一种人脸识别的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明实施例涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置。
【背景技术】
[0002]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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。但通常状况下，人脸识别只是对人脸可视部分的面部信息进行识别，无法获取人脸其他部分的面部信息，更无法对同一人脸的面部信息进行整合。
[0003]目前人脸识别技术的应用也越来越普遍，但是，现有技术中的人脸识别技术还存在着一些技术缺陷，如受环境影响大、容易被照片欺骗、不适应人脸的自然变化，造成识别率不够高等问题。
[0004]因此，需要一种新的人脸识别的方法及装置，以解决现有技术中存在的识别率差的问题。
【发明内容】
[0005]针对现有技术方案存在的问题，本发明实施例提供一种人脸识别的方法及装置，提高人脸识别流程，从而让通过人脸判断用户身份达到更高准确度。
[0006]本发明实施例提供一种人脸识别的方法，其包括:
[0007]检测视频流图像中是否包含人脸的局部特征的信息，根据检测结果确定所述视频流图像中包含的人脸，确定有效识别的人脸，进行活体检测识别；
[0008]当所述有效识别的人脸满足所述活体检测识别条件时，提取所述视频流图像的单帧图像或照片，生成个体特征头像；
[0009]根据所述个体特征头像进行个体特征信息提取；
[0010]将所述个体特征信息与个体特征库中的样板特征信息进行相似度比对，当相似度大于预设相似度阈值时，则启动相关应用程序。
[0011]优选地，检测视频流图像中是否包含人脸的局部特征的信息，之前还包括，调整视频流图像，所述调整视频流图像，包括:从视频流图像中提取图像的RGB三通道像素，根据各通道像素值分布区间范围，判断各通道像素值的亮度等级，自适应调整动态权值，将各通道像素值的亮度控制在预设的范围。
[0012]优选地，根据检测结果确定所述视频流图像中包含的人脸，确定有效识别的人脸，进行活体检测识别，包括:根据检测结果确定所述视频流图像中包含的人脸的数量，其中，确定所述视频流图像中包含的人脸的数量为一张时，则将该人脸作为所述有效识别的人脸，划定该人脸区域的矩形边界，进行所述活体检测识别；
[0013]确定所述视频流图像中包含的人脸的数量为多张时，则分别统计所述视频流图像中每张人脸的局部特征信息并计算每张人脸的区域面积，当且仅当只有一张人脸的区域面积大于预设的默认面积阈值时，将该人脸作为所述有效识别的人脸，划定该人脸区域的矩形边界，进行所述活体检测识别。
[0014]优选地，所述活体检测识别包括:截取一时间段内的所述有效识别的人脸的视频信息，逐帧提取人眼张开和闭合时眼睛区域的边缘信息，根据所述眼睛区域的边缘信息计算该区域面积的变化，根据该区域的面积的变化判断人眼是否有张开和闭合的动作，当该时间段提取到张开和闭合的动作，即所述有效识别的人脸满足活体检测识别的条件。
[0015]优选地，提取所述视频流图像的单帧图像或照片，生成个体特征头像，包括:确定所述视频流图像的单帧图像或照片中人脸的区域，对人脸的区域进行积分投影和边缘提取，确定脸部椭圆形精确轮廓，以便排除人脸轮廓周围背景的影响。
[0016]优选地，根据所述个体特征头像进行个体特征信息提取，包括:将所述个体特征头像的大小统一缩放，使所述个体特征头像中的人脸区域固定至预设尺寸；
[0017]提取人脸区域内局部特征信息，所述局部特征信息包括:所述局部特征的中心点信息和边界点信息以及人脸的边界点信息，所述局部特征包括:鼻子、嘴巴、左眼、右眼、左眉和右眉，将所述局部特征信息作为第一个体特征信息；
[0018]采用LBP算法，统计人脸区域局部特征的LBP特征谱，根据所述LBP特征谱，做出LBP直方图，提取所述LBP直方图的特征向量，将所述特征向量的集合作为第二个体特征信息；
[0019]所述个体特征信息包括:所述第一个体特征信息和所述第二个体特征信息。
[0020]优选地，还包括，将首次提取的所述个体特征信息作为初始样板特征信息，将初始样板特征信息保存至个体特征库中，以便完成所述个体特征库的建立，其中，所述个特征库中包含:第一样板特征信息和第二样板特征信息。
[0021]优选地，将所述个体特征信息与个体特征库中的样板特征信息进行相似度比对，包括:
[0022]计算所述第一个体特征信息与所述第一样板特征信息相对应的信息之间的余弦值距离，根据所述余弦值距离判断第一相似度，所述余弦值距离越大，所述第一相似度越大；
[0023]根据所述第二个体特征信息与所述第二样板特征信息进行相似度比对得出第二相似度；
