[发明专利]基于图像识别的身份识别方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的身份识别方法、装置及设备，属于图像识别领域，该方法包括：构建人像库，所述人像库包括至少一个人对应的人脸图像，每个所述人脸图像对应一个身份信息；从人像库中取出若干人脸图像作为训练人脸图像，构建人脸识别网络，对训练人脸图像进行降维，并采用降维后的训练人脸图像对人脸识别网络进行训练；获取待识别人脸图像，所述人像库中存在待识别人脸图像对应人的人脸图像；通过人脸识别网络对待识别人脸图像进行识别，得到人脸识别结果以及对应的身份信息。本发明可应用于小样本训练，并且加快了人脸识别网络的训练速度，使人脸识别的精准度更高，采用人脸识别结合身份信息，实现了身份识别。

技术领域

本发明属于图像识别领域，具体涉及一种基于图像识别的身份识别方法、装置及设备。

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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

在现有技术中，通常采集大量的人脸样本数据，通过人脸样本数据训练神经网络，并采用训练后的神经网络进行人脸识别，从而达到人脸识别的目的。但是，现有技术在小样本的情况下，神经网络的训练效果不佳，导致识别准确率降低，并且在训练过程中，收敛速度慢，训练时间久。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于图像识别的身份识别方法、装置及设备解决了现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明提供了一种基于图像识别的身份识别方法，包括：

构建人像库，所述人像库包括至少一个人对应的人脸图像，每个所述人脸图像对应一个身份信息；

从人像库中取出若干人脸图像作为训练人脸图像，构建人脸识别网络，对训练人脸图像进行降维，并采用降维后的训练人脸图像对人脸识别网络进行训练；

获取待识别人脸图像，所述人像库中存在待识别人脸图像对应人的人脸图像；

通过人脸识别网络对待识别人脸图像进行识别，得到人脸识别结果以及对应的身份信息；

所述构建人脸识别网络，对训练人脸图像进行降维，并采用降维后的训练人脸图像对人脸识别网络进行训练，包括：

采用BP神经网络作为人脸识别网络；

对训练人脸图像进行预处理，得到预处理图像；

对预处理图像进行降维处理，获取预处理图像的特征向量；

设置特征向量对应的期望向量，并以特征向量和期望向量对人脸识别网络进行训练。

进一步地，所述对训练人脸图像进行预处理，包括：对训练人脸图像进行灰度化、倾斜校正、中值滤波和归一化操作。

进一步地，所述对预处理图像进行降维处理，获取预处理图像的特征向量，包括：

构建预处理图像的协方差矩阵C，所述协方差矩阵C为：

其中，n=1,2,…,N，N表示预处理图像的总数，表示第n个预处理图像的向量，表示平均人脸向量，T表示转置符号；

获取协方差矩阵C的特征向量和特征值，所述特征向量和特征值一一对应；