一种人脸识别方法及装置与流程

本申请属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置。

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脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

当人们应用人脸识别时，由于不同的人，身高差别，人脸识别摄像机固定在一个位置时，无法兼顾到不同身高的人群，装太高，个子矮点的要垫脚进行人脸采集，装太低时，个子高的要低头俯视进行人脸采集，因角度的不理想，使得人脸采集的图像效果差，视频图像干扰因素多。因此，现有技术中在识别人脸时所采集到人脸图像不完整，而导致人脸识别不准确的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例提供了人脸识别方法及装置，以解决现有技术中在识别人脸时所采集到人脸图像不完整，而导致人脸识别不准确的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种人脸识别方法，包括：

获取待测人员的人脸画面；

识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；

当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；所述目标高度用于将所述人脸区域聚焦在所述画面显示区域的中间区段；

获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

本申请实施例的第二方面提供了一种人脸识别装置，包括：

获取单元，用于获取待测人员的人脸画面；

定位单元，用于识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；

调整单元，用于当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；所述目标高度用于将所述人脸区域聚焦在所述画面显示区域的中间区段；

识别单元，用于获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

本申请实施例的第三方面提供了一种人脸识别装置，包括：处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储支持装置执行上述方法的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：获取待测人员的人脸画面；识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。通过预先划分画面显示区域中的区段位置，并根据区段划分方式确定实时获取到的人脸画面对应的实时区段，根据实时区段来调整镜头的拍摄高低，保证了人脸识别过程中的人脸图像获取的准确度，并通过计算人脸图像与预存图像之间的特征相似度来识别人脸，提高了人脸识别的成功率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例一提供的人脸识别方法的流程图；

图2是本申请实施例二提供的人脸识别方法的流程图；

图3是本申请实施例三提供的人脸识别装置的示意图；

图4是本申请实施例四提供的人脸识别装置的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

参见图1，图1是本申请实施例一提供的一种人脸识别方法的流程图。本实施例中人脸识别方法的执行主体为具有人脸识别功能的装置，包括但不限于计算机、服务器、平板电脑或者终端等装置。如图所示的人脸识别方法可以包括以下步骤：

s101：获取待测人员的人脸画面。

当人们应用人脸识别时，由于不同的人，身高差别，人脸识别摄像机固定在一个位置时，无法兼顾到不同身高的人群，装太高，个子矮点的要垫脚进行人脸采集，装太低时，个子高的要低头俯视进行人脸采集，因角度的不理想，使得人脸采集的图像效果差，视频图像干扰因素多，合格率低，影响采集效果，同时给用户的体验很差。

我们先获取待测人员的人脸画面。本实施例中获取人脸画面的装置可以是摄像装置，本实施例中的人脸画面可以是视频形式，也可以是图像形式，此处不做限定。

同时需要说明的是，由于待测人员的高度、远近以及拍摄角度的不同，所拍摄到的人脸画面中可能包括部分、或者全部的人脸区域，若包含全部的人脸区域，则其中的人脸区域的位置可能偏高或者偏低，人脸区域可能清晰也可能模糊，且人脸区域的大小也会应为被测人员与摄像装置之间的距离远近，而过小或者过大。

进一步的，步骤s102之前，还可以包括步骤s1021～s1022：

s1021：设定每个区段对应的区段宽度在所述画面显示区域中的区域占比。

本实施例中为了确定待测人员在画面显示区域中的位置，我们在画面显示区域设定了不同的显示区段，用于通过不同的显示区段来衡量实时拍摄得到的人脸区域在画面显示区域中的位置。

首先，我们设定至少三个区段，以及每个区段的区段宽度在画面显示区域中的区域占比，以通过区域占比来划分每个区段的在画面显示区域中所包括的区域。

优选的，本实施例中可以设定五个区段，在画面显示区域中由上至下依次为：上一区、上二区、中区、下二区以及下一区。其中每个区段的区段宽度可以是相同的，即平均分配，也可以是不同的。例如，将中区的区域占比设置为0.6，中区之外的其余区域之间平均分配剩余的画面显示区域。通过这种画面显示区域的分配方式，可以提高中区的所占面积，以提高人像区域在画面显示区域中区的概率，提高人脸识别的效率。

s1022：根据各个区域占比和人脸画面的大小，确定所述画面显示区域中各个区段对应的划分界限。

在确定了每个区段在画面显示区域中的区域占比之后，我们根据区域占比和人脸画面的大小，确定画面显示区域中各个区段对应的划分界限，通过这种方式来确定画面显示区域中的各个区段。

