本发明涉及人脸识别技术领域，更具体地涉及一种人脸识别方法、装置、系统和存储介质和电子设备。
背景技术
人脸识别技术正在越来越广泛地用于生产生活之中，尤其是基于深度学习的算法崛起之后，整个人脸识别系统的精度得到了大幅提升。但是另一方面，基于深度学习的人脸识别技术比较耗费资源，所以传统低端设备(比如低端门禁机、低端手机等)很难直接承载整个人脸服务。
基于此，基于抓拍模式的深度学习人脸系统开始流行。简单地说，就是客户端低端设备(门禁机、低端手机、抓拍机)进行人脸检测跟踪，并将检测到的人脸通过网络传输都后端服务器，进行识别比对。由于人脸识别可能不是一次比对就能通过比对阈值，所以如果服务端反馈结果不理想，客户端是需要再次进行抓拍的。
因此，一个典型的流程就是“检测-抓拍”与“识别”的反复周期操作，通常“检测-抓拍”与“识别”都是串行进行的，整体时间就是“检测-抓拍”与“识别”这两个时间重复多次的求和，缺乏有效的策略调度。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明提出了一种关于人脸识别的方案，其可以用于人脸识别，也可以用于任何目标对象的识别，只需将人脸替换为其他目标对象即可。下面简要描述本发明提出的关于人脸识别的方案，更多细节将在后续结合附图在具体实施方式中加以描述。
根据本发明一方面，提供了一种人脸识别方法，所述方法包括：针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍以得到人脸图像；将所述一帧图像的人脸图像传输至服务端以用于人脸识别；在开始实施所述传输的同时，继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并缓存所述至少下一帧图像的人脸图像；以及在从所述服务端接收到返回结果时，将所述缓存的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端，并在开始传输时回到所述继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍的步骤。
在本发明的一个实施例中，所述返回结果包括识别未成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别未成功的返回结果时，将所述缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有相同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在本发明的一个实施例中，所述返回结果包括识别成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别成功的返回结果时，将所述缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有不同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在本发明的一个实施例中，所述针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍包括：从所述经采集的一帧图像中检测人脸以得到人脸图像；以及对于所述检测得到的人脸图像进行质量检验，并将通过质量检验的人脸图像确定为待传输至服务端以用于人脸识别的图像。
在本发明的一个实施例中，所述缓存所述至少下一帧图像的人脸图像包括：针对具有相同人脸的人脸图像，缓存其中质量最优的人脸图像。
在本发明的一个实施例中，所述针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍还包括：在检测到人脸后，针对同一个人的不同人脸图像标识同一个人脸标识号码，以用于基于所述人脸标识号码确定不同人脸图像中是否包括相同人脸。
在本发明的一个实施例中，所述质量检验包括检验以下中的至少一项：图像模糊度、人脸姿态以及图像亮度。
根据本发明另一方面，提供了一种用于实现上述人脸识别方法的人脸识别装置，所述装置包括检测抓拍模块、通信模块和缓存模块，其中：所述检测抓拍模块配置为针对经采集的图像逐帧进行人脸的检测抓拍以得到人脸图像；所述通信模块配置为将来自所述检测抓拍模块或来自所述缓存模块的人脸图像传输至服务端以用于人脸识别；所述检测抓拍模块还配置为在所述通信模块开始实施人脸图像的传输时继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并由所述缓存模块缓存所述至少下一帧图像的人脸图像；以及所述通信模块还配置为在从所述服务端接收到返回结果时，将所述缓存模块缓存的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在本发明的一个实施例中，所述返回结果包括识别未成