一种人脸识别的方法及设备与流程

1.本发明涉及人脸识别技术领域，尤指一种人脸识别的方法及设备。


背景技术：

2.人脸识别技术可以应用到生活和工作的各种场景中，以生活中的小区门禁系统为例，若某个用户想要进入某小区时，可以将脸对准门禁系统的摄像头，摄像头采集到该用户的人脸图像后，门禁系统内的处理器处理出人脸信息，再将该人脸信息与预先建立的人脸信息库中的人脸信息进行人脸比对，在比对成功时，即可打开门禁，该用户即可进入该小区。
3.在上述例子中，在进行人脸比对时，需要与人脸信息库进行比对，且该人脸信息库中包括提前采集到的全部用户的人脸信息，如此使得比对数量较多，进而使得需要的比对时间较多，导致用户需要等待较多的时间才能打开门禁系统，降低了用户的体验感受。
4.基于此，如何快速、有效地进行人脸比对，提高用户的体验感受，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种人脸识别的方法及设备，用以快速、有效地进行人脸比对，提高用户的体验感受。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种人脸识别的方法，包括：
7.获取人脸图像；
8.对所述人脸图像进行人脸识别处理，得到处理结果，所述处理结果包括待处理人脸信息；
9.判断预先建立的高频人脸库中是否存在所述待处理人脸信息；
10.若存在，则确定人脸识别成功；
11.若不存在，在判断出预先建立的全部人脸库中存在所述待处理人脸信息时，确定人脸识别成功；
12.其中，在将所述全部人脸库中的人脸信息按照人脸识别成功次数从大到小排序时，所述高频人脸库包括所述全部人脸库中的前n个所述人脸信息，n为大于1的整数。
13.第二方面，本发明实施例提供了一种人脸识别的设备，包括：
14.存储器，用于存储程序指令；
15.处理器，用于调用所述存储器中存储的所述程序指令，按照获得的程序执行如本发明实施例提供的上述人脸识别的方法。
16.本发明有益效果如下：
17.本发明实施例提供的一种人脸识别的方法及设备，在识别出待处理人脸信息时，首先将待处理人脸信息与高频人脸库中的人脸信息进行比对，若比对失败，再与全部人脸库进行比对，并且在将全部人脸库中的人脸信息按照人脸识别成功次数从大到小排序时，
高频人脸库包括全部人脸库中的前n个人脸信息；如此，在进行比对时，先与包括人脸信息的数量较少的高频人脸库进行比对，可以有利于降低对比的数量，进而有利于减少比对所消耗的时间，从而提高比对效率，提高人脸识别的效率，在应用到闸机或门禁等系统时，可以实现秒开闸机或门禁，大大提高用户的体验感受。
附图说明
18.图1为本发明实施例中提供的一种人脸识别的方法的流程图；
19.图2为本发明实施例中提供的具体实施例的流程图；
20.图3为本发明实施例中提供的一种人脸识别的设备的结构示意图。
具体实施方式
21.下面将结合附图，对本发明实施例提供的一种人脸识别的方法及设备的具体实施方式进行详细地说明。需要说明的是，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
22.本发明实施例提供了一种人脸识别的方法，如图1所示，可以包括：
23.s101、获取人脸图像；
24.其中，在获取人脸图像时，可以采用相机等图像采集装置来实现。
25.s102、对人脸图像进行人脸识别处理，得到处理结果，处理结果包括待处理人脸信息；
26.具体地，在进行人脸识别处理时，可以采用本领域技术人员所熟知的任何可以实现人脸识别目的的方法，在此并不限定。
27.s103、判断预先建立的高频人脸库中是否存在待处理人脸信息；若是，执行s104；若否，执行s105；
28.s104、确定人脸识别成功；
29.s105、在判断出预先建立的全部人脸库中存在待处理人脸信息时，确定人脸识别成功；
30.其中，在将全部人脸库中的人脸信息按照人脸识别成功次数从大到小排序时，高频人脸库包括全部人脸库中的前n个人脸信息，n为大于1的整数。
31.也就是说，可选地，高频人脸库可以理解为：
