸特征匹配，获取人脸识别结果。

进一步的，在所述S4的步骤之后，所述方法还包括：通过后台数据分析模块，实时收集前端人脸识别设备上报的图像参数和比对分值，利用数据建模方法和数据统计分析算法，按照系统定义的模型，定期对数据进行统计分析，计算适于当前应用场景的期望配置参数，并重新下发给前端识别设备，以供所述前端识别设备根据所述期望配置参数配置当前参数。

进一步的，步骤S3中所述在低亮度环境下采取对应的补光措施的步骤进一步包括：根据人脸图像预览判断环境照度是否达到预设标准，若达不到所述预设标准，则通过显示白屏或者开启补光灯进行额外补光。

进一步的，在所述通过显示白屏或者开启补光灯进行额外补光的步骤之后，所述方法还包括：若检测到补光后的人脸图像预览清晰度达不到设定清晰度阈值，则提示所述目标人体静止不动，并根据补光后的人脸图像亮度，选择对应的人脸图像清晰度阈值和人脸比对阈值。

其中，步骤S1中所述若检测到人脸图像尺寸未达到预设人脸尺寸，则提示目标人体向对应位置移动的步骤进一步具体包括：通过人脸检测算法和动态人脸追踪算法实时检测和跟踪目标人脸图像，并比较所述目标人脸图像的尺寸与所述预设人脸尺寸的大小，若所述目标人脸图像的尺寸小于所述预设人脸尺寸，则提示所述目标人体向摄像头靠近，否则提示所述目标人体远离摄像头。

其中，步骤S2中所述提示所述目标人体调整人脸朝向的步骤进一步包括：通过在屏幕设定位置显示定点图标，并提示所述目标人体直视所述定点图标。