CN102542299A - 人脸识别方法、装置及能识别人脸的移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸识别方法及装置，所述方法包括：采集包含人脸在内的图像；获取图像中人脸的面部特征；在面部特征数据库中匹配获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；若判断属于匹配区间，发出识别出目标人物的提示信息；若判断属于不匹配区间，发出非目标人物的提示信息；若判断属于待识别区间，返回执行采集包含人脸在内的图像的步骤，直到检测到结束指令或发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。本发明能够当摄像头拍摄到的图像模糊不清或目标人物与摄像头偏转的角度超过限定的角度而造成匹配的结果位于待识别区间时，处理器会重新采集图像，直到图像能够准确被识别。

Description

人脸识别方法、装置及能识别人脸的移动终端

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，特别是涉及一种人脸识别方法、装置及能识别人脸的移动终端。

背景技术

众所周知，除了双胞胎及多胞胎外，出现两张一模一样的脸的概率还不到七十万亿分之一，即便是双胞胎及多胞胎也会受后天环境、气候、生活的影响而出现外貌的差异，因而，人脸识别技术是生物特征识别技术的一个主要方向。

为了方便的对人脸进行识别，现有技术提供了一种人脸识别方法，利用摄像头采视场中包含人脸的图像，然后将采集到的图像送入计算机中进行图像处理获得人脸的特征值，最后与数据库中的特征值进行比较，进而识别人脸。

但是，在该方案中，摄像头为一次性采集图像，如果采集时，由于目标人物离摄像比较远而导致图像模糊不清，或者光线过明过暗使得图像过度曝光或者亮度不够而导致图像模糊不清，甚至，目标人物与摄像头偏转的角度超过限定的角度造成人脸的特征值提取不足够，将会导致该次识别失败，目标人物就有可能侥幸地逃避监测。

此外，摄像头的视场只能覆盖一定的范围，如果目标人物刻意绕过摄像头的视场则可轻易地逃避监测。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种人脸识别方法、装置及能识别人脸的移动终端，能够有效提高人脸识别的成功率。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种人脸识别方法，包括：采集包含人脸在内的图像；获取所述图像中人脸的面部特征；在面部特征数据库中匹配所述获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；若判断属于匹配区间，发出识别出目标人物的提示信息；若判断属于不匹配区间，发出非目标人物的提示信息；若判断属于待识别区间，返回执行采集包含人脸在内的图像的步骤，直到检测到结束指令或发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。

其中，所述获取图像中人脸的面部特征的步骤包括：获取图像中人脸的面部特征点；在所述面部特征数据库中匹配获取的面部特征的步骤之后，包括：若特征点的数量小于设定的阈值，则输出面部特征无效码；若特征点的数量大于或等于设定的阈值，则输出面部特征码；所述在面部特征数据库中匹配获取的面部特征的步骤包括：在面部特征数据库中匹配输出的面部特征码；所述判断匹配的结果为属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个的步骤包括：判断所述输出的面部特征码与面部特征码数据库中的面部特征码的相似度属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个。

其中，所述在面部特征数据库中匹配输出的面部特征码步骤之前还包括如下步骤：向服务器发送请求更新数据库指令；若接收到服务器发送的更新数据库指令，接收服务器传输的面部特征码数据，并下载所述面部特征码数据以更新所述面部特征码数据库。

其中，所述在特征点的数量大于或等于设定的阈值时，输出面部特征码步骤之后还包括如下步骤：向所述服务器传输面部特征码数据以更新所述服务器中的面部特征码数据。

为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种人脸识别装置，包括：采集模块，用于采集包含人脸在内的图像；获取模块，用于获取所述图像中人脸的面部特征；判断模块，用于在面部特征数据库中匹配所述获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；提示模块，用于在判断属于匹配区间时，发出识别出目标人物的提示信息；在判断属于不匹配区间时，发出非目标人物的提示信息。

为解决上述技术问题，本发明采用的又一个技术方案是：提供一种能识别人脸的移动终端，所述移动终端包括：摄像头，用于采集包含人脸在内的图像；识别模块，用于获取所述图像中人脸的面部特征；处理器，用于在面部特征数据库中匹配所述获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；若判断属于匹配区间，处理器发出识别出目标人物的提示信息，若判断属于不匹配区间，处理器发出非目标人物的提示信息，若判断属于待识别区间，处理器控制摄像头重新采集包含人脸在内的图像，直到处理器检测到结束指令或发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。

