CN105095829A - 一种人脸识别方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种人脸识别方法及***，该方法包括：在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的人脸图像中提取出遮挡物图像，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，若存在，则人脸识别成功，若否，则人脸识别失败，其中，在匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征匹配。通过本发明实施例中的人脸识别方法实现了对人脸上存在遮挡物的人脸图像进行准确的识别，提高了人脸识别的精确性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及***。
背景技术
人脸识别技术已经被广泛应用到视频监控、考勤记录、门禁等场合，在视频监控等非主动配合的场景下，如图1所示为现有技术中的人脸识别的流程图，在进人脸识别之前首先需要建立人脸图像库，然后将人脸图像库中的每张人脸图像进行人脸特征提取，基于提取得到的各个人脸特征建立人脸特征库。后续在进行人脸识别时，每次采集到人脸图像之后，在采集到的人脸图像中进行人脸特征提取，并将在采集到的人脸图像中提取的人脸特征在建立的人脸特征库中进行匹配，从而得到人脸识别结果。
但是，当前的人脸识别技术容易受到光线、姿态、表情、遮挡等因素影响，因此，当前的人脸识别技术中存在对人脸上有遮挡物的人脸图像进行识别的精确度较低，甚至是无法识别的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种人脸识别方法及***，用以解决存在遮挡物的人脸图像识别精确度较低，甚至是无法识别存在遮挡物的人脸图像的问题。
其具体的技术方案如下：
本发明实施例第一方面提供了一种人脸识别方法，包括：
在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据所述待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；
在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的所述人脸图像中提取出遮挡物图像；
判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，其中在所述匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后，在添加了所述遮挡物图像的匹配参考人脸图像中提取出的参考人脸特征与所述待识别人脸特征匹配；
在判断结果为是时，则人脸识别成功；否则
人脸识别失败。
结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，根据所述待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物，包括：
调取保存有人脸特征与遮挡物类别之间的对应关系的数据库；
将所述待识别人脸特征与所述数据库中的人脸特征进行匹配，根据匹配结果确定采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物。
结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，在存在遮挡物的所述人脸图像中提取出遮挡物图像，包括：
对采集到的人脸图像进行归一化处理，以使采集到的人脸图像中人脸关键部位与人脸图像库中参考人脸图像中的人脸关键部位重叠；
在经过归一化处理后的所述人脸图像中提取出所述遮挡物图像。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，在经过归一化处理后的所述人脸图像中提取出所述遮挡物图像，包括：
获取经过归一化处理后的所述人脸图像中用以标识所述遮挡物的边缘的标识点；
将获取的标识点所围成的区域确定为所述遮挡物图像，并
提取确定出的所述遮挡物图像。
结合第一方面，在第四种可能的实现方式中，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，包括：
在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至所述当前参考人脸图像中；
在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配；
若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；
若不匹配，判断所述人脸图像库中是否还存在未提取出的参考人脸图像；
若存在，则提取下一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并返回继续执行在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中的操作：
若不存在，则确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
