[发明专利]人脸识别底库的优化方法与系统

说明书

本发明提供一种人脸识别底库的优化方法与系统，包括：从人脸识别底库中获取一人脸图像；检测所述人脸图像中的人脸是否佩戴眼镜；响应于所取出的人脸图像中的人脸未佩戴眼镜，则进行人脸图像与随机选择的若干个眼镜图像进行合成，生成对应的多维度底库人脸图像；分别提取原始的人脸图像以及对应合成的佩戴眼镜的人脸图像的特征，生成多维度底库特征；以及采用PCA算法对多维度底库特征进行降维处理，获得最终的底库特征。本发明旨在通过合成配戴眼镜的图像优化人脸识别底库，根据原始底库合成多张佩戴不同眼镜的图片，形成多维底库，通过PCA对多维底库特征降维，减少配戴眼镜以及不同类型眼镜对戴口罩人脸识别的影响。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体而言涉及一种人脸识别底库的优化方法与系统。

背景技术

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，输入人脸图像的特征与底库人脸图像的特征进行逐一对比，找出与输入图像特征相似度最高的底库图像，如果相似度大于预先设置的相似度阈值，则该底库图像与输入图像为同一个人，否则无法确定输入图像的身份。

底库人脸图像的质量会直接影响人脸识别的效果，在不戴口罩的人脸识别场景下，需要采用一张高质量的人脸照片作为底库。在戴口罩的人脸识别场景下，口罩遮住了人脸嘴巴、鼻子等重要信息，识别的重点在于眼部区域，利于基于局部关注度增强的识别算法(尤其是眼部特征)，但眼镜的佩戴情况会对人脸识别产生较大的干扰。由于通常人脸底库是通过采集较高质量的人脸照片进行特征提取得到的，尤其是在不带眼镜的和口罩的情况下，因此在戴口罩的人脸识别场景下，实际获取的人脸图像与底库人脸图像的眼镜信息不匹配时，易出现误识别或者识别不通过的现象。

发明内容

为实现上述目的，本发明的第一方面提出一种人脸识别底库的优化方法，包括以下步骤：

从人脸识别底库中获取一人脸图像；

检测所述人脸图像中的人脸是否佩戴眼镜；

响应于所取出的人脸图像中的人脸未佩戴眼镜，则进行人脸图像与随机选择的若干个眼镜图像进行合成，生成对应的多维度底库人脸图像；

分别提取原始的人脸图像以及对应合成的佩戴眼镜的人脸图像的特征，生成多维度底库特征；以及

采用PCA算法对多维度底库特征进行降维处理，获得最终的底库特征。

优选地，所述人脸图像与眼镜图像的合成，首先提取人脸的眼部关键点，根据眼部关键点，将眼镜与眼部对齐，再根据眼镜的mask图进行眼镜与人脸的合成，形成佩戴眼镜的人脸图像，从而生成多维度的人脸底库图像。

优选地，所述降维处理的过程包括：

对于从人脸识别底库中提取出的一个人脸特征对应的多维度底库特征，其中包含(m-1)个戴眼镜的人脸图像特征，1个原始的人脸图像特征，多维度的底库特征为X∈R^m×n，每个底库特征计算X的协方差矩阵，如下式所示：

其中，

对协方差矩阵C进行特征分解，得到m个特征值λ₁,λ₂...λ_m和m个对应的特征向量u₁,u₂...u_m，以最大的特征值λ_max对应特征向量u∈R^1×m为第一主成分，Y＝uX即为降维后的单维度特征Y∈R^1×n。

根据本发明的第二方面还提出一种人脸识别底库的优化系统，包括：

用于从人脸识别底库中获取人脸图像的图像获取模块；

用于检测所述人脸图像中的人脸是否佩戴眼镜的检测模块；