[发明专利]脸部识别方法和设备

权利要求书

1.一种面部识别方法，包括：

获得用户面部的2D图像；

获得与用户面部相关联的3D形状信息；

使用至少一个深度神经网络模型从2D图像和3D形状信息提取特征信息；以及

基于提取的特征信息来确定面部识别结果。

2.如权利要求1所述的面部识别方法，其中，3D形状信息从用户面部的深度图像被获得，深度图像包括关于与用户面部相关联的3D形状的信息。

3.如权利要求1所述的面部识别方法，其中，3D形状信息从用户面部的法线图像被获得，法线图像包括指示用户面部的面部表面的法线特征的表面法线信息。

4.如权利要求1所述的面部识别方法，其中，提取特征信息的步骤包括：使用所述至少一个深度神经网络模型从2D图像提取第一特征信息并从3D形状信息提取第二特征信息，

其中，特征信息包括第一特征信息和第二特征信息。

5.如权利要求4所述的面部识别方法，其中，提取特征信息的步骤包括：

使用第一深度神经网络模型从2D输入图像提取第一特征信息；以及

使用第二深度神经网络模型从3D形状信息提取第二特征信息。

6.根据权利要求1所述的面部识别方法，其中，获得3D形状信息的步骤包括：

检测2D图像中的用户面部的一个或多个标记，所述一个或多个标记包含指示用户面部的不同表面之间的一个或多个边界或界面的一个或多个特征点；以及

基于检测到的一个或多个标记获得3D形状信息。

7.如权利要求1所述的面部识别方法，其中，所述至少一个深度神经网络模型是自动编码器结构的神经网络模型。

8.如权利要求1所述的面部识别方法，其中，确定面部识别结果的步骤包括：基于第一特征信息和第二特征信息，确定包括在2D图像中的用户面部是否与登记的用户面部相关。

9.如权利要求1所述的面部识别方法，其中，执行面部识别的步骤还包括：

基于面部识别结果，生成解锁命令信号以使用户能够访问终端装置的至少一部分。

10.一种存储计算机可读指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述计算机可读指令可由处理器执行以使处理器执行如权利要求1所述的方法。

11.一种设备，包括：

存储器，存储计算机可读指令；以及

处理器，被配置为执行所述计算机可读指令以：

获得用户面部的2D图像，

获得与用户面部相关联的3D形状信息，

使用至少一个深度神经网络模型从2D图像和3D形状信息提取特征信息，以及

基于提取的特征信息来确定面部识别结果。

12.如权利要求11所述的设备，其中，3D形状信息从用户面部的深度图像被获得，深度图像包括关于与用户面部相关联的3D形状的信息。

13.如权利要求11所述的设备，其中，3D形状信息从用户面部的法线图像被获得，法线图像包括指示用户面部的面部表面的法线特征的表面法线信息。

14.如权利要求11所述的设备，其中，处理器还被配置为：

使用所述至少一个深度神经网络模型从2D图像提取第一特征信息并从3D形状信息提取第二特征信息，

其中，特征信息包括第一特征信息和第二特征信息。

15.如权利要求14所述的设备，其中，处理器还被配置为：

使用第一深度神经网络模型从2D输入图像提取第一特征信息；以及

使用第二深度神经网络模型从3D形状信息提取第二特征信息。