进一步的，除了根据区段宽度横向平均划分区段的方式之外，我们还可以根据不同的方向和角度来划分区块，例如左上、右上、中间、左下以及右下等，此处仅为示例，对区段的划分可以根据实际的使用环境来确定。

s102：识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段。

在划分好画面区段之后，我们根据画面区段的划分方式，识别人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中的实时区段。

示例性地，在画面显示区域中显示有人脸画面，人脸画面中包括了人脸区域，我们通过确定人脸区域在画面显示区域中的区段位置，便可以将该区段位置作为当前人脸区域的实时区段。

需要说明的是，本实施例中，在步骤s102中的人脸区域可以是完整的人脸区域，也可以是不完整的人脸区域。当人脸区域是完整时，进行正常处理。当人脸区域不完整时，可以识别当前人脸区域中的人脸特征，根据人脸区域中所包含的人脸特征来确定实时区段。

s103：当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；所述目标高度用于将所述人脸区域聚焦在所述画面显示区域的中间区段。

在确定了实时区段之后，我们根据实时区段，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度，以将人脸区域聚焦在画面显示区域的中间区段。

示例性地，如果人脸位于五个区段的上一区或上二区时，控制信号控制电动升降机构带动人脸采集摄像机上移到对应高度，并根据人脸采集摄像机所拍摄到的人脸位置精细调整高低至待检的人脸位于采集摄像机拍摄中心。同法，如果人脸位于五个区段的下一区或下二区时，控制信号控制电动升降机构带动人脸采集摄像机下移到对应高度，并根据人脸采集摄像机所拍摄到的人脸位置精细调整高低至待检的人脸位于采集摄像机拍摄中心。

s104：获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

在调整了拍摄高度之后，获取调整高度之后拍摄的目标画面，以根据预存的身份信息和目标画面，来识别待测人员的身份。应用前，人脸识别系统要对相关人员预先进行人脸样本采集，采集的样品录入智能分析的内存数据库内。也可通过广域网调取特定服务器内已存有的身份信息照片实时比对。

进一步的，本实施例中的步骤s104可以具体包括步骤s1041～s1044：

s1041：获取调整高度之后拍摄的目标画面，并提取所述目标画面中的实时人像特征。

在调整高度之后，我们获取调整高度之后拍摄的目标画面，并从目标画面中提取实时人像特征。本实施例中的人像特征可以包括脸型、五官形状、五官位置等，此处不做限定。

具体的，人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。可选的，本实施例中的人脸特征提取的方法，可以是是基于知识的表征方法，也可以是基于代数特征或统计学习的表征方法，此处不做限定。其中，基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征。

s1042：从数据库中提取所述预存的身份信息对应的预存人像特征。

本实施例中预存有合规人员的身份信息，其中，身份信息可以包括人像特征。可选的，本实施例中提取人像特征的方式可以包括：

读取预存在本地的本地身份信息，从所述本地身份信息中提取所述预存人像特征；或，

获取预存在预设服务器中的云端身份信息，从所述云端身份信息中提取所述预存人像特征。

具体的，我们可以通过存储在本地，即智能分析盒的内存数据库中，读取预存在本地的本地身份信息，从本地身份信息中提取预存人像特征。或者从广域网调取特定服务器内已存有的云端身份信息，此处不做限定，同时，从两种身份信息中提取人像特征的方式与步骤s1041中的提取方式相同，此处不做详细说明。

s1043：计算所述预存人像特征和所述实时人像特征之间的相似度。

在提取出预存人像特征和实时人像特征之后，我们通过计算预存人像特征和实时人像特征之间的相似度，来确定实时采集到的人脸图像的是否可以通过人脸识别的验证。

人脸特征之间可以进行比较获取相似度，从而判断两个特征对应的是不是同一个人。因为特征是建模后的数据，所以两个特征比较耗时会非常少。有的应用场景中可以提前将待比较的人脸图片先进行特征提取，后续只是拿来用即可。本实施例中计算相似度的方式可以是通过欧式距离或余弦距离等，此处不做限定。

s1044：当所述相似度大于或者等于预设阈值时，播放身份识别通过的语音。

当相似度大于或者等于预设阀值时，输出检测合格的结果音频告知被识别人，电动升降机构恢复默认位置至中间高度，检测完毕。当相似度小于阀值时，音频告知被识别人未检测通过，要求重复检测，当三次检测不合格时，则检测完毕，并音频告知被识别人未通过与检测完成。