结合第一方面，在第五种可能的实现方式中，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，包括：
将提取出的所述遮挡物图像分别添加到所述人脸图像库中的各个参考人脸图像中；
提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像；
在提取出的所述当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配；
若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；
若不匹配，判断所述人脸图像库中是否存在还未提取的参考人脸图像，若存在，则返回继续执行提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像的操作；若不存在，则确定在所述人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
结合第一方面中的第四种或者第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，将提取出的遮挡物图像添加到参考人脸图像中，包括：
确定所述遮挡物图像在采集到的人脸图像中所遮挡的人脸关键部位；
对所述遮挡物图像按照预设缩放比例进行缩放处理；
将经过缩放处理后的遮挡物图像添加至所述参考人脸图像中遮挡所述人脸关键部位的位置。
结合第一方面中的第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，对所述遮挡物图像按照预设缩放比例进行缩放处理，包括：
获取所述参考人脸图像中两个眼睛中心点之间的参考间距；
获取采集到的人脸图像中两个眼睛中心点之间的实际间距；
将所述参考间距与所述实际间距之间的比例确定所述预设缩放比例。
本发明实施例第二方面提供了一种人脸识别***，包括：
检测模块，用于在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据所述待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；
特征提取模块，用于在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的所述人脸图像中提取出遮挡物图像；
处理模块，用于判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，在判断结果为是时，则人脸识别成功，否则人脸识别失败；其中在所述匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后，在添加了所述遮挡物图像的匹配参考人脸图像中提取出的参考人脸特征与所述待识别人脸特征匹配。
结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，检测模块包括：
调取单元，用于调取保存有人脸特征与遮挡物类别之间的对应关系的数据库；
匹配单元，用于将所述待识别人脸特征与所述数据库中的人脸特征进行匹配，根据匹配结果确定采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物。
结合第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述特征提取模块，包括：
图像处理单元，用于对采集到的人脸图像进行归一化处理，以使采集到的人脸图像中人脸关键部位与人脸图像库中参考人脸图像中的人脸关键部位重叠；
提取单元，用于在经过归一化处理后的所述人脸图像中提取出所述遮挡物图像。
结合第二方面中的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述提取单元，包括：
标识点获取模块，用于获取经过归一化处理后的所述人脸图像中用以标识所述遮挡物的边缘的标识点；
图像获取模块，用于将获取的标识点所围成的区域确定为所述遮挡物图像，并提取确定出的所述遮挡物图像。
结合第二方面，在第四种可能的实现方式中，所述处理模块，具体用于在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至所述当前参考人脸图像中，在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征，判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；若不匹配，判断所述人脸图像库中是否还存在未提取出的参考人脸图像，若存在，则提取下一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并返回继续执行在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中的操，若不存在，则确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