其中，所述识别模块还进一步用于获取图像中人脸的面部特征点，若特征点的数量小于设定的阈值，则输出面部特征无效码；若特征点的数量大于或等于设定的阈值，则输出面部特征码；所述处理器还进一步用于在面部特征数据库中匹配输出的面部特征码，判断所述输出的面部特征码与面部特征码数据库中的面部特征码的相似度属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个。

其中，所述移动终端还包括射频模块，用于向服务器发送请求更新数据库指令及在接收到服务器发送的更新数据库指令时，接收服务器传输的数据。

其中，所述射频模块还用于向所述服务器传输面部特征码数据以更新所述服务器中的面部特征码数据。

其中，所述处理器还用于在启动人脸识别时，驱动LED灯变成红色；在匹配结果属于匹配区间或不匹配区间时，驱动LED灯变成绿色；在匹配结果属于待识别区间时，驱动LED灯变成蓝色；在检测到结束命令时，驱动LED灯熄灭。

本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，当摄像头拍摄到的图像模糊不清或目标人物与摄像头偏转的角度超过限定的角度而造成匹配的结果位于待识别区间，即图像不能被识别但又不属于完全匹配或者完全不匹配的情况时，处理器会重新采集图像，直到图像能够准确被识别，提高识别率。并且，本发明结合人脸识别技术及移动终端技术，通过移动终端随时随地对目标人物进行采集图像，有效的扩大摄像头的视场。

附图说明

图1是本发明一种人脸识别方法实施例一的流程图；

图2是本发明一种人脸识别方法实施例一的人脸中特征点分布示意图；

图3是本发明一种人脸识别装置实施例一的结构示意图；

图4是本发明一种能够识别人脸的移动终端实施例一的机构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。

参阅图1，本发明一种人脸识别方法实施例一包括：

步骤110：采集包含人脸在内的图像。

步骤120：获取图像中人脸的面部特征。其中，面部特征包括：黑痣、胎记、鼻尖到双眼的距离、鼻梁的高度、长度及宽度、颧骨、双眼的距离、下颌轮廓、眉骨及其它具有明显识别作用的特征。

步骤130：在面部特征数据库中匹配获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个。其中，匹配区间、待识别区间及不匹配区间可以设置在区间的边界连续或者不连续，具体的区间设置以实际要求为准。

步骤140：若判断属于匹配区间，发出识别出目标人物的提示信息；若判断属于不匹配区间，发出非目标人物的提示信息；若判断属于待识别区间，返回执行采集包含人脸在内的图像的步骤，直到检测到结束指令或发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。提示信息可以是屏幕的文字、图案显示或者通过声光显示的信息。

区别于现有技术的情况，当摄像头拍摄到的图像模糊不清或目标人物与摄像头偏转的角度超过限定的角度而造成匹配的结果位于待识别区间，即图像不能被识别但又不属于完全匹配或者完全不匹配的情况时，处理器会重新采集图像，直到图像能够准确被识别，提高识别率。并且，本发明结合人脸识别技术及移动终端技术，通过移动终端随时随地对目标人物进行采集图像，有效的扩大摄像头的视场。

下面，以手机为例但不限于手机阐述更详尽的人脸识别方法。只要具有摄像头的移动终端都可以作为本发明的图像采集工具，为了使识别的图像的识别率，可以采用较高像素的摄像头。为了描述方便，下面以手机为例来描述：

发现可疑人物时，用户通过手机采集一幅可疑人物的人脸的图像，对图像采用直方图均衡化、图像平滑等方法进行处理得到清晰的图像。然后，对图像进行归一化处理，获得标准尺寸的图像。由于直方图均衡化、图像平滑及归一化均为现有技术，这里就不展开赘述。

参阅图2，在本实施例中，将包含可疑人物的人脸的图像通过二值化、边缘提取及计算奇点等图像处理技术将可疑人物的面部特征，包括黑痣、胎记、鼻尖到双眼的距离、鼻梁的高度、长度及宽度、颧骨、双眼的距离、下颌轮廓、眉骨及其它具有明显识别作用的特征转化为特征点。

