[发明专利]一种人脸识别方法及装置

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

建立海量人脸图片库，并对所述海量人脸图片库中包括的至少一张人脸图片进行筛选优化，所述人脸图片经过灰化处理且包括对应的身份信息；

获取各所述人脸图片的第一人脸特征向量，所述第一人脸特征向量与所述人脸图片的身份信息相关联；

获取待识别图片的第二人脸特征向量；

分布式计算所述第二人脸特征向量与各所述第一人脸特征向量之间的第一欧式距离；

根据所述第一欧式距离，识别与所述待识别图片相似度最高的人脸图片，并确定所述人脸图片的身份信息为所述待识别图片的身份信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立海量人脸图片库，并对所述海量人脸图片库中包括的至少一张人脸图片进行筛选优化，所述人脸图片经过灰化处理且包括对应的身份信息包括：

获取至少一张人脸图片，并将所述人脸图片存放入海量人脸图片库中，所述人脸图片包括对应的身份信息；

各所述人脸图片进行灰化处理后，对至少一张所述人脸图片进行聚类，使具有相同身份信息的人脸图片写入同一个文件夹中，所述文件夹以所述身份信息命名；

对每一文件夹中的所述人脸图片进行边缘检测，并根据边缘检测结果筛选得到清晰度满足第一预设条件的人脸图片。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各文件夹中的人脸图片进行边缘检测，并根据边缘检测结果筛选得到清晰度满足第一预设条件的人脸图片之后，还包括：

比较每一文件夹中清晰度满足第一预设条件的人脸图片中每一像素点与相邻像素点的亮度，并在所述像素点上标示一个梯度箭头，所述梯度箭头指向亮度变深的方向；

将所述人脸图片划分成多个区域，统计各所述区域内包含的梯度箭头在各个方向上的数量；

确定数量最多的梯度箭头为所述区域的梯度箭头，得到各所述人脸图片的梯度直方图；

对所述梯度直方图进行人脸检测，并根据人脸检测结果筛选得到包含人脸的人脸图片。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述梯度直方图进行人脸检测，并根据人脸检测结果筛选得到包含人脸的人脸图片包括：

将所述梯度直方图处理成多个图片块；

将多个图片块分别与基于自编码器训练得到的多个人脸局部特征进行卷积运算和池化操作，并通过采用Softmax函数的输出层输出是否包含人脸的检测结果；

根据所述检测结果，筛选得到包含人脸的与所述梯度直方图对应的人脸图片。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取海量人脸图片库中各人脸图片的第一人脸特征向量，所述第一人脸特征向量与所述人脸图片的身份信息相关联包括：

基于梯度提升决策树的多个串联的树型回归器，从所述人脸图片中提取多个人脸特征点位置信息；

基于所述人脸特征点位置信息，分别生成代表人脸总体特征的各所述人脸图片的第一人脸特征向量，并将所述第一人脸特征向量与所述人脸图片的身份信息相关联。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于梯度提升决策树的多个串联的树型回归器，从所述人脸图像中提取多个人脸特征点位置信息之后，还包括：

判断所述人脸图片中人脸的眼部和嘴部是否处于水平状态；

若否，则对所述人脸特征点进行仿射变换，以对所述人脸特征点位置信息进行校准。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取海量人脸图片库中各人脸图片的第一人脸特征向量，所述第一人脸特征向量与所述人脸图片的身份信息相关联之后，还包括：

计算每一文件夹中各所述人脸图片的第一人脸特征向量之间的第二欧式距离；

判断所述第二欧式距离是否满足第二预设条件，并输出判断结果；

根据所述判断结果，筛选得到与文件夹具有相同身份信息的人脸图片。