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别未成功的返回结果时，所述通信模块将所述缓存模块缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有相同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在本发明的一个实施例中，所述返回结果包括识别成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别成功的返回结果时，所述通信模块将所述缓存模块缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有不同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在本发明的一个实施例中，所述检测抓拍模块进一步包括人脸检测模块和人脸抓拍模块，其中所述人脸检测模块从所述经采集的一帧图像中检测人脸以得到人脸图像；所述人脸抓拍模块对于所述人脸检测模块检测得到的人脸图像进行质量检验，并将通过质量检验的人脸图像确定为待由所述通信模块传输至服务端以用于人脸识别的图像。
在本发明的一个实施例中，所述缓存模块缓存所述至少下一帧图像的人脸图像包括：针对具有相同人脸的人脸图像，缓存其中质量最优的人脸图像。
在本发明的一个实施例中，所述人脸检测模块还用于：在检测到人脸后，针对同一个人的不同人脸图像标识同一个人脸标识号码，以用于由所述通信模块或所述缓存模块基于所述人脸标识号码确定不同人脸图像中是否包括相同人脸。
在本发明的一个实施例中，所述人脸抓拍模块所实施的质量检验包括检验以下中的至少一项：图像模糊度、人脸姿态以及图像亮度。
根据本发明又一方面，提供了一种人脸识别系统，所述系统包括存储装置和处理器，所述存储装置上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行上述任一项所述的人脸识别方法。
根据本发明再一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时执行上述任一项所述的人脸识别方法。
根据本发明再一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括图像采集装置和上述的人脸识别装置。
根据本发明实施例的人脸识别方法、装置、系统、存储介质和电子设备在将检测抓拍得到的人脸图像传输至服务端识别的同时，继续进行检测抓拍获得人脸图像并进行缓存，在服务端返回结果后，能够立刻传输缓存的人脸图像，实现无缝衔接，从而提高整体人脸识别的效率。
附图说明
通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1示出用于实现根据本发明实施例的人脸识别方法、装置、系统和存储介质的示例电子设备的示意性框图；
图2示出根据本发明实施例的人脸识别方法的示意性流程图；
图3示出根据本发明实施例的人脸识别装置的示意性框图；以及
图4示出根据本发明实施例的人脸识别系统的示意性框图。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。
首先，参照图1来描述用于实现本发明实施例的人脸识别方法、装置、系统和存储介质的示例电子设备100。
如图1所示，电子设备100包括一个或多个处理器102、一个或多个存储装置104、输入装置106、输出装置108以及图像采集装置110，这些组件通过总线系统112和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注意，图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，所述电子设备也可以具有其他组件和结构。
所述处理器102可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制所述电子设备100中的其它组件以执行期望的功能。
所述存储装置104可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器102可以运行所述程序指令，以实现下文所述的本发明实施例中(由处理器实现)的客户端功能以及/或者其它期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据，例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。
所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。
所述输出装置108可以向外部(例如用户)输出各种信息(例如图像或声音)，并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。
