[发明专利]一种基于CNN模型的人脸识别方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种基于CNN模型的人脸识别方法及装置。该方案中，先对采集图像分别进行灰度特征和TT特征的提取，再分别使用多个CNN模型对灰度特征图像和TT特征图像进行CNN特征提取，利用采集图像的CNN特征提取结果与预先提取的注册图像的CNN特征提取结果，得到采集图像和注册图像的匹配分数，进而进行人脸识别。在利用多个CNN模型提取CNN特征之前，增加了灰度特征和TT特征的提取，其中，灰度特征由RGB图像转化而来，包含了原始图像的绝大多数信息，增加的TT特征对光强有较强的鲁棒性，该TT特征的提取能够很好地减弱光照对人脸识别系统的影响，提高人脸识别效果。

主权项

一种基于CNN模型的人脸识别方法，其特征在于，包括：对待进行人脸识别的采集图像按照如下步骤进行特征提取：对输入的图像分别进行灰度特征和TT特征的提取，得到灰度特征图像和TT特征图像；在灰度特征图像中选取多个不同位置的子图像块分别作为多个CNN模型的输入，提取出多个CNN特征，以及在TT特征图像中选取与灰度特征图像的多个子图像块位置相同的多个子图像块分别作为多个CNN模型的输入，提取出多个CNN特征；获取预先按照与所述特征提取步骤相同的步骤对注册图像提取到的基于灰度特征图像的多个CNN特征和基于TT图像的多个CNN特征；计算基于采集图像的灰度特征图像提取的每个位置的子图像块的CNN特征，与基于注册图像的灰度特征图像提取的相同位置的子图像块的CNN特征之间的特征距离，并根据该特征距离确定该对相同位置的子图像块的第一匹配分数；计算基于采集图像的TT特征图像提取的每个位置的子图像块的CNN特征，与基于注册图像的TT特征图像提取的相同位置的子图像块的CNN特征之间的特征距离，并根据该特征距离确定该对相同位置的子图像块的第二匹配分数；将各对相同位置的子图像块的第一匹配分数和第二匹配分数按照预设策略融合，得到所述采集图像与注册图像的匹配分数；根据所述采集图像与注册图像的匹配分数，进行人脸识别。