[发明专利]一种面向无感场景的人脸识别方法

权利要求书

1.一种面向无感场景的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：人脸向量计算并匹配底库；

S2：人脸照片质量评估和目标相似度结果判断；

S3：基于S2输出的评估结果，对照片进行不同的后续处理，如果是识别或者注册成功，则还要加入到一个临时队列中，对接下来照片进行宽松阈值的识别判断，从而降低一人由于多张不同角度照片造成识别错误的概率，将不同阶段的结果存储到对应表中。

2.根据权利要求1所述的面向无感场景的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S1的中，采用100层的卷积神经网络ResNet作为主干网络，使用百万人脸数据集MS1M进行人脸识别模型的训练，生成一个可以使用的深度人脸模型，这样每张人脸照片都可以生成一个高维度的向量；将得到的向量去人脸底库中进行计算匹配，通过向量计算找到和该向量最近的人脸向量。

3.根据权利要求2所述的面向无感场景的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S1的具体过程是：

S11：把通过人脸对齐后的照片以及对应的身份标注输入到100层的卷积神经网络ResNet中进行训练，训练结束后，一张人脸照片经过主干网络的计算，就可以得到一个512维的特征向量；

S12：基于大规模向量检索工具Faiss，匹配最相近的faceId，并输出匹配底库时计算到的分数。

4.根据权利要求3所述的面向无感场景的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于S1生成的人脸向量，使用头部姿态估计计算人脸对应的三维立体值，根据不同的场景找到对应的阈值方案，对目标的相似度进行合理的评估。

5.根据权利要求4所述的面向无感场景的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程是：

S21：基于S11输出的高维向量，使用头部姿态估计计算人脸对应的三维立体值，并根据上下和左右的阈值来判断其接下来的流程：判定人脸上下角度阀值PITCH_REGISTER_RIGHT及PITCH_REGISTER_LEFT，在范围外则不满足注册条件，输出不能注册的参数，如果满足则判定人脸左右角度阀值YAW_REGISTER_RIGHT及YAW_REGISTER_LEFT，在范围外则不满足注册条件，输出不能注册的参数，否则输出当前照片可以注册的参数；

S22：当底库匹配分数小于THRESHOLD_SCORE_START时，为已有影像；当底库匹配分数小于THRESHOLD_SCORE_MID时，为特殊影像SPECIAL，则取疑似的faceId之前注册的特征记录，最大取10条，计算平均相似分数；

S23：如果S22输出的平均分数小于THRESHOLD_SCORE_START，该特殊影像判断为相同人，也就是识别成功，否则，判定为需要注册的新影像，当底库匹配分数大于上述所有阈值，为新影像，如果S21输出的参数是可以注册，则将新影响注册。

6.根据权利要求5所述的面向无感场景的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程是：

S31：如果S23输出的结果是识别成功或者新注册，则建立一个基于redis的一个缓存队列，设定的缓存时间10s，以业务门店为过滤范围(非底库)，获取队列中所有缓存的图片，跟当前照片进行相似度匹配，这时可以结合场景设置一个相对比较宽松的阈值，如果比对成功，则整个识别流程链结束，比对失败，正常执行后续操作；

S32：对S31输出的结果，如果识别成功，则把照片存到对应faceid的历史照片库中；如果需要新注册，则把对应的向量以及照片加入到对应的底库当中。