[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征；

从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合；

将所述待识别人脸图像的人脸特征与所述人脸特征集合中的各人脸特征分别进行比对，获取所述待识别人脸图像的人脸识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合的步骤之后，还包括：

根据所述环境光照特征，更新用于计算所述姿态环境光照模型中各所述指定环境光照特征与所述环境光照特征的相似度的权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境光照特征，更新用于计算所述姿态环境光照模型中各所述指定环境光照特征与所述环境光照特征的相似度的权重的步骤，包括：

根据所述姿态环境光照模型中所述姿态特征对应的每组指定环境光照特征当前的权重，分别计算所述待识别人脸图像匹配的所述环境光照特征与每组所述指定环境光照特征的相似概率；

根据所述相似概率，更新所述指定环境光照特征当前的权重，使得每组所述指定环境光照特征更新后的权重和该组指定环境光照特征与所述环境光照特征的相似概率正相关。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定待识别人脸图像的姿态特征、环境光照特征和人脸特征的步骤，包括：

通过预设人脸姿态识别模型确定待识别人脸图像匹配的姿态特征和人脸关键点信息，以及，通过预设人脸特征提取模型确定所述待识别人脸图像中的人脸特征；

根据所述人脸关键点信息计算区域HSV颜色直方图，确定所述待识别人脸图像的环境光照特征。

5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合的步骤，包括：

将预设姿态环境光照模型中所述姿态特征对应的每组环境光照特征，分别作为指定环境光照特征；

根据每组所述指定环境光照特征当前的权重，分别计算所述环境光照特征与每组所述指定环境光照特征的相似概率；

确定最大的所述相似概率对应的一组所述指定环境光照特征，作为当前环境光照特征；

从预设人脸特征库中选择与所述姿态特征和所述当前环境光照特征匹配的人脸特征，构成人脸特征集合。

6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合的步骤，包括：

将预设姿态环境光照模型中所述姿态特征对应的每组环境光照特征，分别作为指定环境光照特征；

根据每组所述指定环境光照特征当前的权重，分别计算所述环境光照特征与每组所述指定环境光照特征的相似概率；

从预设人脸特征库中与所述姿态特征匹配的人脸特征中，选择所述相似概率符合预设条件的所述指定环境光照特征对应的人脸特征，分别建立与每组所述指定环境光照特征对应的人脸特征子集；

对于每个用户，将该用户在每个所述人脸特征子集中的所述人脸特征分别进行加权融合，得到该用户融合后的人脸特征，其中，进行加权融合时所述人脸特征的权值与该人脸特征所在人脸特征子集对应的所述指定环境光照特征的所述相似概率正相关；

确定所述每个用户的融合后的人脸特征，构成人脸特征集合。

7.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述从预设人脸特征库中筛选出与所述待识别人脸图像的姿态特征和环境光特征相符的至少一人脸特征，构成人脸特征集合的步骤之前，还包括：构建人脸特征库，所述人脸特征库中包括与预设姿态特征和预设环境光照特征对应的人脸特征。