[发明专利]一种优化人脸底库的方法和装置

说明书

本发明公开了一种优化人脸底库的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：采集用户的多张人脸图像，分别计算每张人脸图像的质量分值，并从中筛选出一张人脸图像作为身份核查人脸图像；将所述身份核查人脸图像与身份核验系统中所述用户的身份人脸图像进行身份核查；若身份核查通过，则将所述身份核查人脸图像作为所述用户在人脸底库中的注册人脸图像。该实施方式能够解决误识率高和响应速度慢的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种优化人脸底库的方法和装置。

背景技术

人脸识别应用已渗透到我们生活的方方面面，各城市也逐步推出“一脸通”，尤其是各地铁、公交等出行领域纷纷推出刷脸出行，在这样的背景下，人脸识别主要是依靠现场抓拍的比对照与预留的底库照比对。但是一开始预留的底库照可能并非最好的，底库照的优劣直接影响了后续的识别率和误识率。当前各城市地铁、公交、电车等轨道交通都在推出刷脸通行，公交领域刷脸出行要求识别速度快、误识率低，以防止出现拥堵乘车道，对人脸识别提出了更高的要求。在这种高频次的刷脸场景中，人脸识别底库的质量直接影响了识别的速度和误识。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

现有人脸识别提升底库的方法都是注册多张底库照片，通过不同角度的照片尽可能多方位标识一个人，通过同一个人使用多张底库照片的方法来提升人脸识别通过率，该方案需在一次人脸识别过程中进行多次人脸比对，人脸识别通过率得到了提升，但是识别速度变慢。而且，由于没有控制底库照片综合质量、拍照时间等因素，一定程度上会增加误识率，尤其是在注册环节都没有进行严格控制，很可能在后续优化更新时筛选不出最接近于证件照的照片，即使是注册了多张底库照片，但照片的综合质量均一般。如果在支付场景(尤其是地铁这种大频次、高通行速度的场景)中，这种方案不但会增加误识率，还会增加搜索时间，导致响应速度慢，无法满足地铁通行快速、准确的要求。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种优化人脸底库的方法和装置，以解决误识率高和响应速度慢的技术问题。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种优化人脸底库的方法，包括：

采集用户的多张人脸图像，分别计算每张人脸图像的质量分值，并从中筛选出一张人脸图像作为身份核查人脸图像；

将所述身份核查人脸图像与身份核验系统中所述用户的身份人脸图像进行身份核查；

若身份核查通过，则将所述身份核查人脸图像作为所述用户在人脸底库中的注册人脸图像。

可选地，在采集用户的多张人脸图像之前，还包括：

采集用户的身份信息和人脸视频；

根据所述人脸视频对所述用户进行活体检测。

可选地，分别计算每张人脸图像的质量分值，并从中筛选出一张人脸图像作为身份核查人脸图像，包括：

根据图像特征和各个图像特征对应的权值，分别计算每张人脸图像的质量分值；

从所述多张人脸图像中筛选出质量分值最高的人脸图像，判断筛选出的所述人脸图像的质量分值是否大于等于预设的分值阈值；若是，则将筛选出的所述人脸图像作为身份核查人脸图像；

其中，所述图像特征至少包括以下两种：人脸完整性、人脸清晰度、人脸分辨率、人脸亮度、人脸角度、人脸表情。

可选地，在将所述身份核查人脸图像作为所述用户在人脸底库中的注册人脸图像之后，还包括：

将所述用户的身份信息，所述注册人脸图像，以及所述注册人脸图像的人脸关键点、注册时间和质量分值存储在人脸底库中。