[发明专利]人脸识别方法、装置及机器人

说明书

本发明公开了一种人脸识别方法、装置及机器人，该方法包括：提取待进行人脸识别图像中的图像特征；基于待进行人脸识别图像中的图像特征，检测待进行人脸识别图像是否包含人脸区域，得到第一结果，其中，第一结果用于指示待进行人脸识别图像中是否包含人脸区域；基于待进行人脸识别图像中的图像特征，在检测待进行人脸识别图像是否包含人脸区域的同时，标定待进行人脸识别图像的五官区域，得到第二结果，其中，第二结果用于标定待进行人脸识别图像中的五官区域；将第一结果与第二结果进行整合处理，得到待进行人脸识别图像的识别结果。本发明解决了利用卷积神经网络进行人脸识别程序慢的技术问题。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，具体而言，涉及一种人脸识别方法、装置及机器人。

背景技术

现有技术中，利用深度的卷积神经网络，进行人脸检测和五官标定的工作一般都是分开进行的。在工作过程中，通常采用两个不同的深度的卷积神经网络，第一个深度的卷积神经网络检测人脸区域，然后将检测到的人脸区域进行裁剪处理，再利用另一个深度的卷积神经网络进行五官标定。在进行人脸检测的过程中，卷积神经网络可以从图像中学习到人脸区域的特征，然后再利用一个分离器，区分人脸区域和非人脸区域，从而达到人脸检测的目的；同样，五官标定也是在裁剪出来的人脸区域内，利用卷积神经网络，学习人脸区域内五官的特征和位置，达到标定五官的目的，在此过程中人脸区域的图像需要进行两次卷积神经提取特征，区域特征被重复学习和计算，大大加深的计算的延迟时间。

针对上述利用卷积神经网络进行人脸识别程序慢的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种人脸识别方法、装置及机器人，以至少解决利用卷积神经网络进行人脸识别程序慢的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种人脸识别方法，包括：提取待进行人脸识别图像中的图像特征；基于所述待进行人脸识别图像中的图像特征，检测所述待进行人脸识别图像是否包含人脸区域，得到第一结果，其中，所述第一结果用于指示所述待进行人脸识别图像中是否包含人脸区域；基于所述待进行人脸识别图像中的图像特征，在检测所述待进行人脸识别图像是否包含人脸区域的同时，标定所述待进行人脸识别图像的五官区域，得到第二结果，其中，所述第二结果用于标定所述待进行人脸识别图像中的五官区域；将所述第一结果与所述第二结果进行整合处理，得到所述待进行人脸识别图像的识别结果。

进一步地，在提取待进行人脸识别图像中的图像特征之前，所述方法还包括：建立卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络包括第一全连接层和第二全连接层；检测所述待进行人脸识别图像是否包含人脸区域包括：利用所述第一全连接层检测所述待进行人脸识别图像是否包含人脸区域，得到所述第一结果；标定所述待进行人脸识别图像的五官区域包括：利用所述第二全连接层标定所述待进行人脸识别图像的五官区域，得到所述第二结果。

进一步地，所述第一全连接层中记录有人脸特征，利用所述第一全连接层检测所述待进行人脸识别图像是否包含人脸区域包括：检测所述待进行人脸识别图像的图像特征中是否包含所述人脸特征；若检测出所述待进行人脸识别图像的图像特征中包含所述人脸特征，则确定所述待进行人脸识别图像包含所述人脸区域；若检测出所述待进行人脸识别图像的图像特征中不包含所述人脸特征，则确定所述待进行人脸识别图像不包含所述人脸区域。

进一步地，所述第二全连接层中记录有分类器，所述分类器中记录有五官特征，利用所述第二全连接层标定所述待进行人脸识别图像的五官区域包括：通过所述分类器，将所述待进行人脸识别图像中的图像特征分别归入与所述五官特征对应的类别，其中，每个类别对应所述五官区域中的一个器官区域。