32.全部人脸库中人脸识别成功次数较高的人脸信息组成的数据库。
33.例如，以本发明实施例提供的人脸识别的方法应用到门禁系统为例，假设某一层楼内有50名员工，且该楼层设置有门禁系统，那么该50名员工相对于其他楼层的员工而言，通过门禁系统进入至该楼层的次数较多，所以该50名员工在该楼层的门禁系统中人脸识别成功的次数较多，进而，对于该楼层的门禁系统而言，可以将这50名员工的人脸信息添加至高频人脸库中。
34.可选地，对于n的取值，可以根据实际需要进行设置，例如但不限于：以24小时全部人脸库中人脸识别成功次数做依据，选择靠前(其中全部人脸库中的人脸信息对应的人脸识别次数按照从大到小的顺序排列)的1000个人脸信息组成高频人脸库，所以n的取值为
1000，在此并不限定。
35.在识别出待处理人脸信息时，首先将待处理人脸信息与高频人脸库中的人脸信息进行比对，若比对失败，再与全部人脸库进行比对，并且在将全部人脸库中的人脸信息按照人脸识别成功次数从大到小排序时，高频人脸库包括全部人脸库中的前n个人脸信息；如此，在进行比对时，先与包括人脸信息的数量较少的高频人脸库进行比对，可以有利于降低对比的数量，进而有利于减少比对所消耗的时间，从而提高比对效率，提高人脸识别的效率，在应用到闸机或门禁等系统时，可以实现秒开闸机或门禁，大大提高用户的体验感受。
36.可选地，在本发明实施例中，处理结果还包括：待处理人脸信息对应的年龄信息、以及待处理人脸信息对应的性别信息；
37.在判断出高频人脸库中不存在待处理人脸信息之后，且在判断全部人脸库中是否存在待处理人脸信息之前，还包括：
38.确定待处理人脸信息对应的年龄信息和性别信息均为不可靠信息。
39.其中，可以将年龄信息和性别信息看作是属性信息，通过属性是否可靠确定是否需要将待处理人脸信息与全部人脸库进行比对，以便于在不可靠时与全部人脸库比对，从而完全人脸识别过程。
40.具体地，在本发明实施例中，确定待处理人脸信息对应的年龄信息和性别信息均为不可靠信息，包括：
41.在处理结果还包括：年龄信息对应的年龄可信分值、以及性别信息对应的性别可信分值时，且在判断出年龄可信分值小于第一预设值，以及在判断出性别可信分值小于第二预设值时，确定待处理人脸信息对应的年龄信息和性别信息均为不可靠信息。
42.如此，可以通过年龄可信分值与第一预设值之间的大小关系，确定出待处理人脸信息的年龄信息是否可靠，通过性别可信分值与第二预设值之间的大小关系，确定出待处理人脸信息的性别信息是否可靠，即通过简单的方式即可确定出年龄信息和性别信息是否可靠，从而可以降低人脸识别过程的复杂度，有利于提高人脸识别的效率，降低对人脸识别装置的制作成本。
43.可选地，在本发明实施例中，还包括：
44.在确定出待处理人脸信息对应的年龄信息和/或性别信息为可靠信息时，判断预先建立的人脸属性库中是否存在待处理人脸信息；其中，人脸属性库为全部人脸库的真子集；
45.若是，则确定人脸识别成功；
46.若否，则确定人脸识别失败。
47.也就是说，在待处理人脸信息的年龄信息和性别信息中至少一个为可靠信息时，即可将待处理人脸信息与人脸属性库进行比对，使得：在待处理人脸信息不存在于高频人脸库时，进一步将待处理人脸信息与人脸属性库进行比对，而并不是直接将待处理人脸信息与全部人脸库进行比对，从而可以进一步降低人脸识别过程中的人脸信息比对数量，进而进一步提高人脸识别的效率。
48.具体地，人脸属性库为全部人脸库的真子集的含义可以为：
49.全部人脸库包括人脸属性库中的全部人脸信息，且人脸属性库包括的人脸信息的数量少于全部人脸部包括的人脸信息的数量，同时存在至少一个人脸信息仅存在于全部人
脸库中而并不存在于人脸属性库中。
50.并且，对于高频人脸库和人脸属性库而言，两个数据库中的人脸信息是不重叠的，换句话说，人脸属性库是全部人脸库去除掉高频人脸库中的人脸信息后，按照年龄和性别两个维度建立的数据库，两个数据库是根据不同的角度建立的，两个数据库是相互独立的关系。
51.可选地，在本发明实施例中，人脸属性库包括：根据年龄信息和性别信息划分出的多个属性组，每个属性组中人脸信息对应的年龄信息和性别信息中的至少一个信息为可靠信息；