结合第二方面，在第五种可能的实现方式中，所述处理模块，具体用于将提取出的所述遮挡物图像分别添加到所述人脸图像库中的各个参考人脸图像中，提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像，在提取出的所述当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征，判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；若不匹配，判断所述人脸图像库中是否存在还未提取的参考人脸图像，若存在，则返回继续执行提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像的操作；若不存在，则确定在所述人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
结合第二方面中的第四种或者第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述处理模块，还用于确定所述遮挡物图像在采集到的人脸图像中所遮挡的人脸关键部位，对所述遮挡物图像按照预设缩放比例进行缩放处理，将经过缩放处理后的遮挡物图像添加至所述参考人脸图像中遮挡所述人脸关键部位的位置。
结合第二方面中的第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，所述处理模块，具体用于获取所述参考人脸图像中两个眼睛中心点之间的参考间距，获取采集到的人脸图像中两个眼睛中心点之间的实际间距，将所述参考间距与所述实际间距之间的比例确定所述预设缩放比例。
本发明实施例提供了一种人脸识别方法，该方法包括：在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的人脸图像中提取出遮挡物图像，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，若存在，则人脸识别成功，若否，则人脸识别失败，其中，在匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征匹配。通过本发明实施例中的人脸识别方法实现了对人脸上存在遮挡物的人脸图像进行准确的识别，提高了人脸识别的精确性。
附图说明
图1为现有技术中人脸识别的流程示意图；
图2为本发明实施例中一种人脸识别方法的流程图；
图3为本发明实施例中人脸图像中遮挡物的标识示意图；
图4为本发明实施例中包含标识点的人脸图像示意图之一；
图5为本发明实施例中包含标识点的人脸图像示意图之二；
图6为本发明实施例中包含标识点的人脸图像示意图之三；
图7为本发明实施例中一种人脸识别方式的流程图；
图8为本发明实施例中另一种人脸识别方式的流程图；
图9为本发明实施例中一种人脸识别***的结构示意图。
具体实施方式
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明。
本发明实施例为了解决在存在遮挡物的人脸图像识别的精确度较低，甚至是无法识别存在遮挡物的人脸图像的问题，提供了一种人脸识别方法，该方法包括：在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的人脸图像中提取出遮挡物图像，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，若存在，则人脸识别成功，若否，则人脸识别失败，其中，在匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征匹配。通过本发明实施例中的人脸识别方法实现了对人脸上存在遮挡物的人脸图像进行准确的识别，提高了人脸识别的精确性。
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明。
如图2所示为本发明实施例中一种人脸识别方法的流程图，该方法包括：
S201，在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；
在采集到人脸图像之后，首先对人脸图像进行特征提取，在本发明实施例中通过定位特征算子(LocalBinaryPattern，简称：LBP)进行特征提取，具体提取人脸特征的方法在此就不再详述。
在提取出采集到的人脸图像中的待识别人脸特征之后，将待识别人脸特征输入至人脸识别***中的分类器，通过该分类器就能够确定出采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物，在本发明实施例中可以通过如下的方法来实现对采集到的人脸图像进行遮挡物的检测：
在人脸识别***中建立一个数据库，在该数据库中包含无遮挡的人脸图像以及在人脸上存在遮挡物的人脸图像，存在遮挡物的人脸图像可以是佩戴墨镜的人脸图像、佩戴口罩的人脸图像、佩戴黑框眼镜的人脸图像等。
然后对数据库中的人脸图像进行分类，将无遮挡的人脸图像的类别确定为-1，佩戴墨镜的人脸图像的类别确定为1，佩戴口罩的人脸图像的类别确定为2，佩戴黑框眼镜的人脸图像的类别确定为3等等，并且每个类别还对应存在遮挡物的人脸图像对应的人脸特征，即：类别1对应佩戴墨镜的人脸图像的人脸特征。在可能的情况下，数据库中的样本越丰富越好，也就是说在数据库中可以尽可能的添加各种存在不同遮挡物的人脸图像，这样使得后续可以更加准确的对存在遮挡物的人脸图像进行分类。
在数据库中对每种存在遮挡物的人脸图像进行标类之后，提取数据库中每一标类下的每一张人脸图像的人脸特征，这然后将提取出的人脸特征以及人脸特征对应的标类输入到支持向量机(SupportVectorMachine简称：SVM)中，在SVM中就可以建立人脸特征与类别以及类别与遮挡物之间的对应关系，最后通过SVM对人脸特征的学习训练就可以得到一个用于检测人脸图像中是否存在遮挡物的分类器。