上述方案，通过获取待测人员的人脸画面；识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；所述目标高度用于将所述人脸区域聚焦在所述画面显示区域的中间区段；获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。通过预先划分画面显示区域中的区段位置，并根据区段划分方式确定实时获取到的人脸画面对应的实时区段，根据实时区段来调整镜头的拍摄高低，保证了人脸识别过程中的人脸图像获取的准确度，并通过计算人脸图像与预存图像之间的特征相似度来识别人脸，提高了人脸识别的成功率。

参见图2，图2是本申请实施例二提供的一种人脸识别方法的流程图。本实施例中人脸识别方法的执行主体为具有人脸识别功能的装置，包括但不限于计算机、服务器、平板电脑或者终端等装置。如图所示的人脸识别方法可以包括以下步骤：

s201：获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面。

本实施例中的摄像装置包括两个类型，第一摄像镜头和第二摄像镜头，其中第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面，上下拍摄角大于120度，固定在不活动的支架上用于对摄像机前方大范围区域视频采集，用于检测人脸位置。广角摄像机的图像界面从上至下分五个区域，依次上一区，上二区，中区，下二区，下一区。

s202：识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段。

在本实施例中s202与图1对应的实施例中s101的实现方式完全相同，具体可参考图1对应的实施例中的s101的相关描述，在此不再赘述。

s203：当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面。

本实施例中预置有第二摄像镜头，也叫窄角摄像机，用于精细的人脸抓拍，视角可选择尽量窄，例如小于50度，人脸采集摄像机拍摄方向与广角摄像机一致，固定在升降机械模组的活动轴上，可随升降支架上下调节。本实施例中还预置有一套电动升降配件，包含升降杆与电机组件，执行对人脸采集摄像机，即第二摄像镜头进行上升与下降动作。

在通过第一摄像头获取到人脸画面，并通过识别人脸画面确定了人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中的实时区段之后，由于被测人员的站立位置、身高以及第一摄像镜头的拍摄角度等原因，该实时区段可以在画面显示区域的中区，还可能在上一区、下二区等其他区域，因此，我们需要根据不同的实时区段来调整第二摄像镜头的高度，以获取到清晰、完整、大小均衡的目标画面。

进一步的，步骤s203可以具体包括：

若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的上一区或上二区，则控制所述第二摄像镜头上移至目标高度；

若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的下一区或下二区，则控制所述第二摄像镜头下移至目标高度。

具体的，如果人脸位于五个区段的上一区或上二区时，控制信号控制电动升降机构带动人脸采集摄像机上移到对应高度，并根据人脸采集摄像机所拍摄到的人脸位置精细调整高低至待检的人脸位于采集摄像机拍摄中心。同法，如果人脸位于五个区段的下一区或下二区时，控制信号控制电动升降机构带动人脸采集摄像机下移到对应高度，并根据人脸采集摄像机所拍摄到的人脸位置精细调整高低至待检的人脸位于采集摄像机拍摄中心。

除此之外，如果人脸位于五个区段的中区时，则控制第二摄像镜头聚焦人脸区域微调拍摄角度，即直接精细调整人脸采集摄像机高低至待检的人脸位于采集摄像机拍摄中心。

s204：获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

在调整了拍摄高度之后，获取调整高度之后拍摄的目标画面，以根据预存的身份信息和目标画面，来识别待测人员的身份。人脸摄像机高度调整合理后，智能分析盒进行对人脸比对环节，方法两种：