52.判断预先建立的人脸属性库中是否存在待处理人脸信息，具体包括：
53.根据待处理人脸信息对应的年龄信息和/或性别信息是否为可靠信息，确定对应的属性组；
54.判断确定出的属性组中是否存在待处理人脸信息。
55.如此，在进行人脸信息比对时，可以将待处理人脸信息与对应的属性组进行比对，而不是直接与整个人脸属性库进行比对，进一步减少了比对数量，从而进一步提高了人脸识别的效率。
56.具体地，对于年龄信息而言，可以但不限于包括：婴儿、少年、青年、中年和老年，对于性别信息而言，可以包括：男和女；因此，人脸属性库中的属性组可以包括：
57.男
‑
婴儿属性组、男
‑
少年属性组、男
‑
青年属性组、男
‑
中年属性组、男
‑
老年属性组、女
‑
婴儿属性组、女
‑
少年属性组、女
‑
青年属性组、女
‑
中年属性组、女
‑
老年属性组。
58.并且，在年龄信息为可靠信息时，可以但不限于待处理人脸信息对应的年龄信息为青年，在性别信息为可靠信息时，可以但不限于待处理人脸信息对应的性别信息为男。
59.例如，在待处理人脸信息对应的年龄信息为可靠信息，但对应的性别信息为不可靠信息时，确定出的对应的属性组可以包括：女
‑
青年属性组；因此，需要判断女
‑
青年属性组中是否存在待处理人脸信息；
60.或者，在待处理人脸信息对应的年龄信息为不可靠信息，但对应的性别信息为可靠信息时，确定出的对应的属性组可以包括：男
‑
婴儿属性组、男
‑
少年属性组、男
‑
中年属性组、以及男
‑
老年属性组；因此，需要判断男
‑
婴儿属性组、男
‑
少年属性组、男
‑
中年属性组、以及男
‑
老年属性组中是否存在待处理人脸信息；
61.或者，在待处理人脸信息对应的年龄信息为可靠信息，且对应的性别信息同样为可靠信息时，确定出的对应的属性组可以包括：男
‑
青年属性组；因此，需要判断男
‑
青年属性组中是否存在待处理人脸信息。
62.可选地，在本发明实施例中，还包括：
63.在确定出人脸识别成功时，更新待处理人脸信息对应的匹配标记值；其中，匹配标记值用于表示人脸识别成功的次数；
64.更新待处理人脸信息对应的匹配库标识；其中，匹配库标识用于表示最近一次人脸识别成功时采用的人脸库，人脸库包括：高频人脸库、人脸属性库和全部人脸库；
65.根据待处理人脸信息的匹配标记值和匹配库标识，更新高频人脸库。
66.如此，可以对高频人脸库进行实时更新，确保高频人脸库中的人脸信息均为人脸识别成功次数较多的人脸信息，从而在应用至某个区域的门禁时，若进出该区域的人员出
现变动，可以确保高频人脸库与实际情况相适应，提高用户的体验感受。
67.具体地，在本发明实施例中，更新待处理人脸信息对应的匹配标记值，具体包括：
68.将人脸信息对应的匹配标记值+1。
69.例如，假设用户a对应的人脸信息为待处理人脸信息，以应用至某个区域的门禁为例，在门禁第一次成功识别出用户a时，可以将用户a对应的匹配标记值+1，此时匹配标记值为1；
70.在门禁第二次成功识别出用户a时，可以将用户a对应的匹配标记值+1，此时匹配标记值为2。
71.具体地，在本发明实施例中，匹配库标识可以设置为：
72.若高频人脸库中存在待处理人脸信息，那么待处理人脸信息对应的匹配库标识可以为第一标识；
73.若人脸属性库中存在待处理人脸信息，那么待处理人脸信息对应的匹配库标识可以为第二标识；
74.若全部人脸库中存在待处理人脸信息，那么待处理人脸信息对应的匹配库标识可以为第三标识。
75.其中，第一标识、第二标识和第三标识可以根据实际需要进行设置，例如但不限于为数字、字母和特殊符号中的至少一种构成，在此并不限定。
76.并且，假设用户a对应的人脸信息为待处理人脸信息，以应用至某个区域的门禁为例，假设第一次对用户a进行人脸识别时，判断出用户a的人脸信息存在于人脸属性库中，那么在第一次人脸识别成功后，将用户a对应的匹配库标识更新为第二标识；
77.假设第二次对用户a进行人脸识别时，判断出用户a的人脸信息存在于高频人脸库中，那么在第二次人脸识别成功后，可以将用户a对应的匹配库标识更新为第一标识。