若由于图像模糊或面部偏转等原因造成所获取的特征点的数量小于设定的阈值，输出面部特征无效码。反之，若所获取的特征点的数量大于或等于设定的阈值，则输出面部特征码。其中，阈值为通过计算机多次训练得到的，在保证识别率情况下，计算量最小的特征点的数量。

手机中的面部特征数据库中存有大量目标人物的面部特征码，读取目标人物的面部特征码，并将输出的面部特征码与面部特征数据库中的目标人物的面部特征码进行一一匹配。匹配的结果可以反映为相似度，将[0％，100％]的相似度区间按相似度的大小划分为三个区间，匹配区间、待识别区间及不匹配区间。其中，匹配区间、待识别区间及不匹配区间可以设置在区间的边界连续或者不连续，如：将[0％，30％]划分为不匹配区间，[30％，70％]划分为待识别区间，[70％，100％]划分为匹配区间，或者将[0％，25％]划分为不匹配区间，[30％，70％]划分为待识别区间，[75％，100％]划分为匹配区间，具体的区间设置以实际要求为准。

若匹配得到的相似度属于匹配区间，则可疑人物为目标人物，处理器发出识别出目标人物的提示信息，并通过屏幕的文字、图案显示或声光报警提醒用户匹配成功；若匹配得到的相似度属于不匹配区间，处理器发出非目标人物的提示信息，并通过屏幕的文字、图案显示或声光报警提醒用户匹配成功，用户可以放弃对可疑人物的跟踪；若匹配得到的相似度属于待识别区间，表示不能确定可疑人物的身份，手机通过用户界面提示是否需要进一步采集可疑人物的图像。如果手机检测到用户发送了结束指令，或者因超时手机***自动发出了结束指令，结束程序。否则，继续采集可疑人物的图像，直到手机发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。

另外，手机获取的面部特征码可存储到面部特征数据库中，用于扩充面部特征数据库中的数据量，也可以通过基站与服务器连接，将获取的面部特征码通过无线网络传输到服务器中，更新服务器中的面部特征码数据。

另外，也可以在并将输出的面部特征码与面部特征数据库中的目标人物的面部特征码进行一一匹配前，向服务器发送请求更新数据库指令，并在接收到服务器发送的更新数据库指令后，接收服务器传输的面部特征码数据，并下载面部特征码数据以更新所述面部特征码数据库。

区别于现有技术的情况，当摄像头拍摄到的图像模糊不清或目标人物与摄像头偏转的角度超过限定的角度而造成匹配的结果位于待识别区间，即图像不能被识别但又不属于完全匹配或者完全不匹配的情况时，处理器会重新采集图像，直到图像能够准确被识别，提高识别率。并且，本发明结合人脸识别技术及移动终端技术，通过移动终端随时随地对目标人物进行采集图像，有效的扩大摄像头的视场。

参阅图3，本发明还提供了一种人脸识别装置，包括：

采集模块110：用于采集包含人脸在内的图像；

获取模块120：用于获取图像中人脸的面部特征；

判断模块130：用于在面部特征数据库中匹配获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；

提示模块140：用于在判断属于匹配区间时，发出识别出目标人物的提示信息；在判断属于不匹配区间时，发出非目标人物的提示信息。

本发明的人脸识别装置可通过采集模块110采集一幅包含可疑人物的人脸在内的图像，并将该图像传输到获取模块120中提取可疑人物的面部特征，如黑痣、胎记、鼻尖到双眼的距离、鼻梁高度、长度、宽度、颧骨、双眼的距离、下颌轮廓、眉骨及其它具有明显识别作用的特征。

判断模块130从面部特征数据库中读取目标人物的面部特征，并将获取模块120输出的面部特征与面部特征数据库中的目标人物的面部特征进行一一匹配。匹配的结果可以反映为相似度，将[0％，100％]的相似度区间按相似度的大小划分为三个区间，匹配区间、待识别区间及不匹配区间。其中，匹配区间、待识别区间及不匹配区间可以设置在区间的边界连续或者不连续，如：将[0％，30％]划分为不匹配区间，[30％，70％]划分为待识别区间，[70％，100％]划分为匹配区间，或者将[0％，25％]划分为不匹配区间，[30％，70％]划分为待识别区间，[75％，100％]划分为匹配区间。具体的区间设置以实际要求为准。