在生成分类器之后，人脸识别***就可以实现对采集到的人脸图像进行遮挡物的检测，并且对存在遮挡物的人脸图像进行分类。
具体来讲，当采集到人脸图像之后，首先通过LBP特征提取方法提取出采集到的人脸图像中的待识别人脸特征，然后将提取出的待识别人脸特征输入到生成的分类器中，分类器根据输入的待识别人脸特征确定出该待识别人脸特征对应的类别，然后根据确定出的类别最终确定出采集到的人脸图像中是否存在有遮挡物，在存在遮挡物时，进一步确定是哪一类的遮挡物。
S202，在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的人脸图像中提取出遮挡物图像；
若是分类器确定出采集到的人脸图像中存在遮挡物时，则按照如下的流程来提取出人脸图像中的遮挡物图像：
步骤1，在采集到的人脸图像中确定出遮挡物边缘的标识点；
在分类器检测到采集到的人脸图像中确定出存在遮挡物时，对采集到的人脸图像进行标识点检测，这里的标识点检测的方法可以使用主动形状模型(ActiveShapeModel，简称ASM)或者是监督梯度下降法(SupervisedDescentMethod，简称SDM)，在本发明实施例中采用的是SDM，比如说如图3所示，在图3所示的人脸图像中存在墨镜，通过SDM处理方法，将墨镜边缘通过标识点进行标识，从而生成一个遮挡物边缘检测模型，当存在遮挡物的人脸图像输入时，就可以通过遮挡物边缘检测模型直接确定出遮挡物边缘的标识点。
步骤2，根据遮挡物边缘的标识点，在采集到的人脸图像中提取出遮挡物图像；
基于在步骤1中得到了遮挡物检测模型之后，在人脸识别***采集到存遮挡物的人脸图像输入时，人脸识别***将根据SDM方法得到采集到人脸图像中遮挡物边缘的标识点，将标识点所围成的区域确定为遮挡物所占用的区域，然后将遮挡物所占用的区域确定为遮挡物图像，最后提取出人脸图像中的遮挡物图像。
S203，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，其中，匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征匹配，若判断结果为是时，进入S204，否则，进入S205；
S204，人脸识别成功；
S205，人脸识别失败。
在将遮挡物图像添加到人脸图像库中的参考人脸图像中之前，还需要对遮挡物图像进行缩放处理，该缩放需要得到遮挡物图像的缩放比例，缩放比例可以通过如下的方式得到：
通过SDM方法创建一个在人脸的关键部位上都标识了标识点的人脸图像模型，即：在人脸图像中通过标识点来标注出人脸关键部位，比如说人脸上的眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇等关键部位都通过标识点进行标注。如图4所示为参考人脸图像中各个关键部位的标识点，在图4所示的人脸图像中的一只眼睛的标识点包括了：10～17这八个标识点，另一只眼睛的标识点包括了18～25这八个标识点，鼻子上包括的标识点为：26～31，其中，标识点28为鼻尖的标识点，嘴上的标识点包含了：32～42这12个标识点，其中32和38为嘴角的标识点。
通过SDM方法创建的人脸图像模型，就可以得到采集到的人脸图像中的人脸关键部位的标识点，在得到采集到的人脸图像中的标识点之后，确定左右眼的上的标识点在人脸图像中的坐标，根据左眼上的标识点的坐标的平均值得到左眼中心点的坐标，根据右眼上的标识点的坐标的平均值得到右眼中心点的坐标，如图5所示，在图5中标识点01为左眼中心点，标识点02为右眼中心点。
在确定出人脸上左右眼的中心点的坐标之后，左右眼中心点之间的实际距离L1(如图5所示)，并且获取左眼中心点与墨镜下边缘之间的垂直距离S1。
同样的通过SDM方法，获取人脸图像库中添加了遮挡物的参考人脸图像的标识点，然后获取参考人脸图像中的左眼中心点与右眼中心点之间的参考距离L0(如图6所示)，同时确定左眼中心点与遮挡物下边缘之间的垂直距离S0，通过如下的比例关系得到将遮挡物图像添加到参考人脸图像中时的缩放比例：
其中，l表征水平方向上的缩放比例，h表征垂直方向上的缩放比例，在得到缩放比例之后，该人脸识别***在提取出采集到的人脸图像中的遮挡物图像之后，就按照上述的缩放比例对遮挡物图像进行缩放处理，
在得到缩放处理后的遮挡物图像之后，将按照如下的两种方式来判定是否存在匹配参考人脸图像：
第一种方式：
如图7所示为第一种方式的流程图，包括：
S701，在人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中；
具体来讲，确定采集到的人脸图像中遮挡物所遮挡的人脸关键部位，在从人脸图像库中提取出参考人脸图像之后，将经过缩放处理的遮挡物图像添加至参考人脸图像中遮挡所述人脸关键部位的位置，即：在采集到的人脸图像中遮挡物遮挡了两只眼睛，则遮挡物图像添加至参考人脸图像中时也遮挡两只眼睛，最后通过人眼中心点与遮挡物图像下边缘之间的距离来精确的确定出遮挡物图像所放置的位置。
S702，在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
在该步骤中使用LBP方法，在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
