[发明专利]脸部识别方法及装置

说明书

本公开涉及一种脸部识别方法及装置，所述方法包括：获取待识别脸部的第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像的成像方法不同；提取所述第一图像的图像特征得到所述第一图像的第一特征集合，以及提取所述第二图像的图像特征得到所述第二图像的第二特征集合；根据所述第一特征集合和所述第二特征集合，确定融合特征集合；将所述融合特征进行多视图平滑判别分析，得到待识别脸部的判别结果；将所述判别结果输入训练好的卷积神经网络进行识别，得到待识别脸部的识别结果。本公开能够提高脸部识别的识别准确率。

技术领域

本公开涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种脸部识别方法及装置。

背景技术

脸部识别技术是基于人的面部特征进行身份识别的一种生物识别技术。随着对脸部识别方法研究的深入，当前的脸部识别算法己经到达了较高的水平，脸部识别也成为了主流的生物识别技术，在实践中得到了广泛的应用，比如网络账户登录，银行系统登录，出入控制，脸部支付等等。

传统的各类脸部识别方法的关键都在于，提取脸部数据中与身份相关的本质特征，同时消除其中受非身份因素影响的部分，非身份因素一般包括：环境光照、姿态、表情、饰物等。其中光照问题在实际应用中最为重要，用户普遍要求脸部识别系统能适应不同的光照环境。一般的脸部识别系统都采用普通的可见光脸部图像进行识别，这类系统容易收到环境光线变化的影响，在识别之前往往需要采用一些预处理算法对光照进行处理。虽然光照预处理算法能在一定程度上消除光照的影响，但同时也会使图像损失一部分有用的信息。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种脸部识别方法及装置，用以解决传统的脸部识别方法识别准确率低的问题。

根据本公开的一方面，提供了一种脸部识别方法，所述方法包括：

获取待识别脸部的第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像的成像方法不同；

提取所述第一图像的图像特征得到所述第一图像的第一特征集合，以及提取所述第二图像的图像特征得到所述第二图像的第二特征集合；

根据所述第一特征集合和所述第二特征集合，确定融合特征集合；

将所述融合特征进行多视图平滑判别分析，得到待识别脸部的判别结果；

将所述判别结果输入训练好的卷积神经网络进行识别，得到待识别脸部的识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述获取待识别脸部的第一图像和第二图像，包括：

利用红外成像方法获取待识别脸部的第一原始图像；

利用可见光成像方法获取待识别脸部的第二原始图像；

将所述第一原始图像进行预处理和脸部检测，得到第一图像；

将所述第二原始图像进行预处理和脸部检测，得到第二图像。

在一种可能的实现方式中，提取所述第一图像的图像特征得到所述第一图像的第一特征集合，以及提取所述第二图像的图像特征得到所述第二图像的第二特征集合，包括：

提取所述第一图像的尺度不变特征变换值、局部二值模式特征值和方向梯度直方图特征值，得到所述第一图像的第一特征集合；

提取所述第二图像的尺度不变特征变换值、局部二值模式特征值和方向梯度直方图特征值，得到所述第二图像的第二特征集合。

在一种可能的实现方式中，根据所述第一特征集合和所述第二特征集合，确定融合特征，包括：

根据识别参数，在所述第一特征集合和第二特征集合中，确定待融合特征；

对所述待融合特征进行特征融合处理，得到融合特征。