[发明专利]人脸检测表面向量数据加速方法、系统、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种人脸检测表面向量数据加速方法、系统、计算机设备和存储介质。方法包括以下步骤：获取多张连续帧深度图像；选取最近一帧深度图像，获取其人脸坐标，并根据人脸坐标划出最小人脸区域；依据所述最小人脸区域对所有深度图像进行抠图，将抠出的所有深度图像的最小人脸区域图像进行平均；根据平均后的最小人脸区域图像数据计算人脸的表面向量。本发明通过使用最小人脸区域，对深度图像的部分区域而非全部区域进行图像的与处理，以减少计算人脸表面向量的耗时，提高整体系统的运行速度。

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，特别是涉及一种人脸检测表面向量数据加速方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着物联网、人工智能等技术的不断发展和广泛应用，加上国内房地产市场的火爆和短租市场的兴起，曾经只在电视剧中出现的智能门锁也逐渐进入寻常百姓家。智能门锁具有应用高频、更新换代周期长和身份识别等特征，满足了现代人生活对安全和便捷的需求，市场前景广阔。人脸门锁在市场的需求越来越大。

在目前的人脸门锁方案中,通过深度图像检测人脸的表面向量进行人脸识别。而在以往由深度数据计算获得表面向量的过程中，需要对深度图像的整幅画面进行预处理，导致整个计算耗时较为漫长，拖慢人脸门锁的运行速度和识别时间。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种人脸检测表面向量数据加速方法、系统、计算机设备和存储介质。

一种人脸检测表面向量数据加速方法，包括以下步骤：

获取多张连续帧深度图像；

选取最近一帧深度图像，获取其人脸坐标，并根据人脸坐标划出最小人脸区域；

依据所述最小人脸区域对所有深度图像进行抠图，将抠出的所有深度图像的最小人脸区域图像进行平均；

根据平均后的最小人脸区域图像数据计算人脸的表面向量。

作为一种实施方式，还包括以下步骤：

对根据人脸坐标划出的最小人脸区域进行扩展。

作为一种实施方式，所述对根据人脸坐标划出的最小人脸区域进行扩展，具体包括以下步骤：

沿着最小人脸区域的边缘向外扩展至少2个像素。

作为一种实施方式，所述最小人脸区域的边缘向外扩展为4个像素。

作为一种实施方式，还包括以下步骤：

对扩展后的最小人脸区域图像数据进行中值滤波和均值滤波；

抠出滤波后的数据中的原最小人脸区域。

作为一种实施方式，所述获取的连续帧深度图像为至少三张。

作为一种实施方式，所述获取深度图像中人脸的坐标，并根据人脸坐标划出最小人脸区域，具体包括以下步骤：

检测所述面部红外图像中的所述人脸关键点所在的位置，所述人脸关键点至少包括：左眼瞳孔、右眼瞳孔、左嘴角以及右嘴角；

建立直角坐标系，记录所述人脸关键点在该直角坐标系中的位置坐标；

通过所述人脸关键点的位置坐标计算对应的标尺参数，所述标尺参数至少包括左右瞳孔之间水平距离参数、左右嘴角之间水平距离参数；

根据左眼瞳孔位置坐标、右眼瞳孔位置坐标、左右瞳孔之间水平距离参数、以及左右嘴角之间水平距离参数，获取最小人脸区域。

一种人脸检测表面向量数据加速系统，包括：

图像获取单元，用于获取多张连续帧深度图像；