[发明专利]人脸识别方法、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种人脸识别方法，所述方法包括以下步骤：采集人脸图像，并对采集到的人脸图像的图像帧进行灰度化处理，获得第一图像；对所述第一图像进行人脸检测，获取人脸区域图像；将所述人脸区域图像输入至主动轮廓模型进行眼镜框的镜框区域识别；根据识别输出的结果获得眼镜框的镜框区域；赋予所述镜框区域第一计算权值，并赋予人脸区域中的非镜框区域第二计算权值，其中，所述第一计算权值小于第二计算权值；根据所述第一计算权值以及第二计算权值对人脸图像进行识别。本发明还公开了一种人脸识别设备及计算机可读存储介质。本发明能够弱化眼镜对人脸识别的影响，提高人脸识别的准确性。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，尤其涉及一种人脸识别方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

目前，随着其技术的成熟和社会认同度的提高，人脸识别被应用在很多领域，例如，人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别手机解锁，人脸识别来运行的机器人等，但识别人脸图像存在遮挡物而模板图像无遮挡时，会由于图像之间特征的差异而降低识别率。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种人脸识别方法、设备及计算机可读存储介质，旨在解决识别人脸图像存在遮挡物而模板图像无遮挡时，会由于图像之间特征的差异而降低识别率的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种人脸识别方法，所述方法包括：

采集人脸图像，并对采集到的人脸图像的图像帧进行灰度化处理，获得第一图像；

对所述第一图像进行人脸检测，获取人脸区域图像；

将所述人脸区域图像输入至主动轮廓模型进行眼镜框的镜框区域识别；

根据识别输出的结果获得眼镜框的镜框区域；

赋予所述镜框区域第一计算权值，并赋予人脸区域中的非镜框区域第二计算权值，其中，所述第一计算权值小于第二计算权值；

根据所述第一计算权值以及第二计算权值对人脸图像进行识别。

可选地，所述根据对所述第一图像进行人脸检测，获取人脸区域图像的步骤之后，还包括：

计算所述人脸区域图像的反光度，并筛选所述人脸区域图像中反光度大于预设反光度阈值的第二图像；

将所述第二图像作为眼镜框的镜框区域。

可选地，所述根据所述第一计算权值以及第二计算权值对人脸图像进行识别的步骤包括：

将采集到的人脸图像与数据库中预存的人脸图像进行匹配，获得人脸特征之间的匹配度；

将所述第一计算权值与镜框区域包含的人脸特征对应的匹配度相乘，获得第一匹配值，将第二计算权值与非镜框区域包含的人脸特征对应的匹配度相乘，获得第二匹配值，将所述第一匹配值与第二匹配值相加，获得赋予权值后的人脸特征匹配的匹配值；

将所述赋予权值后的人脸特征匹配的匹配值与预设匹配值进行对比，获得人脸识别的识别结果。

可选地，所述将采集到的人脸图像与数据库中的人脸图像进行匹配，获得人脸特征之间的匹配度的步骤包括：

提取所述采集到的人脸图像特征；

根据所述采集到的人脸图像特征和预存的人脸图像脸部图像特征，计算所述采集到的人脸图像和预存的人脸图像脸部之间的匹配度。

可选地，所述提取所述采集到的人脸图像特征的步骤包括：