[发明专利]一种识别方法、装置及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201810049445.7 申请日: 2018-01-18
公开(公告)号: CN109993041A 公开(公告)日: 2019-07-09
发明(设计)人: 刘春凯;陈少伟;梁洁 申请(专利权)人: 国民技术股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 代理人: 江婷
地址: 518057 广东省深圳市南山区*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 人脸 特征元素 预设 计算机可读存储介质 特征信息 预筛选 待识别人脸图像 用户身份信息 筛选 人脸数据库 特征值比较 特征值确定 人脸识别 检测 身份
【权利要求书】:

1.一种识别方法,其特征在于,包括:

获取待识别人脸图像中的第一特征值,所述第一特征值中包括至少一个特征元素;

根据所述第一特征值从预设的人脸数据库中筛选出至少一个与该第一特征值相似的人脸特征值;

检测所述第一特征值与所述至少一个人脸特征值中的相同的特征元素个数;

判断所述特征元素个数是否大于预设值;

若大于,则从相同的特征元素个数大于预设值的人脸特征值中选择一个人脸特征值,并根据该人脸特征值确定所述第一特征值对应的用户身份信息。

2.根据权利要求1所述的识别方法,其特征在于,所述根据所述第一特征值从预设的人脸数据库中筛选出至少一个与该第一特征值相似的人脸特征值包括:

根据所述第一特征值,以及特征值与组别类型之间的对应关系,确定所述第一特征值对应的组别类型;

根据所述组别类型从预设的人脸数据库中查询与该组别类型对应的人脸特征值组,所述人脸特征值组包括至少一个人脸特征值。

3.根据权利要求2所述的识别方法,其特征在于,所述检测所述第一特征值与所述至少一个人脸特征值中的相同的特征元素个数包括:

从所述第一特征值和所述人脸特征值中提取N个特征元素,分别得到第一特征元素组和人脸特征元素组,N为大于等于0的整数;

将所述第一特征元素组中的各特征元素与所述人脸特征元素组中的特征元素进行一一比较分析,从而确定两个中的相同的特征元素个数。

4.根据权利要求3所述的识别方法,其特征在于,所述将所述第一特征元素组中的各特征元素与所述人脸特征元素组中的特征元素进行一一比较分析,从而确定两个中的相等的特征元素个数包括:

获取所述第一特征元素组中的各特征元素所在所述第一特征值中的位置标号;

获取所述人脸特征元素组中的各特征元素所在所述人脸特征值中的位置标号;

将所述第一特征元素组中的各特征元素的位置标号分别与所述人脸特征元素组中的各特征元素的位置标号进行比较;

根据比较的结果,选择所述位置标号相等的特征元素,形成第二特征元素组;

计算所述第二特征元素组中的元素个数作为所述第一特征元素组和所述人脸特征元素组的相同的特征元素个数。

5.根据权利要求1-4任一项所述的识别方法,其特征在于,所述从相同的特征元素个数大于预设值的人脸特征值中选择一个人脸特征值,并根据该人脸特征值确定所述第一特征值对应的用户身份信息包括:

将所述相同的特征元素个数大于预设值的所有人脸特征值按照相同的特征元素个数从小到大的顺序进行排序;

从排序后的人脸特征值中选择一个相同的特征元素个数最大的人脸特征值作为与所述第一特征值最相似的特征值;

根据所述最相似的特征值确定其对应的用户身份信息。

6.一种识别装置,其特征在于,包括:

采集模块,用于获取待识别人脸图像中的第一特征值,所述第一特征值中包括至少一个特征元素;

筛选模块,用于根据所述第一特征值从预设的人脸数据库中筛选出至少一个与该第一特征值相似的人脸特征值;

检测模块,用于检测所述第一特征值与所述至少一个人脸特征值中的相同的特征元素个数;

判断模块,用于判断所述特征元素个数是否大于预设值;

身份识别模块,用于在所述判断模块判断所述特征元素个数大于预设值时,从相同的特征元素个数大于预设值的人脸特征值中选择一个人脸特征值,并根据该人脸特征值确定所述第一特征值对应的用户身份信息。

7.根据权利要求6所述的识别装置,其特征在于,所述筛选模块用于根据所述第一特征值,以及特征值与组别类型之间的对应关系,确定所述第一特征值对应的组别类型,根据所述组别类型从预设的人脸数据库中查询与该组别类型对应的人脸特征值组,所述人脸特征值组包括至少一个人脸特征值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国民技术股份有限公司,未经国民技术股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810049445.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top