[发明专利]一种自适应阈值的选取方法及人脸识别方法

权利要求书

1.一种自适应阈值的选取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

对于实际场景中的人脸识别测试集，进行人脸质量评估，人脸质量评估分数∈（0, 1），将人脸质量评估分数平均分为n个区间，将查询集中的人脸图片按人脸质量评估分数划入对应区间，对这n个区间的人脸图片根据实际需求及所用算法本身的人脸识别性能，选取合适的人脸识别相似度阈值a、b，建立人脸质量分数与人脸识别相似度阈值的对应表，所述实际需求为对准确率和召回率的权衡或侧重情况，阈值a为实际业务侧重选取高的召回率时的阈值，阈值b为实际业务侧重选取高的准确率时的阈值；实际运用中，根据人脸质量评估分数查找到对应的人脸质量区间，如果侧重选取高的召回率则选取该区间对应的阈值a，如果侧重选取高的准确率则选取该区间对应的阈值b。

2.根据权利要求1所述的一种自适应阈值的选取方法，其特征在于，

所述选取合适的人脸识别相似度阈值a、b，替换为建立人脸质量分数与人脸识别PRT曲线，具体为：对每个区间的人脸图片，建立人脸质量分数与人脸识别PRT曲线，所述PRT曲线为：对于任一个人脸质量分数区间里，对每一个设定的阈值都能得到对应的准确率P, 召回率R，其中准确率P、召回率R是阈值T的函数，即（P，R）=f(T)，在设定的相似度阈值T下，P=tp/p ，R = tp /q，tp是识别正确的数量，p为经过阈值筛选后总的识别数，q为应该识别出来的数量；这样对于每个阈值，都能得到对应的准确率P、召回率R，多个三维点连接形成PRT曲线；

对应的，所述如果侧重选取高的召回率则选取该区间对应的阈值a，如果侧重选取高的准确率则选取该区间对应的阈值b；替换为：根据人脸质量评估分数查找到对应的人脸质量区间，得到相应的人脸质量分数与人脸识别PRT曲线，根据实际业务需要的召回率P和准确率R值按照一定规则在PRT曲线找到对应的人脸识别相似度阈值T。

3.根据权利要求2所述的一种自适应阈值的选取方法，其特征在于，

所述根据实际业务需要的召回率P和准确率R值按照一定规则在PRT曲线找到对应的人脸识别相似度阈值T，具体为：对于高召回率需求的场景，选用PRT曲线上对应的召回率所对应的人脸识别相似度阈值，作为该场景的识别阈值；对于高准确率需求的场景，选用PRT曲线上对应的准确率所对应的人脸识别相似度阈值，作为该场景的识别阈值。

4.一种自适应阈值的人脸识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

选取自适应阈值：对于实际场景中的人脸识别测试集，进行人脸质量评估，人脸质量评估分数∈（0, 1），将人脸质量评估分数平均分为n个区间，将查询集中的人脸图片按人脸质量评估分数划入对应区间，对这n个区间的人脸图片根据实际需求及所用算法本身人脸识别性能，选取合适的人脸识别相似度阈值a、b，建立人脸质量分数与人脸识别相似度阈值的对应表，所述实际需求为对准确率和召回率的权衡或侧重情况，阈值a为实际业务侧重选取高的召回率时的阈值，阈值b为实际业务侧重选取高的准确率时的阈值；

对于特定场景中的图片，先进行人脸检测，关键点检测，人脸质量评估，人脸校正，得到校正后的人脸及其人脸质量评估分数；对于校正后的人脸图像face_imgs输入深度卷积神经网络提取特征，得到人脸特征；再进行特征归一化，得到归一化的人脸特征face_feature；

根据人脸质量评估从人脸质量分数与人脸识别相似度阈值的对应表中获取对应的人脸识别相似度阈值，即根据人脸质量评估分数查找到对应的人脸质量区间，根据实际情况决定该特定场景下，需求的是高召回率，还是高准确率；如果侧重选取高的召回率则选取该区间对应的阈值a，如果侧重选取高的准确率则选取该区间对应的阈值b；

对提取的人脸识别特征，与底库中的人脸特征计算余弦相似度，判断得分最高的相似度是否超过自适应的人脸识别相似度阈值，若超过自适应的人脸识别相似度阈值，则人脸图像face_img与该底库人脸匹配，若低于自适应的人脸识别相似度阈值，则人脸图像face_img不在人脸底库中。