若匹配得到的相似度属于匹配区间，则可疑人物为目标人物，提示模块140发出识别出目标人物的提示信息，并通过屏幕的文字、图案显示或声光报警提醒用户匹配成功；若匹配得到的相似度属于不匹配区间，提示模块140发出非目标人物的提示信息，并通过屏幕的文字、图案显示或声光报警提醒用户匹配成功，用户可以放弃对可疑人物的跟踪；若匹配得到的相似度属于待识别区间，表示不能确定可疑人物的身份，通过用户界面提示是否需要进一步采集可疑人物的图像。如果检测到用户发送了结束指令，或者因超时***自动发出了结束指令，人脸识别装置停止工作。否则，采集模块110继续采集包含可疑人物的人脸的图像，直到提示模块140发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。

区别于现有技术的情况，当摄像头拍摄到的图像模糊不清或目标人物与摄像头偏转的角度超过限定的角度而造成匹配的结果位于待识别区间，即图像不能被识别但又不属于完全匹配或者完全不匹配的情况时，处理器会重新采集图像，直到图像能够准确被识别，提高识别率。并且，本发明结合人脸识别技术及移动终端技术，通过移动终端随时随地对目标人物进行采集图像，有效的扩大摄像头的视场。

参阅图4，本发明还提供了一种能识别人脸的移动终端，下面依然以手机为例但不限于手机进行阐述，其中，手机的摄像头210的像素可以选择较高像素，以保证图像识别的要求：

发现可疑人物时，启动人脸识别程序，处理器230驱动LED灯变成红色，提示用户人脸识别程序处于运行中。此时，用户可通过手机的摄像头210采集一幅包含可疑人物的人脸的图像，并将该图像传输到识别模块220中。

识别模块220对图像采用直方图均衡化、图像平滑等方法进行处理得到清晰的图像。然后，对图像进行归一化处理，获得标准尺寸的图像。由于直方图均衡化、图像平滑及归一化均为现有技术，这里就不展开赘述。在得到清晰的图像后，识别模块220将包含可疑人物的人脸的图像通过二值化、边缘提取及计算奇点等图像处理技术将可疑人物的面部特征，如黑痣、胎记、鼻尖到双眼的距离、鼻梁高度、长度、宽度、颧骨、双眼的距离、下颌轮廓、眉骨及其它具有明显识别作用的特征，转化为特征点。若由于图像模糊或面部偏转等原因造成所获取的特征点的数量小于设定的阈值，识别模块220输出面部特征无效码。反之，若所获取的特征点的数量大于或等于设定的阈值，识别模块220输出面部特征码。其中，阈值为通过计算机多次训练得到的，在保证识别率情况下，计算量最小的特征点的数量。

处理器230接收到识别模块220输出的面部特征码后，从面部特征数据库中读取目标人物的面部特征码，并将识别模块220输出的面部特征与面部特征数据库中的目标人物的面部特征进行一一匹配。匹配的结果可以反映为相似度，将[0％，100％]的相似度区间按相似度的大小划分为三个区间，匹配区间、待识别区间及不匹配区间。其中，匹配区间、待识别区间及不匹配区间可以设置在区间的边界连续或者不连续，如：将[0％，30％]划分为不匹配区间，[30％，70％]划分为待识别区间，[70％，100％]划分为匹配区间，或者将[0％，25％]划分为不匹配区间，[30％，70％]划分为待识别区间，[75％，100％]划分为匹配区间。具体的区间设置以实际要求为准。

若匹配得到的相似度属于匹配区间，则可疑人物为目标人物，处理器230发出识别出目标人物的提示信息，并驱动LED灯变成绿色提醒用户匹配成功；若匹配得到的相似度属于不匹配区间，处理器230发出非目标人物的提示信息，并驱动LED灯变成绿色提醒用户匹配成功，用户可以放弃对可疑人物的跟踪；若匹配得到的相似度属于待识别区间，表示不能确定可疑人物的身份，处理器230驱动LED灯变成蓝色提醒用户需要进一步采集可疑人物的图像，手机通过用户界面提示是否需要进一步采集可疑人物的图像。如果手机检测到用户发送了结束指令，或者因超时手机***自动发出了结束指令，结束程序，处理器230驱动LED灯熄灭。否则，继续采集可疑人物的图像，直到手机发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。

另外，手机获取的面部特征码可存储到本机的面部特征数据库中，用于扩充面部特征数据库中的数据量，也可以通过射频模块240与服务器连接，将获取的面部特征码通过无线网络传输到服务器中，更新服务器中的面部特征码数据。