所述图像采集装置110可以采集用户期望的图像(例如照片、视频等)，并且将所采集的图像存储在所述存储装置104中以供其它组件使用。图像采集装置110可以是摄像头。
示例性地，用于实现根据本发明实施例的人脸识别方法和装置的示例电子设备可以被实现为诸如门禁机、手机、抓拍机、平板电脑等。
下面，将参考图2描述根据本发明实施例的人脸识别方法200。如图2所示，人脸识别方法200可以包括如下步骤：
在步骤s210，针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍以得到人脸图像。
在一个实施例中，针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍可以包括人脸检测和人脸抓拍。其中，人脸检测可以包括从所述经采集的一帧图像中检测人脸以得到人脸图像。人脸抓拍可以包括对于所述检测得到的人脸图像进行质量检验，并将通过质量检验的人脸图像确定为待传输至服务端以用于人脸识别的图像。
示例性地，人脸抓拍对于所述检测得到的人脸图像的质量检验可以包括检验以下中的至少一项：图像模糊度、人脸姿态以及图像亮度。例如，检验图像模糊度是否低于预定的阈值；检验人脸的三维角度是否在预定阈值范围内；检验人脸图像的亮度是否在预定阈值范围内等，满足这些条件中的至少一项或者多项时，才确定人脸图像通过质量检验。在其他示例中，人脸抓拍对于所述检测得到的人脸图像的质量检验还可以包括其他的项目。基于对于所检测得到的人脸图像的质量检验，可以过滤掉质量不佳的不利于进行人脸识别的图像，从而提高人脸识别的成功率，提高效率。
此外，在一些应用场景中，步骤s210也可以仅针对经采集的一帧图像进行人脸检测以得到人脸图像，而无需进行人脸抓拍。
在步骤s220，将所述一帧图像的人脸图像传输至服务端以用于人脸识别。
在一个实施例中，步骤s220中所述的“服务端”可以理解为包括进行人脸识别所需的底库的本地服务器或远程服务器。示例性地，可以通过任何合适的有线或无线网络将人脸图像传输至服务端，以由服务端对该人脸图像进行人脸识别。
在步骤s230，在开始实施所述传输的同时，继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并缓存所述至少下一帧图像的人脸图像。
此处，应该注意，虽然在图2所示的流程图中将步骤s230示出为在步骤s220之后，但其实步骤s230和步骤s220是并行进行的。换言之，在实施人脸图像的传输和人脸识别的期间，可以与其并行地进行至少下一帧图像的检测抓拍，而非等到进行人脸识别的服务端返回结果后再对下一帧图像进行人脸的检测抓拍。很明显，本发明的这种方案能够大大提高人脸识别的速度。
此外，之所以在步骤s230是继续针对“至少”下一帧图像进行人脸的检测抓拍，是因为人脸图像的传输和人脸识别所耗费的时间可能足够用于不止一帧图像的检测抓拍，当然也可以仅够甚至不够一帧图像的检测抓拍。但是，无论如何，在实施人脸图像的传输和人脸识别的期间，与其并行地继续进行至少下一帧图像的人脸识别均可以提高整体人脸识别的效率。
在步骤s240，在从所述服务端接收到返回结果时，将所述缓存的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端，并在开始传输时回到所述继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍的步骤。
在一个实施例中，在步骤s240从服务端接收到的返回结果可以包括识别未成功的返回结果。其中，识别未成功可以表示基于先前传输至服务端的那一帧人脸图像没有从底库中找到相应的匹配的结果。之所以没有找到匹配结果，可能是底库中确实不存在相应的匹配结果，也可能是仅靠上一帧人脸图像不足以得到匹配结果。不论如何，当从服务端接收到识别未成功的返回结果时，可以将步骤s230缓存的人脸图像中与已传输至服务端的那一帧图像的人脸图像具有相同人脸(应注意，相同人脸应理解为相同的人的人脸)的人脸图像中的至少一个传输至服务端，以由服务端再次对该人进行人脸识别。
进一步地，当从服务端接收到识别未成功的返回结果时，可以从步骤s230缓存的与已传输至服务端的那一帧图像的人脸图像具有相同人脸的人脸图像中选择质量最佳的人脸图像传输至服务端。
此外，在缓存人脸图像时，如果对于同一人的人脸包括多个经检测抓拍处理的人脸图像，可以仅缓存该人的质量最佳的人脸图像。基于此，在将缓存好的人脸图像传输至服务端时，仅传输该质量最佳的人脸图像即可，不仅节省传输时间，也提高识别成功率和效率。
此外，在实施该次传输的同时，可以继续回到步骤s230的操作，即在实施传输的同时，继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并缓存所述至少下一帧图像的人脸图像。