第一种是离线比对，通过将采集摄像机拍摄的人脸与智能分析盒的内存数据库的人脸库进行特征比对，比对特征包括脸型、五官形状、五官位置、计算出相似度，当相似度大于阀值时，输出检测合格的结果音频告知被识别人，电动升降机构恢复默认位置至中间高度，检测完毕，当相似度小于阀值时，音频告知被识别人未检测通过，要求重复检测，当三次检测不合格时，则检测完毕，并音频告知被识别人未通过与检测完成。

第二种是在线比对，通过将采集摄像机拍摄的人脸与广域网调取特定服务器内已存有的身份信息照片实时比对，比对特征包括脸型、五官形状、五官位置、计算出相似度，当相似度大于阀值时，输出检测合格的结果音频告知被识别人，电动升降机构恢复默认位置至中间高度，检测完毕，当相似度小于阀值时，音频告知被识别人未检测通过，要求重复检测，当三次检测不合格时，则检测完毕，并音频告知被识别人未通过与检测完成。

上述方案，通过获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面；识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面；获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。本实施例通过预置的第一摄像镜头拍摄广角的人像画面，通过人像画面中的人脸位置来调节第二摄像镜头的拍摄高度，得到大小适中、显示清楚的人脸图像，并通过计算人脸图像与预存图像之间的特征相似度来识别人脸，提高了人脸识别的准确度。

参见图3，图3是本申请实施例三提供的一种人脸识别装置的示意图。人脸识别装置300可以为具有人脸识别功能的装置。本实施例的人脸识别装置300包括的各单元用于执行图1对应的实施例中的各步骤，具体请参阅图1及图1对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。本实施例的人脸识别装置300包括：

获取单元301，用于获取待测人员的人脸画面；

定位单元302，用于识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；

调整单元303，用于当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；所述目标高度用于将所述人脸区域聚焦在所述画面显示区域的中间区段；

识别单元304，用于获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

进一步的，所述获取单元301还用于：获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面；

进一步的，所述调整单元303还用于：当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面；

进一步的，所述识别单元304还用于：获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

进一步的，所述人脸识别装置还包括：

占比设定单元，用于设定每个区段对应的区段宽度在所述画面显示区域中的区域占比；

区域设定单元，用于根据各个区域占比和人脸画面的大小，确定所述画面显示区域中各个区段对应的划分界限。

进一步的，所述调整单元还包括：

上移单元，用于若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的上一区或上二区，则控制所述第二摄像镜头上移至目标高度；

下移单元，用于若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的下一区或下二区，则控制所述第二摄像镜头下移至目标高度。

进一步的，所述识别单元还包括：

第一特征单元，用于获取调整高度之后拍摄的目标画面，并提取所述目标画面中的实时人像特征；

第二特征单元，用于从数据库中提取所述预存的身份信息对应的预存人像特征；

计算单元，用于计算所述预存人像特征和所述实时人像特征之间的相似度；

身份识别单元，用于当所述相似度大于或者等于预设阈值时，播放身份识别通过的语音。

进一步的，所述第二特征单元还包括：

第一读取单元，用于读取预存在本地数据库的本地身份信息，从所述本地身份信息中提取所述预存人像特征；或，

第二读取单元，用于获取预存在预设服务器数据库中的云端身份信息，从所述云端身份信息中提取所述预存人像特征。

上述方案，通过获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面；识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面；获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。本实施例通过预置的第一摄像镜头拍摄广角的人像画面，通过人像画面中的人脸位置来调节第二摄像镜头的拍摄高度，得到大小适中、显示清楚的人脸图像，并通过计算人脸图像与预存图像之间的特征相似度来识别人脸，提高了人脸识别的准确度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

参见图4，图4是本申请实施例四提供的一种人脸识别装置的示意图。如图4所示的本实施例中的人脸识别装置400可以包括：处理器401、存储器402以及存储在存储器402中并可在处理器401上运行的计算机程序403。处理器401执行计算机程序403时实现上述各个人脸识别方法实施例中的步骤。存储器402用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令。处理器401用于执行存储器402存储的程序指令。其中，处理器401被配置用于调用所述程序指令执行以下操作：

处理器401用于：

获取待测人员的人脸画面；

识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；

当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；所述目标高度用于将所述人脸区域聚焦在所述画面显示区域的中间区段；

