[发明专利]三维建模人脸识别方法、存储介质、嵌入式设备及系统

权利要求书

1.三维建模人脸识别方法，应用于一种包括嵌入式设备和神经网络加速器的三维建模人脸识别系统，其特征在于，所述三维建模人脸识别方法包括：

获取摄像头拍摄的二维图片后对所述二维图片进行预处理，得到预定数据格式的数据源；

将所述数据源发送至所述神经网络加速器中已训练的神经网络模型的卷积层后，接收所述神经网络加速器返回的数据文件并将所述数据文件输入至所述神经网络模型的全连接层，得到形状参数和纹理参数，其中，所述神经网络模型是基于二维图片与目标形状参数及目标纹理参数的对应关系训练而成的；

根据所述形状参数和纹理参数构建目标三维人脸模型；

将所述目标三维人脸模型与预存的人脸图片进行比对，进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的三维建模人脸识别方法，其特征在于，所述获取摄像头拍摄的二维图片后对所述二维图片进行预处理，得到预定数据格式的数据源的步骤，具体包括：

获取摄像头拍摄的二维图片，对所述二维图片进行像素转换；

对已进行像素转换的二维图片进行人脸检测并裁剪，得到仅包括人脸的二维图片；

读取所述仅包括人脸的二维图片中的所有像素值后，保存为预定数据格式的数据源。

3.根据权利要求2所述的三维建模人脸识别方法，其特征在于，所述预定数据格式与所述神经网络模型的数据输入格式相对应。

4.根据权利要求1所述的三维建模人脸识别方法，其特征在于，所述获取摄像头拍摄的二维图片后对所述二维图片进行预处理，得到预定数据格式的数据源的步骤，之前还包括：

预先将所述神经网络模型的卷积层设置于所述神经网络加速器中，并将所述神经网络模型的全连接层设置于所述嵌入式设备中。

5.根据权利要求1所述的三维建模人脸识别方法，其特征在于，所述将所述数据源发送至所述神经网络加速器中已训练的神经网络模型的卷积层后，接收所述神经网络加速器返回的数据文件并将所述数据文件输入至所述神经网络模型的全连接层，得到形状参数和纹理参数的步骤，具体包括：

将所述预定格式的二维图片发送到所述神经网络加速器，以使所述预定格式的图片输入至所述神经网络模型的卷积层，得到预定格式的数据文件；

接收由所述神经网络加速器返回的所述预定格式的数据文件后，将所述预定格式的数据文件输入至所述神经网络模型的全连接层，得到形状参数和纹理参数。

6.根据权利要求1所述的三维建模人脸识别方法，其特征在于，所述将所述目标三维人脸模型与预存的人脸图片进行比对，进行人脸识别的步骤，具体包括：

预先设置一个通用三维人脸模型，并获取所述通用三维人脸模型的通用形状参数和通用纹理参数；

根据所述形状参数和纹理参数分别对所述通用形状参数和所述通用纹理参数进行调整，得到调整后的形状参数和纹理参数；

所述通用三维人脸模型根据所述调整后的形状参数和纹理参数，构建目标三维人脸模型。

7.根据权利要求1所述的三维建模人脸识别方法，其特征在于，所述将所述目标三维人脸模型与预存的人脸图片进行比对，进行人脸识别的步骤，具体包括：

将所述目标三维人脸模型与预存的人脸图片进行比对，得出相似性；

若所述相似性大于预设阈值，则通过人脸识别。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有三维建模人脸识别程序，所述三维建模人脸识别程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的三维建模人脸识别方法的步骤。

9.一种嵌入式设备，其特征在于，所述嵌入式设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的三维建模人脸识别程序，所述三维建模人脸识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的三维建模人脸识别方法的步骤。

10.一种三维建模人脸识别系统，其特征在于，所述三维建模人脸识别系统包括如权利要去9所述的嵌入式设备，以及与所述嵌入式设备建立通信连接的神经网络加速器，所述嵌入式设备进行人脸识别时发送数据源给所述神经网络加速器，并接收所述神经网络加速器返回的数据文件，以完成人脸识别。