在另一个实施例中，在步骤s240从服务端接收到的返回结果可以包括识别成功的返回结果。其中，识别成功可以表示基于先前传输至服务端的那一帧人脸图像已经从底库中找到相应的匹配的结果。当从服务端接收到识别成功的返回结果时，可以将步骤s230缓存的人脸图像中与已传输至服务端的那一帧图像的人脸图像具有不同人脸(应注意，不同人脸应理解为不同的人的人脸)的人脸图像中的至少一个传输至服务端，以由服务端对其他的人进行人脸识别。此外，与上一个实施例中类似，在传输时，可以仅传输质量最佳的人脸图像，或者在缓存时针对同一人的人脸就仅缓存质量最佳的人脸图像。
同样地，在实施该次传输的同时，可以继续回到步骤s230的操作，即在实施传输的同时，继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并缓存所述至少下一帧图像的人脸图像。
由上述的实施例中可以看出，本发明的方案使得在前一帧经检测抓拍处理后的图像在传输和识别期间就对后一帧或后几帧的图像进行检测抓拍后缓存下来，以预备在前一帧识别未成功时，可以直接传输经检测抓拍处理好的已经被缓存下来的图像，而无需在从服务端接收到前一帧识别未成功时，再开始对下一帧图像进行检测抓拍，从而有效提高了整体人脸识别的效率。或者，即使前一帧识别成功，也可以基于缓存好的人脸图像进行下次人脸识别任务(其他人的人脸识别)，也可以提高整体人脸识别的效率。
总之，无论已传输至服务端的人脸图像是否识别成功，在开始实施人脸图像传输的同时，继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并缓存所述至少下一帧图像的人脸图像以用于后续的人脸识别，可以使得检测抓拍与传输识别有效地并行执行，因此能够有效提高整体人脸识别的效率。
此外，在上述的实施例中，可以基于人脸标识号码来确定两个人脸图像中是否具有相同的人的人脸。其中，该人脸标识号码可以在前述的人脸检测时赋予。也就是说，在检测到人脸后，可以对该人脸标识一个人脸标识号码，同一个人的人脸标识号码在不同帧中也是相同的。因此，与前述的示例对应的，可以基于人脸标识号码从缓存中找到与之前传输至服务端的人脸图像中具有相同人脸(或不同人脸)的人脸图像；此外，可以基于人脸标识号码缓存该人脸标识号码对应的人脸图像中质量最优的一张人脸图像。
下面我们通过一个具体的示例来展示本发明的方案的有益效果。例如，我们假设，对经采集图像进行检测所需时间为td，进行抓拍所需时间为ta，将人脸图像传输至服务端所需时间为tn，对人脸图像进行人脸识别所需时间为tr。此外，假设识别n帧才得到识别成功的结果。
那么，传统的做法是检测、抓拍、传输、识别这四个过程串行进行，各自重复n次，即所需总时间t1为t1＝n*(td+ta+tn+tr)。
相比之下，根据本发明的上述方案，在将人脸图像传输至服务端识别的同时，本地继续检测抓拍，其所需总时间t2为t2＝td+ta+tn+tr+(n-1)*max(td+ta,tn+tr)，其中，max(td+ta,tn+tr)是指取td+ta与tn+tr中的较大值。很明显，t2小于t1，因为本地检测抓拍和服务端传输识别被有效地并行处理了。
根据上述td、ta、tn、tr各自数值的不同，整体提高的效率也不同。例如，以某设备为例，假定td＝200ms，ta＝50ms，tn＝250ms，tr＝150ms(其中，ms表示毫秒)，n＝3，那么：t1＝3*(200+50+250+50)＝1.95s(其中，s表示秒)；t2＝(200+50+250+150)+2*max(200+50,250+150)＝1.45s，因此，所需时间优化了将近26％。
基于上面的描述，根据本发明实施例的人脸识别方法在将检测抓拍得到的人脸图像传输至服务端识别的同时，继续进行检测抓拍获得人脸图像并进行缓存，在服务端返回结果后，能够立刻传输缓存的人脸图像，实现无缝衔接，从而提高整体人脸识别的效率。
以上示例性地描述了根据本发明实施例的人脸识别方法。示例性地，根据本发明实施例的人脸识别方法可以在具有存储器和处理器的设备、装置或者系统中实现。
此外，根据本发明实施例的人脸识别方法处理速度快，可以方便地部署到门禁机、抓拍机上，也可以方便地部署到智能手机、平板电脑、个人计算机等移动设备上。
下面结合图3描述本发明另一方面提供的人脸识别装置。图3示出了根据本发明实施例的人脸识别装置300的示意性框图。
如图3所示，根据本发明实施例的人脸识别装置300包括检测抓拍模块310、通信模块320和缓存模块330。所述各个模块可分别执行上文中结合图2描述的人脸识别方法200的各个步骤/功能。以下仅对人脸识别装置300的各模块的主要功能进行描述，而省略以上已经描述过的细节内容。