获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

进一步的，处理器401具体用于

获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面；

当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面；

获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

进一步的，处理器401具体用于

设定每个区段对应的区段宽度在所述画面显示区域中的区域占比；

根据各个区域占比和人脸画面的大小，确定所述画面显示区域中各个区段对应的划分界限。

进一步的，处理器401具体用于

若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的上一区或上二区，则控制所述第二摄像镜头上移至目标高度；

若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的下一区或下二区，则控制所述第二摄像镜头下移至目标高度。

进一步的，处理器401具体用于

获取调整高度之后拍摄的目标画面，并提取所述目标画面中的实时人像特征；

从数据库中提取所述预存的身份信息对应的预存人像特征；

计算所述预存人像特征和所述实时人像特征之间的相似度；

当所述相似度大于或者等于预设阈值时，播放身份识别通过的语音。

进一步的，处理器401具体用于

读取预存在本地数据库的本地身份信息，从所述本地身份信息中提取所述预存人像特征；或，

获取预存在预设服务器数据库中的云端身份信息，从所述云端身份信息中提取所述预存人像特征。

上述方案，通过获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面；识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面；获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。本实施例通过预置的第一摄像镜头拍摄广角的人像画面，通过人像画面中的人脸位置来调节第二摄像镜头的拍摄高度，得到大小适中、显示清楚的人脸图像，并通过计算人脸图像与预存图像之间的特征相似度来识别人脸，提高了人脸识别的准确度。

应当理解，在本申请实施例中，所称处理器401可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

该存储器402可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器401提供指令和数据。存储器402的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器402还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，本申请实施例中所描述的处理器401、存储器402、计算机程序403可执行本申请实施例提供的人脸识别方法的第一实施例和第二实施例中所描述的实现方式，也可执行本申请实施例所描述的终端的实现方式，在此不再赘述。

在本申请的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现：

获取待测人员的人脸画面；

识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；

当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，将预置摄像镜头的位置调整至目标高度；所述目标高度用于将所述人脸区域聚焦在所述画面显示区域的中间区段；

获取调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

进一步的，所述计算机程序被处理器执行时还实现：

获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面；

当所述实时区段不在所述画面显示区域的中间区段时，根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面；

获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。

进一步的，所述计算机程序被处理器执行时还实现：

设定每个区段对应的区段宽度在所述画面显示区域中的区域占比；

根据各个区域占比和人脸画面的大小，确定所述画面显示区域中各个区段对应的划分界限。

进一步的，所述计算机程序被处理器执行时还实现：

若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的上一区或上二区，则控制所述第二摄像镜头上移至目标高度；

若识别到所述人脸区域在所述人脸画面的下一区或下二区，则控制所述第二摄像镜头下移至目标高度。

进一步的，所述计算机程序被处理器执行时还实现：

获取调整高度之后拍摄的目标画面，并提取所述目标画面中的实时人像特征；

从数据库中提取所述预存的身份信息对应的预存人像特征；

计算所述预存人像特征和所述实时人像特征之间的相似度；

当所述相似度大于或者等于预设阈值时，播放身份识别通过的语音。

进一步的，所述计算机程序被处理器执行时还实现：

读取预存在本地数据库的本地身份信息，从所述本地身份信息中提取所述预存人像特征；或，

获取预存在预设服务器数据库中的云端身份信息，从所述云端身份信息中提取所述预存人像特征。

上述方案，通过获取第一摄像镜头实时拍摄的待测人员的人脸画面；所述第一摄像镜头用于拍摄广角镜头下的人脸画面；识别所述人脸画面中的人脸区域在画面显示区域中所处的实时区段；所述画面显示区域按预设的画面区段划分方式划分为多个区段；根据所述实时区段，将第二摄像镜头调整至目标高度；所述第二摄像镜头用于拍摄精确聚焦的人脸画面；获取第二摄像镜头在调整高度之后拍摄的目标画面，根据预存的身份信息和所述目标画面，识别所述待测人员的身份。本实施例通过预置的第一摄像镜头拍摄广角的人像画面，通过人像画面中的人脸位置来调节第二摄像镜头的拍摄高度，得到大小适中、显示清楚的人脸图像，并通过计算人脸图像与预存图像之间的特征相似度来识别人脸，提高了人脸识别的准确度。

所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。