[发明专利]基于证件照与现场照的人脸识别方法及系统

说明书

本发明涉及生物特征识别技术领域，具体提供了一种基于证件照与现场照的人脸识别方法及系统，旨在解决如何提高基于证件照与现场照的人脸识别准确性的技术问题。为此目的，本发明中的人脸识别方法可以根据证件照图像与现场照图像的图像特征，计算二者相似度，进而根据相似度值判断证件照图像与现场照图像是否相似。基于此，在对大规模的证件照与现场照进行比对时，基于相似度判断，可以快速完成图像比对工作。同时，本发明中的人脸识别系统可以执行并实现上述人脸识别方法。

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，具体涉及一种基于证件照与现场照的人脸识别方法及系统。

背景技术

人脸识别技术指的是利用分析比较的计算机方法识别人脸的技术，其主要包括如下步骤：首先，判断人脸图像或视频流中是否存在人脸，若存在人脸则获取每个人脸的位置、大小和每个主要面部器官的位置信息。然后，根据所获取的信息提取每个人脸中所包含的身份特征。最后，将所提取的身份特征与预设人脸特征进行比对，从而根据比对结果识别每个人脸的身份。

目前，基于机器学习算法的人脸识别技术，需要对大量样本数据进行学习，才能提高对相应人脸类别的识别准确率。然而，在基于证件照与现场照进行人脸识别时，每种人脸类别往往仅具有少量样本数据，因此这种人脸识别技术将无法对人脸类别进行准确识别。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决如何提高基于证件照与现场照的人脸识别准确性的技术问题。为此目的，本发明提供了一种基于证件照与现场照的人脸识别方法及系统。

在第一方面，本发明中基于证件照与现场照的人脸识别方法包括如下步骤：

获取目标体的证件照图像与现场照图像；

基于预先构建的人脸识别模型，并根据所获取的证件照图像与现场照图像的图像特征，计算所述证件照图像与现场照图像的相似度；

根据所计算的相似度，判断所述证件照图像与现场照图像是否相似；

其中，所述人脸识别模型是基于预设的训练集，并利用机器学习算法构建的图像分类模型。

进一步地，本发明提供的一个优选技术方案为：

所述训练集包括常规图像训练集和证件/现场照图像训练集；

在“基于预先构建的人脸识别模型，并根据所获取的证件照图像与现场照图像的图像特征，计算所述证件照图像与现场照图像的相似度”的步骤之前，所述方法还包括：

获取所述常规图像训练集内样本图像的图像特征，并根据所获取的图像特征，利用机器学习算法和预设的分类损失函数对人脸识别模型进行模型训练，得到第一优化模型；

获取所述证件/现场照图像训练集内样本图像的图像特征，并根据所获取的图像特征，利用机器学习算法和预设的度量学习损失函数对所述第一优化模型进行模型训练，得到第二优化模型；

根据所述证件/现场照图像训练集内每类样本图像对应的特征模板，以及该类样本图像对应的相似类别样本图像的特征模板，利用机器学习算法对所述第二优化模型进行模型训练。

进一步地，本发明提供的一个优选技术方案为：

在“根据所述证件/现场照图像训练集内每类样本图像对应的特征模板，以及该类样本图像对应的相似类别样本图像的特征模板，利用机器学习算法对所述第二优化模型进行模型训练”的步骤之前，所述方法还包括：

基于所述第二优化模型，提取所述证件/现场照训练集内每个预设的图像类别对应的所有样本图像的特征向量，并将每个所述图像类别对应平均特征向量作为该图像类别的特征模板；

利用K最近邻算法，并根据所述特征模板，获取每个所述图像类别的相似图像类别。