S703，判定提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则进入S704；若不匹配，则进入S705,；
S704，将当前参考人脸图像确定出人脸图像库中的存在的匹配参考人脸图像；
S705，判断人脸图像库中是否还存在未提取出的参考人脸图像，若存在，则进入S701；若不存在，则进入S706；
S706，确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
简单来讲，在图7所示的方式中，先在提取人脸图像库中提取出一张参考人脸图像，在参考人脸图像中添加遮挡物图像，然后在添加了遮挡物图像的参考人脸图像中提取出参考人脸特征，最后将参考人脸特征与待识别人脸特征进行匹配，若是此次匹配成功，则得到识别结果，并结束识别流程；若是此次失败，则再次提取出一张参考人脸图像继续执行匹配操作，并按此循环执行。
第二种方式：
如图8所示为第二种方式的流程图，包括：
S801，将提取出的所述遮挡物图像分别添加到所述人脸图像库中的各个参考人脸图像中；
具体来讲，在得到遮挡物图像之后，将该遮挡物图像添加到人脸图像库中的每一张参考人脸图像中，具体添加遮挡物的方法与第一种方式中的方法相同。
S802，提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像；
S803，在提取出的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
此处也是使用LBP方法提取出当前参考人脸图像中的参考人脸特征。
S804，判定提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则进入到S805，若不匹配，则执行S806。
S805，将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；
S806，判断人脸图像库中是否存在还未提取的参考人脸图像，若存在，则返回执行S802，若不存在，在执行S807；
S807，确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
在第二种方式中是将遮挡物图像添加到人脸图像库中的每一张参考人脸图像中，然后在添加了遮挡物图像的参考人脸图像中逐张提取出参考人脸特征与采集到的人脸图像中的人脸特征进行匹配，若是找到匹配的参考人脸图像，则人脸识别流程结束，并得到识别结果；若是人脸图像库中的添加了遮挡物的参考人脸图像都与采集到的人脸图像不匹配时，则此次人脸识别失败。
在本发明实施例中在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，人脸识别***可以将遮挡物从人脸图像中提取出来，并将遮挡物添加到人脸图像库中的参考人脸图像中，然后提取出采集到的人脸图像的人脸特征，以及添加了遮挡物图像的参考人脸图像的参考人脸特征，最后将采集到的人脸图像中的人脸特征与参考人脸特征进行匹配识别，最终得到人脸识别结果，这样就实现了对存在遮挡物的人脸图像的识别，提升了人脸识别***对人脸识别的准确度。
进一步，在本发明实施例中，为了提高对存在遮挡物的人脸图像的识别精确度，在本发明实施例中对采集到的人脸图像进行标识点检测之后，对采集到的人脸图像进行归一化处理，对人脸图像进行归一化处理的目的就是将采集到的人脸图像中的关键部位与人脸图像库中的参考人脸图像中的关键部位对齐。简单来讲，就是将采集到的人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等关键部位分别与参考人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等关键部位对齐，这样可以使图像匹配更加准确。
要实现对采集到的人脸图像的归一化处理，就需要得到人脸图像中人脸关键部位的标识点以及仿射矩阵R：
在本发明实施例中仿射矩阵R可以通过如下的方式得到：
首先在参考人脸图像中得到5个能够较为准确的表征人脸上关键部位的标识点，具体可以通过SDM方法得到，这5个标识点分别为：两个眼睛的中心的标识点、鼻尖的标识点、两个嘴角的标识点，如图4所示，左眼的中心的标识点可以通过标识点10～17的图像坐标平均值得到，右眼的中心的标识点可以通过标识18～25的图像坐标的平均值得到，鼻尖的标识点为28、两个嘴角的标识点为32和38。将参考人脸图像的左下角作为坐标原点，这五个标识点在参考人脸图像中的坐标确定为(x′i，y′i)，其中，i＝1、2…..5。
在采集到的人脸图像中提取出能够较为准确的表征人脸上关键部位的标识点，也就是两个眼睛的中心的标识点、鼻尖的标识点、以及两个嘴角的标识点，这五个标识点也可以通过上述的SDM方法得到，将采集到的人脸图像的左下角作为坐标原点，这五个标识点在采集到的人脸图像中的坐标确定为(xi，yi)，其中，i＝1、2…..5。
在得到参考人脸图像中的五个标识点对应的坐标以及采集到的人脸图像的五个标识点之后，根据关系式(1)得到参考人脸图像中的五个标识点的图像坐标与采集到的人脸图像中的五个标识点的图像坐标之间的对应关系：
其中，r11、r12、r13、r21、r22、r23为仿射矩阵R中的6个参数，通过公式(1)变换得到公式(2)的表达式：
