[发明专利]基于人工智能的人脸识别方法、系统、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的人脸识别方法，其特征在于，包括：

利用深度相机和红外热成像仪分别获取相同时刻相同角度的待识别图像；

提取深度相机拍摄的任一所述待识别图像中的普通人脸图像；利用支撑向量机对多个所述普通人脸图像的图像信息进行深度学习，得到普通参照样本；

当进行人脸识别时，若待检测的图像不符合普通参照样本，则判定位非用户本人；

若待检测的图像符合普通参照样本，则识别所述人脸图像中人脸的外轮廓，生成与所述外轮廓重叠的边界基线，所述边界基线围成的区域定义为主要识别区；

提取所述红外热成像仪拍摄的任一所述待识别的红外人脸图像，根据所述红外人脸图像的外轮廓生成与所述外轮廓重叠的红外基线，所述红外基线围成的区域定义为红外识别区；

将所述红外识别区和所述主要识别区进行对比，若所述主要识别区和所述红外识别区重叠，则判定为用户本人；若所述主要识别区相对所述红外识别区含有突出区域，则判断非用户本人。

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人脸识别方法，其特征在于，利用支撑向量机对多个所述普通人脸图像的图像信息进行深度学习，得到普通参照样本的步骤包括：

利用支持向量机对多个所述普通人脸图像的眼睛图像、嘴巴图像和鼻子图像进行选取，并根据所述眼睛图像、所述嘴巴图像和所述鼻子图像的各自图像信息以及相互之间的距离进行深度学习，得到普通参照样本。

3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人脸识别方法，其特征在于，利用深度相机和红外热成像仪分别获取相同时刻相同角度的待识别图像的步骤包括：

利用深度相机和红外热成像仪分别获取相同时刻相同角度待测人物的待识别面部主视图、待识别面部左视图和待识别面部右视图。

4.如权利要求3所述的一种基于人工智能的人脸识别方法，其特征在于，将所述红外识别区和所述主要识别区进行对比，若所述主要识别区和所述红外识别区重叠，则判定为用户本人；若所述主要识别区相对所述红外识别区含有突出区域，则判断非用户本人的步骤包括：

将待测人物的待识别面部主视图进行对比，若所述待识别面部主视图的主要识别区相对所述红外识别区含有突出区域，则判断非用户本人；若所述待识别面部主视图的主要识别区与所述红外识别区重叠；

将待测人物的待识别面部左视图进行对比，若所述待识别面部左视图的左要识别区相对所述红外识别区含有突出区域，则判断非用户本人；若所述待识别面部左视图的左要识别区与所述红外识别区重叠；

将待测人物的待识别面部右视图进行对比，若所述待识别面部右视图的右要识别区相对所述红外识别区含有突出区域，则判断非用户本人；若所述待识别面部右视图的右要识别区与所述红外识别区重叠；则判断为用户本人。

5.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人脸识别方法，其特征在于，根据所述红外人脸图像的外轮廓生成与所述外轮廓重叠的红外基线的步骤包括：

选取所述红外人脸图像中最外层像素点，相邻的所述像素连接形成红外基线。

6.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人脸识别方法，其特征在于，所述红外热成像仪采用非制冷型红外热成像仪。

7.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人脸识别方法，其特征在于，所述深度相机采用结构光型深度相机。