[发明专利]高效的人脸识别方法及电子设备

说明书

本发明提出高效的人脸识别方法及电子设备，其中，人脸识别方法包括：S1：接收包含人脸的第一、第二IR图像；S2：检测所述第一、第二IR图像中的人脸；S3：将检测到的、人脸图像输入到已被预先训练过的神经网络模型以进行人脸识别；S4：根据识别结果执行相关的指令。本发明还提出一种电子设备，能够执行上述的人脸识别方法，并且将第一、第二相机、光发射模组设置在显示屏的背面。本发明高效的人脸识别方法，直接将两幅IR图像进行人脸识别，无需经过视差计算这一计算量较大的算法过程，可以大幅度提升人脸识别效率，提升用户体验；本发明的电子设备，不仅能够进行精准高效的人脸识别，还具有较高的屏占比。

技术领域

本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种高效的人脸识别方法及电子设备。

背景技术

智能设备如手机、平板等正向全面屏方向发展，全面屏意味着这些智能设备的其他器件需要进行优化，比如目前的升降式相机模块、后置指纹模块、双屏模块、流海形不规则显示屏等设计，均是通过元器件的优化来实现更高的屏占比以提升视觉效果。

尽管如此，一些刚性需求始终与全面屏有着矛盾，比如基于拍照的人脸识别方案势必会影响屏占比(升降式相机模块虽然能兼顾全面屏与拍照，但同样带来用户体验差、器件寿命等问题)。另外，随着基于3D图像的高精度、高安全性人脸识别方案的普及，全面屏方案面临的挑战越来越大。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的全面屏方案与3D人脸识别技术之间存在矛盾的问题，提出一种高效的人脸识别方法及电子设备。

本发明高效的人脸识别方法，包括以下步骤：S1：接收包含人脸的第一IR图像和第二IR图像；S2：检测所述第一IR图像和第二IR图像中的人脸；S3：将检测到的第一IR图像和第二IR图像中的人脸图像输入到已被预先训练过的神经网络模型以进行人脸识别；S4：根据识别结果执行相关的指令。

在优选的实施方式中，所述步骤S3包括以下子步骤：S31：检测第一IR图像以及第二IR图像中的人脸是否为立体人脸；S32：对所述第一IR图像和/或第二IR图像中的人脸进行识别。

在优选的实施方式中，所述步骤S3中所述预先训练的过程为：对两个以上的真实人脸以及两个以上的虚假人脸分别采集第一IR图像与第二IR图像，并对这些图像进行标注；随后将这些图像输入到神经网络模型中，以对模型中各个参数进行训练，使得训练后的神经网络模型将对输入的第一IR图像以及第二IR图像具备立体判断以及人脸识别两种功能。更优选地，所述神经网络模型包含第一子神经网络模型和第二子神经网络模型，在训练阶段，提前采集好的第一IR图像、第二IR图像以及是否为真实人脸的标注信息输入到所述第一子神经网络模型；将提前采集好的第一IR图像和/或第二IR图像输入到所述第二子神经网络模型；所述第一子神经网络模型用于检测待测人脸图像是否为立体人脸，所述第二子神经网络模型用于对所述待测人脸图像进行人脸识别。

本发明还提出一种电子设备，包括：壳体；设置在正面的显示屏、第一相机、第二相机、光发射模组、存储器和处理器；所述第一相机和第二相机均用于采集外部人或物体在红外光照射下的红外图像，所述光发射模组用于提供红外光照明；所述第一相机与第二相机组成双目深度相机，所述第一相机、第二相机、光发射模组设置在所述显示屏的背面；所述存储器存放有程序；所述处理器，运行所述程序，以控制所述第一相机与所述第二相机分别采集包含人脸的第一IR图像以及第二IR图像，以及控制所述电子设备执行上面任一所述的人脸识别方法。

在优选的实施方式中，所述第一相机与第二相机的视场角、分辨率或焦距不同。在优选的实施方式中，所述显示屏包括第一子显示屏、第二子显示屏和第三子显示屏，所述第一相机和第二相机分别设置在所述第一子显示屏和第三子显示屏的背面。更优选地，所述第一子显示屏和第三子显示屏均为透明显示屏，所述第一子显示屏的分辨率比所述第三子显示屏的分辨率低，所述第一子显示屏的显示开口率比所述第三子显示屏的显示开口率高。