另外，也可以在并将输出的面部特征码与面部特征数据库中的目标人物的面部特征码进行一一匹配前，通过射频模块240向服务器发送请求更新数据库指令，并在接收到服务器发送的更新数据库指令后，接收服务器传输的面部特征码数据，并下载面部特征码数据以更新面部特征码数据库。射频模块240可以是GSM、GPRS、TDS-CDMA、CDMA2000、WCDMA中的一种或多种。

区别于现有技术的情况，当摄像头拍摄到的图像模糊不清或目标人物与摄像头偏转的角度超过限定的角度而造成匹配的结果位于待识别区间，即图像不能被识别时，处理器会重新采集图像，直到图像能够准确被识别。并且，本发明结合人脸识别技术及移动终端技术，通过移动终端随时随地对目标人物进行采集图像，有效的扩大摄像头的视场。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

采集包含人脸在内的图像；

获取所述图像中人脸的面部特征；

在面部特征数据库中匹配所述获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；

若判断属于匹配区间，发出识别出目标人物的提示信息；若判断属于不匹配区间，发出非目标人物的提示信息；若判断属于待识别区间，返回执行采集包含人脸在内的图像的步骤，直到检测到结束指令或发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取图像中人脸的面部特征的步骤包括：获取图像中人脸的面部特征点；

在所述面部特征数据库中匹配获取的面部特征的步骤之后，包括：若特征点的数量小于设定的阈值，则输出面部特征无效码；若特征点的数量大于或等于设定的阈值，则输出面部特征码；

所述在面部特征数据库中匹配获取的面部特征的步骤包括：在面部特征数据库中匹配输出的面部特征码；

所述判断匹配的结果为属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个的步骤包括：判断所述输出的面部特征码与面部特征码数据库中的面部特征码的相似度属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个。

3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述在面部特征数据库中匹配输出的面部特征码步骤之前还包括如下步骤：

向服务器发送请求更新数据库指令；

若接收到服务器发送的更新数据库指令，接收服务器传输的面部特征码数据，并下载所述面部特征码数据以更新所述面部特征码数据库。

4.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述在特征点的数量大于或等于设定的阈值时，输出面部特征码步骤之后还包括如下步骤：

向所述服务器传输面部特征码数据以更新所述服务器中的面部特征码数据。

5.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集包含人脸在内的图像；

获取模块，用于获取所述图像中人脸的面部特征；

判断模块，用于在面部特征数据库中匹配所述获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；

提示模块，用于在判断属于匹配区间时，发出识别出目标人物的提示信息；在判断属于不匹配区间时，发出非目标人物的提示信息。

6.一种能识别人脸的移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：

摄像头，用于采集包含人脸在内的图像；

识别模块，用于获取所述图像中人脸的面部特征；

处理器，用于在面部特征数据库中匹配所述获取的面部特征，判断匹配的结果属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个；

若判断属于匹配区间，处理器发出识别出目标人物的提示信息，若判断属于不匹配区间，处理器发出非目标人物的提示信息，若判断属于待识别区间，处理器控制摄像头重新采集包含人脸在内的图像，直到处理器检测到结束指令或发出识别出目标人物的提示信息或非目标人物的提示信息。

7.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，

所述识别模块还进一步用于获取图像中人脸的面部特征点，若特征点的数量小于设定的阈值，则输出面部特征无效码；若特征点的数量大于或等于设定的阈值，则输出面部特征码；

所述处理器还进一步用于在面部特征数据库中匹配输出的面部特征码，判断所述输出的面部特征码与面部特征码数据库中的面部特征码的相似度属于匹配区间、不匹配区间及待识别区间的哪一个。

8.根据权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括：

射频模块，用于向服务器发送请求更新数据库指令及在接收到服务器发送的更新数据库指令时，接收服务器传输的数据。

9.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述射频模块还用于向所述服务器传输面部特征码数据以更新所述服务器中的面部特征码数据。

10.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，

所述处理器还用于在启动人脸识别时，驱动LED灯变成红色；在匹配结果属于匹配区间或不匹配区间时，驱动LED灯变成绿色；在匹配结果属于待识别区间时，驱动LED灯变成蓝色；在检测到结束命令时，驱动LED灯熄灭。

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