检测抓拍模块配置310为针对经采集的图像逐帧进行人脸的检测抓拍以得到人脸图像。通信模块320配置为将来自所述检测抓拍模块310或来自所述缓存模块330的人脸图像传输至服务端以用于人脸识别。检测抓拍模块310还配置为在通信模块320开始实施人脸图像的传输时继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并由缓存模块330缓存所述至少下一帧图像的人脸图像。通信模块320还配置为在从所述服务端接收到返回结果时，将缓存模块330缓存的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在一个实施例中，检测抓拍模块310可以包括人脸检测模块和人脸抓拍模块(未在图3中示出)。其中，人脸检测模块可以从所述经采集的一帧图像中检测人脸以得到人脸图像。人脸抓拍模块可以对于所述人脸检测模块检测得到的人脸图像进行质量检验，并将通过质量检验的人脸图像确定为待由通信模块320传输至服务端以用于人脸识别的图像。
示例性地，人脸抓拍模块进行的人脸抓拍对于所述检测得到的人脸图像的质量检验可以包括检验以下中的至少一项：图像模糊度、人脸姿态以及图像亮度。例如，检验图像模糊度是否低于预定的阈值；检验人脸的三维角度是否在预定阈值范围内；检验人脸图像的亮度是否在预定阈值范围内等，满足这些条件中的至少一项或者多项时，才确定人脸图像通过质量检验。在其他示例中，人脸抓拍模块进行的人脸抓拍对于所述检测得到的人脸图像的质量检验还可以包括其他的项目。基于人脸抓拍模块对于人脸检测模块所检测得到的人脸图像的质量检验，可以过滤掉质量不佳的不利于进行人脸识别的图像，从而提高人脸识别的成功率，提高效率。
此外，在一些应用场景中，检测抓拍模块310也可以仅包括人脸检测模块，针对经采集的一帧图像进行人脸检测以得到人脸图像，而无需包括人脸抓拍模块进行人脸抓拍。
在一个实施例中，通信模块320将人脸图像传输至的“服务端”可以理解为包括进行人脸识别所需的底库的本地服务器或远程服务器。示例性地，通信模块320可以通过任何合适的有线或无线网络将人脸图像传输至服务端，以由服务端对该人脸图像进行人脸识别。
在通信模块320开始实施所述传输的同时，检测抓拍模块310继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并由缓存模块330缓存所述至少下一帧图像的人脸图像。
在通信模块320从所述服务端接收到返回结果时，可将缓存模块330缓存的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。并且，在通信模块320开始传输时，检测抓拍模块310继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍。
在一个实施例中，通信模块320从服务端接收到的返回结果可以包括识别未成功的返回结果。其中，识别未成功可以表示基于先前传输至服务端的那一帧人脸图像没有从底库中找到相应的匹配的结果。之所以没有找到匹配结果，可能是底库中确实不存在相应的匹配结果，也可能是仅靠上一帧人脸图像不足以得到匹配结果。不论如何，当通信模块320从服务端接收到识别未成功的返回结果时，可以将缓存模块330缓存的人脸图像中与已传输至服务端的那一帧图像的人脸图像具有相同人脸(应注意，相同人脸应理解为相同的人的人脸)的人脸图像中的至少一个传输至服务端，以由服务端再次对该人进行人脸识别。
进一步地，当通信模块320从服务端接收到识别未成功的返回结果时，可以从缓存模块330缓存的与已传输至服务端的那一帧图像的人脸图像具有相同人脸的人脸图像中选择质量最佳的人脸图像传输至服务端。
此外，在缓存模块330缓存人脸图像时，如果对于同一人的人脸包括多个经检测抓拍处理的人脸图像，可以仅缓存该人的质量最佳的人脸图像。基于此，在通信模块320将缓存好的人脸图像传输至服务端时，仅传输该质量最佳的人脸图像即可，不仅节省传输时间，也提高识别成功率和效率。
此外，在通信模块320实施该次传输的同时，检测抓拍模块310可以继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并由缓存模块330缓存所述至少下一帧图像的人脸图像。
在另一个实施例中，通信模块320从服务端接收到的返回结果可以包括识别成功的返回结果。其中，识别成功可以表示基于先前传输至服务端的那一帧人脸图像已经从底库中找到相应的匹配的结果。当从服务端接收到识别成功的返回结果时，通信模块320可以将缓存模块330缓存的人脸图像中与已传输至服务端的那一帧图像的人脸图像具有不同人脸(应注意，不同人脸应理解为不同的人的人脸)的人脸图像中的至少一个传输至服务端，以由服务端对其他的人进行人脸识别。此外，与上一个实施例中类似，在通信模块320传输时，可以仅传输质量最佳的人脸图像，或者在缓存模块330缓存时针对同一人的人脸就仅缓存质量最佳的人脸图像。
同样地，在通信模块320实施该次传输的同时，检测抓拍模块310可以继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并由缓存模块330缓存所述至少下一帧图像的人脸图像。
