[发明专利]一种人脸识别方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

实时跟踪人脸，得到多张人脸图像；

针对所述多张人脸图像中的每一张人脸图像，获取该人脸图像中的人脸旋转程度参数、人眼睁开程度参数及人脸遮挡程度参数；

根据所述人脸旋转程度参数、人眼睁开程度参数及人脸遮挡程度参数，从所述多张人脸图像中选取姿态最佳的人脸图像；

对所述姿态最佳的人脸图像进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述人脸旋转程度参数、人眼睁开程度参数及人脸遮挡程度参数，从所述多张人脸图像中选取姿态最佳的人脸图像包括：

根据所述每一张人脸图像的人脸旋转程度参数、人眼睁开程度参数、人脸遮挡程度参数及预置的权重来计算该张人脸图像的综合评价得分；

比较所述每一张人脸图像的综合评价得分大小，得到综合评价得分最高的人脸图像，其中，该综合评价得分最高的人脸图像为所述姿态最佳的人脸图像。

3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取该人脸图像中的人脸旋转程度参数包括：

将该人脸图像中各人脸器官映射至三维空间模型，得到人脸的俯仰角α、偏转角β和翻滚角γ，并根据所述俯仰角α、所述偏转角β及所述翻滚角γ得到人脸旋转程度参数；其中，该人脸图像的人脸旋转程度参数S满足以下关系：

4.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取该人脸图像中的人眼睁开程度参数包括：

计算每张人脸图像中左眼及右眼的上下眼睑距离的平均值L，该人脸图像的人眼睁开程度参数Z满足以下关系：

其中，L_min为所述多张人脸图像中的上下眼睑距离最小值，L_max为所述多张人脸图像中的上下眼睑距离最大值。

5.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取该人脸图像中的人脸遮挡程度参数包括：

计算该张人脸图像中非肤色像素个数占该人脸图像中总像素的比例N，则该人脸图像的人脸遮挡程度参数D满足以下关系：

其中，N_min为所述多张人脸图像中非肤色像素个数占比的最大值，N_max为所述多张人脸图像中非肤色像素个数占比的最小值。

6.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述每一张人脸图像的人脸旋转程度参数、人眼睁开程度参数、人脸遮挡程度参数及预置的权重来计算该张人脸图像的综合评价得分包括：根据以下等式来计算所述预置的权重：

其中，Ws为人脸旋转程度参数S对应的权值，W_z为人眼睁开程度参数Z对应的权值，W_D为人脸遮挡程度参数D对应的权值，S_mean为所述多张人脸图像的人脸旋转程度参数S的均值，Z_mean为所述多张人脸图像的人眼睁开程度参数Z的均值；D_mean为所述多张人脸图像的人脸遮挡程度参数D的均值。

7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，所述每张人脸图像的综合评价得分G满足以下关系：

G＝W_S(1-S)+W_ZZ+W_D(1-D)。

8.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述实时跟踪人脸，得到多张人脸图像之前，包括：

从人脸图像中检测是否存在人脸，若存在，则定位该人脸。

9.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述姿态最佳的人脸图像进行人脸识别包括：

将所述姿态最佳的人脸图像映射至已训练的人脸识别模型中的主成分分析子空间，计算该姿态最佳的人脸图像与预先存储的数据库中各人脸图像的相似度，并根据计算结果输出该姿态最佳的人脸图像中人脸对应的身份识别结果。