78.具体地，在本发明实施例中，根据待处理人脸信息的匹配标记值和匹配库标识，更新高频人脸库，具体包括：
79.判断待处理人脸信息的匹配库标识是否表示高频人脸库；
80.若是，则维持高频人脸库不变；
81.若否，则判断高频人脸库的存储空间是否已满；
82.若未满，则将待处理人脸信息添加至高频人脸库中，以更新高频人脸库；
83.若已满，则继续判断人脸信息的匹配标记值是否大于高频人脸库中人脸信息的最小匹配标记值；
84.若大于，则将高频人脸库中最小匹配标记值对应的人脸信息剔除，将待处理人脸信息添加至高频人脸库中，以更新高频人脸库；
85.若不大于，则维持高频人脸库不变。
86.如此，可以及时有效地更新高频人脸库，在实际情况发生变化时，使得高频人脸库可以做出及时有效地调整，进而在最大程度上减少对比数量，从而尽可能地提高人脸识别的效率，大大提高用户的体验感受。
87.具体地，高频人脸库可以存储的人脸信息的数量，可以根据实际需要、以及实际应用的场景进行设置，在此并不限定。
88.具体地，在本发明实施例中，还包括：
89.在更新高频人脸库时，维持全部人脸库和人脸属性库不变。
90.可选地，在本发明实施例中，本发明实施例提供的上述人脸识别方法，可以应用到任何需要进行人脸识别的场景中，例如但不限于闸机或门禁等，在此并不限定；对应地，在人脸识别成功时，可以对应打开闸机或打开门禁，在人脸识别失败时，可以对应闸机保持关闭或门禁保持关闭。
91.下面结合具体实施例，对本发明实施例提供的上述人脸识别的方法进行说明。
92.结合图2所示。
93.s201、获取人脸图像；
94.s202、对人脸图像进行人脸识别处理，得到处理结果，处理结果包括：待处理人脸信息(以下均称之为人脸信息a)、年龄信息、年龄信息对应的年龄可信分值、性别信息、以及性别信息对应的性别可信分值；
95.s203、判断高频人脸库中是否存在人脸信息a；若否，执行s204；若是，执行s206；
96.s204、判断性别可信分值是否小于第一预设值，同时年龄可信分值是否小于第二预设值；若是，执行s205；若否，执行s213；
97.s205、判断全部人脸库中是否存在人脸信息a；若是，执行s206；若否，结束流程；
98.s206、将人脸信息a对应的匹配标记值+1，更新人脸信息a对应的匹配库标识，且输出人脸识别成功的结果；
99.s207、判断人脸信息a的匹配库标识是否表示高频人脸库；若是，执行s208；若否，执行s209；
100.s208、维持高频人脸库不变；结束流程；
101.s209、判断当前高频人脸库的存储空间是否已满；若是，执行s210；若否，执行s212；
102.s210、判断人脸信息a对应的匹配标记值是否大于高频人脸库中人脸信息的最小匹配标记值；若否，回到s208；若是，执行s211；
103.s211、将高频人脸库中最小匹配标记值对应的人脸信息剔除，并将人脸信息a添加至高频人脸库中；结束流程；
104.s212、将人脸信息a添加至高频人脸库中；结束流程；
105.s213、判断属性人脸库中是否存在人脸信息a；若是，回到s206；若否，结束流程。
106.基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种人脸识别的设备，该设备的实现原理与前述一种人脸识别的方法的原理类似，该设备的具体实施方式可参见前述方法的具体实施例，重复之处不再赘述。
107.具体地，本发明实施例提供了一种人脸识别的设备，如图3所示，可以包括：
108.存储器301，用于存储程序指令；
109.处理器302，用于调用存储器301中存储的程序指令，按照获得的程序执行如本发明实施例提供的上述人脸识别的方法。
110.可选地，在本发明实施例中，人脸识别的设备可以是闸机或门禁等，在此并不限定。
111.可选地，在本发明实施例中，人脸识别的设备还可以包括图像采集装置，该图像采集装置可以采集人脸图像，并传输至处理器中，以使处理器进行人脸识别。
112.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。