[发明专利]一种人脸识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种人脸识别方法及系统，属于生物识别技术领域。所述识别方法包括：构建人脸特征模板库，人脸特征模板库中存储有N个用户的人脸特征模板和用户基本信息，每个用户对应至少一个人脸特征模板；提取待识别用户的人脸图像中的人脸特征，得到待识别的人脸特征模板；计算待识别的人脸特征模板和人脸特征模板库中每个用户的人脸特征模板的相似度，先取待识别的人脸特征模板与每个用户的最大相似度中的最大值，判断出用户是否为该最大值对应的用户，若不是，再取待识别的人脸特征模板与每个用户的平均相似度中的最大值，判断用户是否为该最大值对应的用户。与现有人脸识别方式相比，本发明提供的方法及系统，可有效提高人脸识别的准确率。

主权项

1.一种人脸识别方法，包括以下步骤：(1)构建人脸特征模板库，所述人脸特征模板库中存储有N个用户的人脸特征模板和用户基本信息，每个用户对应至少一个人脸特征模板；其中，N≥1；(2)提取待识别用户的人脸图像中的人脸特征，得到待识别的人脸特征模板；(3)根据所述待识别的人脸特征模板和所述人脸特征模板库进行所述待识别用户的识别；进行待识别用户的识别方式包括：①分别计算待识别的人脸特征模板与人脸特征模板库中每个用户的每个人脸特征模板的相似度，得到待识别的人脸特征模板与人脸特征模板库中每个用户的最大相似度和平均相似度；待识别的人脸特征模板与某一用户的最大相似度是指待识别的人脸特征模板与该用户的所有人脸特征模板的相似度中的最大相似度；待识别的人脸特征模板与某一用户的平均相似度是指待识别的人脸特征模板与该用户的所有人脸特征模板的相似度的平均值；记待识别的人脸特征模板与人脸特征模板库中N个用户的最大相似度分别为SMax1,SMax2,…,SMaxN；待识别的人脸特征模板与人脸特征模板库中N个用户的平均相似度分别记为SAvg1,SAvg2,…,SAvgN；②获取SMax1,SMax2,…,SMaxN中的最大值MAXMax，根据最大值MAXMax所对应的人脸特征模板库中的用户的人脸特征模板和待识别的人脸特征模板，判断待识别用户是否为最大值MAXMax所对应的人脸特征模板库中的用户，若是，则识别结束，若否，则进入步骤③；③获取SAvg1,SAvg2,…,SAvgN中的最大值AVGMax，根据最大值AVGMax所对应的人脸特征模板库中的用户的人脸特征模板和待识别的人脸特征模板，判断待识别用户是否为最大值AVGMax所对应的人脸特征模板库中的用户，若是，则识别结束，若否，则提示识别失败；步骤②和步骤③中，根据人脸特征模板库中的某用户的人脸特征模板和待识别的人脸特征模板，判断待识别用户是否为所述某用户的方式包括：设人脸特征模板库中的所述某用户的人脸特征模板有k个，记待识别的人脸特征模板与k个人脸特征模板的相似度分别为SA1,SA2,…,SAk；1)取k个相似度SA1,SA2,…,SAk中的最大相似度SMaxA，计算k个相似度SA1,SA2,…,SAk的平均值，得到平均相似度SAvgA；2)判断最大相似度SMaxA是否大于或等于预设的最大相似度阈值Smax，若是，则确定待识别用户是所述某用户，若否，则进入步骤3)；3)判断是否满足k≥KS，若是，则进入步骤4)，若否，则确定待识别用户不是所述用户；其中，KS为正整数，KS＞1；4)判断所述平均相似度SAvgA是否大于或等于预设的平均相似度阈值Savg，若是，则确定待识别用户为所述某用户，若否，则确定待识别用户不是所述某用户。