由于在公式(2)中的xi，yi以及x′i，y′i都是已知的量，所以通过求解公式(2)就能够仿射矩阵R中的所有位置参数r11、r12、r13、r21、r22、r23，进而得到最终的仿射矩阵R。
在得到仿射矩阵R之后，就可以通过仿射矩阵对采集到的人脸图像进行图像归一化的处理，这里需要说明的是归一化处理就是将采集到的人脸图像调整为与参考人脸图像基本重叠的人脸图像。下面通过具体的例子来说明归一化的处理效果：
例如：参考人脸图像的尺寸为100×100，将参考人脸图像的左下角作为直角坐标系的原点，则参考人脸图像中的每个标识点都可以通过坐标来表征，参考人脸图像中的左眼中心点坐标(60，40)，右眼中心点坐标(60，50)，鼻尖标识点的坐标为(40，45)，标识两个嘴角的标识点分别为(20，43)、(20，47)，这五个标识点的坐标就作为标准。
在采集到一张人脸图像之后，确定采集单的人脸图像的尺寸为40×40，然后对采集到的人脸图像进行标识点检测，从而得到采集到的人脸图像的五个标识点对应在采集到的人脸图像中的坐标，比如说该五个标识点的坐标为：左眼中心点坐标(30，13)，右眼中心点坐标(30，17)，鼻尖标识点的坐标为(15，19，)，两个嘴角标识点的坐标分别为(13，10)、(16，10)。
在获取采集到的人脸图像中的五个标识点之后，将采集到的人脸图像进行归一化处理，也就是将采集到的人脸图像的尺寸调整为100×100，并且将左眼中心点的坐标从(30，13)调整到(60，40)、右眼中心点坐标从(30，17)调整到(60，50)、鼻尖标识点的坐标从(15，19，)调整为(40，45)、两个嘴角的标识点的坐标分别从(13，10)调整到(20，43)、(16，10)调整到(20，47)，这样采集到的人脸图像与参考人脸图像能够基本重合，这样保证了体征匹配是的准确性。
当然，若是人脸图像不是图像库中的参考人脸图像，则在进行人脸识别的过程中，也需要对人脸图像库中保存的参考人脸图像进行归一化处理，这样才能够保证采集到的人脸图像与人脸图像库中的参考人脸图像基本重叠。
在对采集到的人脸图像进行归一化处理之后，再执行步骤S202以及后续的步骤，即：在归一化处理后的人脸图像中获取遮挡物图像。由于经过归一化处理的人脸图像和参考人脸图像基本重叠，因此遮挡物图像被提取出来之后能够被准确的添加到参考人脸图像中的对应位置上。
在人脸识别***检测到采集到的人脸图像中存在遮挡物时，人脸识别***将调取人脸图像库中保存了存在遮挡物的参考人脸图像，然后将采集到的人脸图像与存在遮挡物的参考人脸图像进行匹配，最后得到识别结果，通过此种方式进行人脸识别时，实现了对存在遮挡物的人脸图像进行准确识别，提升了人脸识别***的人脸识别功能。
本发明实施例中还提供了一种人脸识别***，如图9所示，该人脸识别***，包括：
检测模块901，用于在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；
特征提取模块902，用于在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的人脸图像中提取出遮挡物图像；
处理模块903，用于判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，在判断结果为是时，则人脸识别成功，否则人脸识别失败；其中在匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后，在添加了所述遮挡物图像的匹配参考人脸图像中提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征匹配。
进一步，检测模块901包括：
调取单元，用于调取保存有人脸特征与遮挡物类别之间的对应关系的数据库；
匹配单元，用于将待识别人脸特征与所述数据库中的人脸特征进行匹配，根据匹配结果确定采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物。
进一步，特征提取模块902包括：
图像处理单元，用于对采集到的人脸图像进行归一化处理，以使采集到的人脸图像中人脸关键部位与人脸图像库中参考人脸图像中的人脸关键部位重叠；
提取单元，用于在经过归一化处理后的所述人脸图像中提取出所述遮挡物图像。
进一步，在特征提取模块902中的提取单元包括：
标识点获取模块，用于获取经过归一化处理后的人脸图像中用以标识遮挡物的边缘的标识点；
图像获取模块，用于将获取的标识点所围成的区域确定为遮挡物图像，并提取确定出的遮挡物图像。
进一步，处理模块903，具体用于在人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中，在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征，判定提取出的所述参考人脸特征与待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；若不匹配，判断人脸图像库中是否还存在未提取出的参考人脸图像，若存在，则提取下一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并返回继续执行在人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中的操，若不存在，则确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