此外，在上述的实施例中，通信模块320或缓存模块330可以基于人脸标识号码来确定两个人脸图像中是否具有相同的人的人脸。其中，该人脸标识号码可以在由人脸检测模块在实施前述的人脸检测时赋予。也就是说，在人脸检测模块检测到人脸后，可以对该人脸标识一个人脸标识号码，同一个人的人脸标识号码在不同帧中也是相同的。因此，与前述的示例对应的，通信模块320可以基于人脸标识号码从缓存中找到与之前传输至服务端的人脸图像中具有相同人脸(或不同人脸)的人脸图像；此外，缓存模块330可以基于人脸标识号码缓存该人脸标识号码对应的人脸图像中质量最优的一张人脸图像。
基于上面的描述，根据本发明实施例的人脸识别装置在将检测抓拍得到的人脸图像传输至服务端识别的同时，继续进行检测抓拍获得人脸图像并进行缓存，在服务端返回结果后，能够立刻传输缓存的人脸图像，实现无缝衔接，从而提高整体人脸识别的效率。
图4示出了根据本发明实施例的人脸识别系统400的示意性框图。人脸识别系统400包括存储装置410以及处理器420。
其中，存储装置410存储用于实现根据本发明实施例的人脸识别方法中的相应步骤的程序代码。处理器420用于运行存储装置410中存储的程序代码，以执行根据本发明实施例的人脸识别方法的相应步骤，并且用于实现根据本发明实施例的人脸识别装置中的相应模块。
在一个实施例中，在所述程序代码被处理器420运行时使得人脸识别系统400执行以下步骤：针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍以得到人脸图像；将所述一帧图像的人脸图像传输至服务端以用于人脸识别；在开始实施所述传输的同时，继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并缓存所述至少下一帧图像的人脸图像；以及在从所述服务端接收到返回结果时，将所述缓存的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端，并在开始传输时回到所述继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍的步骤。
在一个实施例中，所述返回结果包括识别未成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别未成功的返回结果时，将所述缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有相同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在一个实施例中，所述返回结果包括识别成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别成功的返回结果时，将所述缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有不同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在一个实施例中，在所述程序代码被处理器420运行时使得人脸识别系统400执行的所述针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍包括：从所述经采集的一帧图像中检测人脸以得到人脸图像；以及对于所述检测得到的人脸图像进行质量检验，并将通过质量检验的人脸图像确定为待传输至服务端以用于人脸识别的图像。
在一个实施例中，在所述程序代码被处理器420运行时使得人脸识别系统400执行的所述缓存所述至少下一帧图像的人脸图像包括：针对具有相同人脸的人脸图像，缓存其中质量最优的人脸图像。
在一个实施例中，在所述程序代码被处理器420运行时使得人脸识别系统400执行的所述针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍还包括：在检测到人脸后，针对同一个人的不同人脸图像标识同一个人脸标识号码，以用于基于所述人脸标识号码确定不同人脸图像中是否包括相同人脸。
在一个实施例中，在所述程序代码被处理器420运行时使得人脸识别系统400执行的所述质量检验包括检验以下中的至少一项：图像模糊度、人脸姿态以及图像亮度。
此外，根据本发明实施例，还提供了一种存储介质，在所述存储介质上存储了程序指令，在所述程序指令被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的人脸识别方法的相应步骤，并且用于实现根据本发明实施例的人脸识别装置中的相应模块。所述存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、便携式紧致盘只读存储器(cd-rom)、usb存储器、或者上述存储介质的任意组合。所述计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。