[0024]所述第一相似度和所述第二相似度均大于预设相似度阈值，则判定所述相似度大于预设阈值。
[0025]优选地，将提取的所述个体特征信息与个体特征库中的样板特征信息进行相似度比对，包括:进行相似度比对时，将提取的所述个体特征信息按照时间顺序，从最新保存至所述个体特征库中的样板特征信息到初始样板特征信息依次进行比对，当提取的所述个体特征信息与任一一个样板特征信息相似度大于或等于预设相似度阈值时，则比对成功，停止进行比对；
[0026]当提取的所述个体特征信息与所述个体特征库中保存的板特征信息相似度均小于预设相似度阈值时，则比对不成功，需重新提取个体特征信息进行比对。
[0027]优选地，将提取的所述个体特征信息与个体特征库中的样板特征信息进行相似度比对，当相似度大于或等于预设相似度阈值时，则启动相关应用程序，进一步包括:将所述个体特征信息作为样板特征信息保存至所述个体特征库中。
[0028]优选地，将所述个体特征信息作为样板特征信息保存至所述个体特征库中，还包括:当所述个体特征库中的样板特征信息数量已达到预设的数量时，则对所述个体特征库进行更新，对所述个体信息库进行更新的方法，包括:
[0029]除首次保存的样板特征信息外，按时间顺序的前后，后一次保存的样板特征信息替换前一次保存的样板特征信息；
[0030]或除首次保存的样板特征信息外，按时间顺序的前后，删除时间最靠前的样板特征信息，同时将所述个体信息作为样板特征信息保存至所述个体特征库中。
[0031 ]优选地，启动相关应用程序后，还包括，将生成的个体特征头像进行美化处理，设置为用户头像。
[0032]优选地，启动相关应用程序后，还包括，更改所述用户头像，将待更新的头像进行个体特征信息提取，将提取的所述待更新的头像的个体特征信息与个体特征库中的样板特征信息进行相似度对比，当相似度大于预设的相似度阈值时，则比对成功，将所述待更新的头像进行美化处理，允许将所述用户头像更改为所述待更新的头像，否则，提示用户选择包含用户本人头像的图像进行更改用户头像。
[0033]相应地本发明实施例还提供一种人脸识别的装置，其包括:
[0034]检测模块，用于检测调整后的所述视频流图像中是否包含人脸的局部特征的信息，根据检测结果确定所述视频流图像中包含的人脸，确定有效识别的人脸，进行活体检测识别；
[0035]生成模块，用于当所述有效识别的人脸满足所述活体检测识别条件时，提取所述视频流图像的单帧图像或照片，生成个体特征头像；
[0036]提取模块，用于根据所述个体特征头像进行个体特征信息提取；
[0037]比对模块，用于将所述个体特征信息与个体特征库中的样板特征信息进行相似度比对，当相似度大于预设相似度阈值时，则启动相关应用程序。
[0038]优选地，还包括调整模块，用于:调整视频流图像，所述调整视频流图像，包括:从视频流图像中提取图像的RGB三通道像素，根据各通道像素值分布区间范围，判断各通道像素值的亮度等级，自适应调整动态权值，将各通道像素值的亮度控制在预设的范围。
[0039]优选地，所述检测模块，进一步用于:根据检测结果确定所述视频流图像中包含的人脸的数量，其中，确定所述视频流图像中包含的人脸的数量为一张时，则将该人脸作为所述有效识别的人脸，划定该人脸区域的矩形边界，进行所述活体检测识别；
[0040]确定所述视频流图像中包含的人脸的数量为多张时，则分别统计所述视频流图像中每张人脸的局部特征信息并计算每张人脸的区域面积，当且仅当只有一张人脸的区域面积大于预设的默认面积阈值时，将该人脸作为所述有效识别的人脸，划定该人脸区域的矩形边界，进行所述活体检测识别。
[0041 ]优选地，所述检测模块，用于:截取一时间段内的所述有效识别的人脸的视频信息，逐帧提取人眼张开和闭合时眼睛区域的边缘信息，根据所述眼睛区域的边缘信息计算该区域面积的变化，根据该区域的面积的变化判断人眼是否有张开和闭合的动作，当该时间段提取到张开和闭合的动作，即所述有效识别的人脸满足活体检测识别的条件。
[0042]优选地，所述生成模块，用于:确定所述视频流图像的单帧图像或照片中人脸的区域，对人脸的区域进行积分投影和边缘提取，确定脸部椭圆形精确轮廓，以便排除人脸轮廓周围背景的影响。
[0043]优选地，所述提取模块，用于:将所述个体特征头像的大小统一缩放，使所述个体特征头像中的人脸区域固定至预设尺寸；
[0044]提取人脸区域内局部特征信息，所述局部特征信息包括:所述局部特征的中心点信息和边界点信息以及人脸的边界点信息，所述局部特征包括:鼻子、嘴巴、左眼、右眼、左眉和右眉，将所述局部特征信息作为第一个体特征信息；
[0045]采用LBP算法，统计人脸区域局部特征的LBP特征谱，根据所述LBP特征谱，做出LBP直方图，提取所述LBP直方图的特征向量，将所述特征向量的集合作为第二个体特征信息；
[0046]所述个体特征信息包括:所述第一个体特征信息和所述第二个体特征信息。