进一步，处理模块903，具体用于将提取出的遮挡物图像分别添加到人脸图像库中的各个参考人脸图像中，提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像，在提取出的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征，判定提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；若不匹配，判断人脸图像库中是否存在还未提取的参考人脸图像，若存在，则返回继续执行提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像的操作；若不存在，则确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
进一步，处理模块903，还用于确定遮挡物图像在采集到的人脸图像中所遮挡的人脸关键部位，对遮挡物图像按照预设缩放比例进行缩放处理，将经过缩放处理后的遮挡物图像添加至参考人脸图像中遮挡人脸关键部位的位置。
进一步，处理模块903，具体用于获取参考人脸图像中两个眼睛中心点之间的参考间距，获取采集到的人脸图像中两个眼睛中心点之间的实际间距，将参考间距与实际间距之间的比例确定预设缩放比例。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (16)
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据所述待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；
在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的所述人脸图像中提取出遮挡物图像；
判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，其中在所述匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后，在添加了所述遮挡物图像的匹配参考人脸图像中提取出的参考人脸特征与所述待识别人脸特征匹配；
在判断结果为是时，则人脸识别成功；否则
人脸识别失败。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物，包括：
调取保存有人脸特征与遮挡物类别之间的对应关系的数据库；
将所述待识别人脸特征与所述数据库中的人脸特征进行匹配，根据匹配结果确定采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在存在遮挡物的所述人脸图像中提取出遮挡物图像，包括：
对采集到的人脸图像进行归一化处理，以使采集到的人脸图像中人脸关键部位与人脸图像库中参考人脸图像中的人脸关键部位重叠；
在经过归一化处理后的所述人脸图像中提取出所述遮挡物图像。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在经过归一化处理后的所述人脸图像中提取出所述遮挡物图像，包括：
获取经过归一化处理后的所述人脸图像中用以标识所述遮挡物的边缘的标识点；
将获取的标识点所围成的区域确定为所述遮挡物图像，并
提取确定出的所述遮挡物图像。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，包括：
在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至所述当前参考人脸图像中；
在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配；
若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；
若不匹配，判断所述人脸图像库中是否还存在未提取出的参考人脸图像；
若存在，则提取下一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并返回继续执行在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中的操作：
若不存在，则确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，包括：
将提取出的所述遮挡物图像分别添加到所述人脸图像库中的各个参考人脸图像中；
提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像；
在提取出的所述当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配；
若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；
若不匹配，判断所述人脸图像库中是否存在还未提取的参考人脸图像，若存在，则返回继续执行提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像的操作；若不存在，则确定在所述人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，将提取出的遮挡物图像添加到参考人脸图像中，包括：
