[发明专利]人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

对所述待检测图像进行颜色空间转换以获得所述待检测图像在预设颜色空间中对应的目标图像；

提取所述目标图像的局部二值模式特征值，根据所述局部二值模式特征值进行直方图统计以得到局部二值模式直方图；

将得到的局部二值模式直方图输入至预先训练好的分类模型进行分类检测以得到分类结果；

根据所述分类结果进行人脸图像识别。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述提取所述目标图像的局部二值模式特征值，根据所述局部二值模式特征值进行直方图统计以得到局部二值模式直方图，包括：

提取所述目标图像在所述预设颜色空间中多通道对应的局部二值模式特征值；

对每个通道的局部二值模式特征值进行直方图统计以得到通道局部二值模式直方图；

将多个所述通道局部二值模式直方图合并以生成局部二值模式直方图。

3.根据权利要求1或2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将得到的局部二值模式直方图输入至预先训练好的分类模型进行分类检测以得到分类结果之前，还包括：

根据所述局部二值模式直方图计算所述目标图像与预设数据集中图像的卡方距离，所述预设数据集包括活体数据集和非活体数据集；

所述将得到的局部二值模式直方图输入至预先训练好的分类模型进行分类检测以得到分类结果，包括：

将所述局部二值模式直方图和卡方距离输入至预先训练好的分类模型进行分类检测以得到分类结果。

4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述局部二值模式直方图计算所述目标图像与预设数据集中图像的卡方距离，包括：

根据局部二值模式直方图，利用预设卡方距离公式计算目标图像与预设数据集中图像的卡方距离；

其中，所述预设卡方距离公式为：

d(H_x,H_r,H_f)＝d_γ(H_x,H_r)-d_γ(H_x,H_f)

其中，d(H_x,H_r,H_f)为所述目标图像与预设数据集中图像的卡方距离；H_x为所述目标图像的局部二值模式特征值，H_r和H_f分别为活体数据集和非活体数据集的平均卡方距离。

5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述分类结果进行人脸图像识别，包括：

若所述分类结果为活体图像，对所述待检测图像中的人脸图像进行图像识别；

若所述分类结果为非活体图像，输出验证失败信息。

6.根据权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述待检测图像中的人脸图像进行图像识别，包括：

确定所述目标图像中的人脸图像；以及

将所述人脸图像与预先采集的人脸特征进行比对识别。

7.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述预设颜色空间包括HSV颜色空间或YCbCr颜色空间；所述分类模型包括支持向量机二分类器。

8.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取待检测图像；

图像转换单元，用于对所述待检测图像进行颜色空间转换以获得所述待检测图像在预设颜色空间中对应的目标图像；

图像处理单元，用于提取所述目标图像的局部二值模式特征值，根据所述局部二值模式特征值进行直方图统计以得到局部二值模式直方图；

分类检测单元，用于将得到的局部二值模式直方图输入至预先训练好的分类模型进行分类检测以得到分类结果；

人脸识别单元，用于根据所述分类结果进行人脸图像识别。