[发明专利]人脸比对的阈值确定方法及系统

说明书

本发明提供了人脸比对的阈值确定方法及系统，涉及人脸识别技术领域，包括：采集不同个体的第一脸部特征信息构建类间人脸集；对每个个体采集多角度的第二脸部特征信息构建类内人脸集；将参考个体的人脸图像分别与类间人脸集和类内人脸集进行比对，生成对应的类间相似性得分和类内相似性得分；根据类间相似性得分和类内相似性得分确定参考阈值。本发明通过将人脸图像在不同的人脸集中进行比较进而确定参考阈值，以提高阈值确定的准确性。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及人脸比对的阈值确定方法及系统。

背景技术

人脸识别是计算机视觉领域的一个研究热点，它涉及到人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、图像处理等多个学科领域和专业技术。人脸识别主要用于身份识别，随着视频监控设备的普及，大量的场景需要进行身份识别。人脸识别提供了一种用户不易察觉并且在非配合状态下的识别方法。

人脸识别的研究始于上个世纪60年代，经过多年的研究，人脸识别技术取得了长足的发展，涌现了一大批具有代表性的技术。代表性算法主要有：PCA(PrincipalComponent Analysis，主成份分析法)方法、LDA(local-density approximation，局域密度近似)方法、弹性匹配技术、贝叶斯方法等。目前来说，即使人脸识别在学术上已经取得了长足的进步，但是实际环境下，复杂的光照条件和人脸的多变性使得人脸识别仍然具有挑战性。

人脸比对能够得到相似性分数，但是阈值的选择是一个需要凭经验确定的问题，在不同质量的人脸图像比对中，经验阈值不好确定。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供人脸比对的阈值确定方法及系统，通过将人脸图像在不同的人脸集中进行比较进而确定参考阈值，以提高阈值确定的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种人脸比对的阈值确定方法，其中，所述方法包括：

采集不同个体的第一脸部特征信息构建类间人脸集；

对每个所述个体采集多角度的第二脸部特征信息构建类内人脸集；

将参考个体的人脸图像分别与所述类间人脸集和所述类内人脸集进行比对，生成对应的类间相似性得分和类内相似性得分；

根据所述类间相似性得分和所述类内相似性得分确定参考阈值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，将参考个体的人脸图像分别与所述类间人脸集和所述类内人脸集进行比对，生成对应的类间相似性得分和类内相似性得分，包括：

将所述参考个体的人脸图像与所述类间人脸集进行逐一比对，得到多个第一相似性得分，并对多个所述第一相似性得分求平均，生成所述类间相似性得分；

将所述参考个体的人脸图像与所述类内人脸集进行逐一比对，得到多个第二相似性得分，并对多个所述第二相似性得分求平均，生成所述类内相似性得分。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据所述类间相似性得分和所述类内相似性得分确定参考阈值，包括：

根据下式计算所述参考阈值：

σ＝(S_max+S_min)/2，

其中，σ为所述参考阈值，S_max为所述类内相似性得分，S_min为所述类间相似性得分。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

将待识别个体的人脸图像与所述参考个体的人脸图像进行比对，得到匹配分数；

判断所述匹配分数是否小于所述参考阈值；