确定所述遮挡物图像在采集到的人脸图像中所遮挡的人脸关键部位；
对所述遮挡物图像按照预设缩放比例进行缩放处理；
将经过缩放处理后的遮挡物图像添加至所述参考人脸图像中遮挡所述人脸关键部位的位置。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，对所述遮挡物图像按照预设缩放比例进行缩放处理，包括：
获取所述参考人脸图像中两个眼睛中心点之间的参考间距；
获取采集到的人脸图像中两个眼睛中心点之间的实际间距；
将所述参考间距与所述实际间距之间的比例确定所述预设缩放比例。
9.一种人脸识别***，其特征在于，包括：
检测模块，用于在采集到的人脸图像中提取出待识别人脸特征，并根据所述待识别人脸特征，检测采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物；
特征提取模块，用于在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，在存在遮挡物的所述人脸图像中提取出遮挡物图像；
处理模块，用于判断在人脸图像库中是否存在匹配参考人脸图像，在判断结果为是时，则人脸识别成功，否则人脸识别失败；其中在所述匹配参考人脸图像中添加了提取出的遮挡物图像后，在添加了所述遮挡物图像的匹配参考人脸图像中提取出的参考人脸特征与所述待识别人脸特征匹配。
10.如权利要求9所述的***，其特征在于，检测模块包括：
调取单元，用于调取保存有人脸特征与遮挡物类别之间的对应关系的数据库；
匹配单元，用于将所述待识别人脸特征与所述数据库中的人脸特征进行匹配，根据匹配结果确定采集到的人脸图像中是否存在遮挡人脸的遮挡物。
11.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述特征提取模块，包括：
图像处理单元，用于对采集到的人脸图像进行归一化处理，以使采集到的人脸图像中人脸关键部位与人脸图像库中参考人脸图像中的人脸关键部位重叠；
提取单元，用于在经过归一化处理后的所述人脸图像中提取出所述遮挡物图像。
12.如权利要求11所述的***，其特征在于，所述提取单元，包括：
标识点获取模块，用于获取经过归一化处理后的所述人脸图像中用以标识所述遮挡物的边缘的标识点；
图像获取模块，用于将获取的标识点所围成的区域确定为所述遮挡物图像，并提取确定出的所述遮挡物图像。
13.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述处理模块，具体用于在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至所述当前参考人脸图像中，在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征，判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；若不匹配，判断所述人脸图像库中是否还存在未提取出的参考人脸图像，若存在，则提取下一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并返回继续执行在所述人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提取出的所述遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中的操，若不存在，则确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
14.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述处理模块，具体用于将提取出的所述遮挡物图像分别添加到所述人脸图像库中的各个参考人脸图像中，提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像，在提取出的所述当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征，判定提取出的所述参考人脸特征与所述待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；若不匹配，判断所述人脸图像库中是否存在还未提取的参考人脸图像，若存在，则返回继续执行提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像的操作；若不存在，则确定在所述人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
15.如权利要求13或14所述的***，其特征在于，所述处理模块，还用于确定所述遮挡物图像在采集到的人脸图像中所遮挡的人脸关键部位，对所述遮挡物图像按照预设缩放比例进行缩放处理，将经过缩放处理后的遮挡物图像添加至所述参考人脸图像中遮挡所述人脸关键部位的位置。
16.如权利要求15所述的***，其特征在于，所述处理模块，具体用于获取所述参考人脸图像中两个眼睛中心点之间的参考间距，获取采集到的人脸图像中两个眼睛中心点之间的实际间距，将所述参考间距与所述实际间距之间的比例确定所述预设缩放比例。
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