[发明专利]一种三维人脸识别方法、装置及处理终端

权利要求书

1.一种三维人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将三维人脸点云转换为二维深度图；

S2、通过预设人脸检测模块对所述二维深度图进行人脸检测，得到人脸区域数据；

S3、通过预设关键点检测模块对所述二维深度图进行关键点检测，得到人脸关键点数据；

S4、根据所述人脸区域数据从所述二维深度图中裁剪出人脸区域，以及根据所述人脸关键点数据从所述人脸区域中找到目标关键点；

S5、对所述人脸区域进行调整，以使所述人脸区域中的目标关键点之间的距离满足预设数值，得到调整人脸区域；

S6、通过预设人脸识别模块将所述调整人脸区域与目标人脸区域进行人脸识别，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的三维人脸识别方法，其特征在于，所述预设人脸检测模块、预设关键点检测模块和预设人脸识别模块均通过二维深度图的训练样本进行训练；所述预设人脸检测模块通过AdaBoost算法或卷积神经网络进行人脸检测；所述预设关键点检测模块通过随机决策森林或卷积神经网络进行关键点检测；所述预设人脸识别模块通过卷积神经网络进行人脸识别。

3.根据权利要求1或2所述的三维人脸识别方法，其特征在于，所述人脸关键点数据为人脸五官数据，所述目标关键点为人脸的双眼位置。

4.根据权利要求1或2所述的三维人脸识别方法，其特征在于，在步骤S6中，所述人脸识别的过程为：抽取所述调整人脸区域与目标人脸区域的特征，通过余弦距离或欧式距离比较所述调整人脸区域与目标人脸区域的特征的相似度。

5.一种三维人脸识别装置，其特征在于，包括以下模块：

转换模块，用于将三维人脸点云转换为二维深度图；

人脸检测模块，用于通过预设人脸检测模块对所述二维深度图进行人脸检测，得到人脸区域数据；

关键点检测模块，用于通过预设关键点检测模块对所述二维深度图进行关键点检测，得到人脸关键点数据；

数据处理模块，用于根据所述人脸区域数据从所述二维深度图中裁剪出人脸区域，以及根据所述人脸关键点数据从所述人脸区域中找到目标关键点；

调整模块，用于对所述人脸区域进行调整，以使所述人脸区域中的目标关键点之间的距离满足预设数值，得到调整人脸区域；

识别模块，用于通过预设人脸识别模块将所述调整人脸区域与目标人脸区域进行人脸识别，得到识别结果。

6.根据权利要求5所述的三维人脸识别装置，其特征在于，所述预设人脸检测模块、预设关键点检测模块和预设人脸识别模块均通过二维深度图的训练样本进行训练；所述预设人脸检测模块通过AdaBoost算法或卷积神经网络进行人脸检测；所述预设关键点检测模块通过随机决策森林或卷积神经网络进行关键点检测；所述预设人脸识别模块通过卷积神经网络进行人脸识别。

7.根据权利要求5或6所述的三维人脸识别装置，其特征在于，所述人脸关键点数据为人脸五官数据，所述目标关键点为人脸的双眼位置。

8.一种处理终端，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于运行所述程序指令，以执行以下步骤：

S1、将三维人脸点云转换为二维深度图；

S2、通过预设人脸检测模块对所述二维深度图进行人脸检测，得到人脸区域数据；

S3、通过预设关键点检测模块对所述二维深度图进行关键点检测，得到人脸关键点数据；

S4、根据所述人脸区域数据从所述二维深度图中裁剪出人脸区域，以及根据所述人脸关键点数据从所述人脸区域中找到目标关键点；

S5、对所述人脸区域进行调整，以使所述人脸区域中的目标关键点之间的距离满足预设数值，得到调整人脸区域；

S6、通过预设人脸识别模块将所述调整人脸区域与目标人脸区域进行人脸识别，得到识别结果。

9.根据权利要求8所述的处理终端，其特征在于，所述预设人脸检测模块、预设关键点检测模块和预设人脸识别模块均通过二维深度图的训练样本进行训练；所述预设人脸检测模块通过AdaBoost算法或卷积神经网络进行人脸检测；所述预设关键点检测模块通过随机决策森林或卷积神经网络进行关键点检测；所述预设人脸识别模块通过卷积神经网络进行人脸识别。

10.根据权利要求8或9所述的处理终端，其特征在于，所述人脸关键点数据为人脸五官数据，所述目标关键点为人脸的双眼位置。