[发明专利]人脸融合识别方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种人脸融合识别方法，其特征在于，所述方法包括：

从视频帧序列中获取同一个用户的多张人脸图像；

对所述多张人脸图像的每张人脸图像进行特征提取，得到多张人脸图像对应的多个人脸特征；

将所述多个人脸特征进行融合处理，得到融合人脸特征；

基于所述融合人脸特征，对所述用户进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取同一个用户的多张人脸图像之后，还包括：

获取所述多张人脸图像的质量，过滤掉人脸图像质量分值低于预置的图像质量最低阈值的人脸图像，得到过滤后人脸图像集；

所述对所述多张人脸图像的每张人脸图像进行特征提取，得到多张人脸图像对应的多个人脸特征；将所述多个人脸特征进行融合处理，得到融合人脸特征，包括：

对所述过滤后人脸图像集中的每张人脸图像进行特征提取，得到分别对应的多个人脸特征；将所述多个人脸特征进行融合处理，得到所述融合人脸特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多张人脸图像进行质量判断，过滤掉质量低的人脸图像，包括：

检测各张人脸图像中人脸大小、人脸姿态角度、人脸面部信息完整度、图片模糊程度、图片亮度、图片对比度，图片背景环境，和/或，是否为彩色图像；

根据检测结果，计算各张人脸图像的质量分值；

将所述各张人脸图像的质量分值与预置的图像质量最低阈值进行比较；

过滤掉质量分值低于所述最低阈值的人脸图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个人脸特征进行融合处理，包括：

将多个人脸特征进行量化为多个人脸特征向量；将这多个人脸特征向量进行融合计算，得到融合人脸特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将这多个人脸特征向量进行融合计算，得到融合人脸特征，包括：

基于各个人脸特征向量各分量的平均值或加权平均值，得到表征融合人脸特征的融合人脸特征向量；或，

基于各个人脸特征向量各分量的最大值或最小值，得到表征融合人脸特征的融合人脸特征向量；或，

基于深度学习算法对所述多个人脸特征向量进行计算，得到表征融合人脸特征的融合人脸特征向量；或，

将各个人脸特征向量各分量进行拼接，得到表征融合人脸特征的融合人脸特征向量。

6.根据权利要去1所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合人脸特征，对所述用户进行人脸识别，包括：

对所述融合人脸特征与人像数据库中各预存人像的人脸特征之间进行相似度检测，得到与所述融合人脸特征之间的相似度高于相似度阈值的预存人像作为目标预存人像；其中，所述人像数据库中包括至少一个所述预存人像；

将至少一个所述目标预存人像作为所述用户的人脸识别结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述人脸识别结果包括：所述相似度值、所述目标预存人像、所述目标预存人像所属的人像数据库、所述目标预存人像对应的用户属性信息中的任意一项或任意组合。

8.一种人脸融合识别装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取单元，用于从视频帧序列中获取同一个用户的多张人脸图像；

特征提取单元，用于对所述多张人脸图像的每张人脸图像进行特征提取，得到多张人脸图像对应的多个人脸特征；

特征融合单元，用于将所述多个人脸特征进行融合处理，得到融合人脸特征；

人脸识别单元，用于基于所述融合人脸特征，对所述用户进行人脸识别。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。