在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机运行时可以实现根据本发明实施例的人脸识别装置的各个功能模块，并且/或者可以执行根据本发明实施例的人脸识别方法。
在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机或处理器运行时使计算机或处理器执行以下步骤：针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍以得到人脸图像；将所述一帧图像的人脸图像传输至服务端以用于人脸识别；在开始实施所述传输的同时，继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍，并缓存所述至少下一帧图像的人脸图像；以及在从所述服务端接收到返回结果时，将所述缓存的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端，并在开始传输时回到所述继续针对至少下一帧图像进行人脸的检测抓拍的步骤。
在一个实施例中，所述返回结果包括识别未成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别未成功的返回结果时，将所述缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有相同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在一个实施例中，所述返回结果包括识别成功的返回结果，并且，当从所述服务端接收到所述识别成功的返回结果时，将所述缓存的人脸图像中与已传输至所述服务端的所述一帧图像的人脸图像具有不同人脸的人脸图像中的至少一个传输至所述服务端。
在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机或处理器运行时使计算机或处理器执行的所述针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍包括：从所述经采集的一帧图像中检测人脸以得到人脸图像；以及对于所述检测得到的人脸图像进行质量检验，并将通过质量检验的人脸图像确定为待传输至服务端以用于人脸识别的图像。
在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机或处理器运行时使计算机或处理器执行的所述缓存所述至少下一帧图像的人脸图像包括：针对具有相同人脸的人脸图像，缓存其中质量最优的人脸图像。
在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机或处理器运行时使计算机或处理器执行的所述针对经采集的一帧图像进行人脸的检测抓拍还包括：在检测到人脸后，针对同一个人的不同人脸图像标识同一个人脸标识号码，以用于基于所述人脸标识号码确定不同人脸图像中是否包括相同人脸。
在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机或处理器运行时使计算机或处理器执行的所述质量检验包括检验以下中的至少一项：图像模糊度、人脸姿态以及图像亮度。
此外，根据本发明实施例，还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括图像采集装置和人脸识别装置。其中，该图像采集装置可以用于采集图像，该人脸识别装置可以对图像采集装置采集的图像进行前文结合图2所描述的人脸识别方法。其中，该人脸识别装置可以采用前文结合图3所述的人脸识别装置300实现，或者也可以采用前文结合图4所述的人脸识别系统400实现。本领域普通技术人员可以结合前文关于图3或图4的描述理解根据本发明实施例的电子设备所包括的人脸识别装置的操作以及该电子设备的操作，为了简洁，此处不再赘述。
根据本发明实施例的人脸识别方法、装置、系统、存储介质和电子设备在将检测抓拍得到的人脸图像传输至服务端识别的同时，继续进行检测抓拍获得人脸图像并进行缓存，在服务端返回结果后，能够立刻传输缓存的人脸图像，实现无缝衔接，从而提高整体人脸识别的效率。
尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。
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、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备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设备，或一些特征可以忽略，或不执行。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该本发明的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。