CN107644219A - 人脸注册方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种人脸注册方法及相关产品，其中，方法包括：对人脸进行拍摄，得到视频流；从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。本发明实施例可以从视频流中选取多帧人脸，用以生成人脸模板，如此，能够使人脸模板具有更多更好的特征，得到的人脸模板鲁棒性更强，提升了人脸识别效率。

Description

人脸注册方法及相关产品

技术领域

本发明涉及移动终端技术领域，具体涉及一种人脸注册方法及相关产品。

背景技术

随着移动终端(手机、平板电脑等)的大量普及应用，移动终端能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，移动终端向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。

目前来看，人脸识别越来越受到移动终端生产厂商的青睐，通过情况下，人脸识别的成功率高低很大程度上由人脸模板决定，因而，人脸模板的获取非常关键，因此，如何获取鲁棒性强的人脸模板的问题亟待解决。

发明内容

本发明实施例提供了一种人脸注册方法及相关产品，可以获取鲁棒性强的人脸模板。

第一方面，本发明实施例提供一种移动终端，其特征在于，包括应用处理器(Application Processor，AP)，以及与所述AP连接的人脸识别装置，其中，

所述人脸识别装置，用于对人脸进行拍摄，得到视频流；

所述AP，用于从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述 M为大于1的整数；以及根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种人脸注册方法，应用于包括应用处理器AP，以及与所述AP连接的人脸识别装置的移动终端，所述方法包括：

所述人脸识别装置对人脸进行拍摄，得到视频流；

所述AP从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；以及根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

第三方面，本发明实施例提供了一种人脸注册方法，包括：

对人脸进行拍摄，得到视频流；

从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；

根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

第四方面，本发明实施例提供了一种人脸注册装置，包括：

拍摄单元，用于对人脸进行拍摄，得到视频流；

提取单元，用于从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；

生成单元，用于根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

第五方面，本发明实施例提供了一种移动终端，包括：应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于如第三方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第六方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本发明实施例第三方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第七方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第三方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本发明实施例中所描述的人脸注册方法及相关产品，对人脸进行拍摄，得到视频流，从视频流中提取M帧人脸图像，M为大于1的整数，根据M帧人脸图像生成人脸模板图像，从而，可以从视频流中选取多帧人脸，用以生成人脸模板，如此，能够具有更多更好的特征，得到的人脸模板鲁棒性更强，提升了人脸识别效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是本发明实施例提供的一种示例移动终端的架构示意图；

图1B是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图；

图1C是本发明实施例公开的一种人脸注册方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种人脸注册方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种移动终端的另一结构示意图；

图4A是本发明实施例提供的一种人脸注册装置的结构示意图；

图4B是本发明实施例提供的图4A所描述的人脸注册装置的提取单元的结构示意图；

图4C是本发明实施例提供的图4B所描述的提取单元的第一筛选模块的结构示意图；

图4D是本发明实施例提供的图4A所描述的人脸注册装置的生成单元的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(User Equipment，UE)，移动台(Mobile Station， MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为移动终端。

下面对本发明实施例进行详细介绍。如图1A所示的一种示例移动终端 1000，该移动终端1000的人脸识别装置可以为摄像头模组21，该摄像头模组可以为双摄像头，上述双摄像头可以一个是可见光摄像头，一个是红外摄像头，或者，两者都是可见光摄像头，例如，一个摄像头为可见光摄像头，另一个摄像头为红外摄像头，又例如，一个摄像头为可见光摄像头且另一个摄像头也为可见光摄像头，或者上述摄像头模组可以为单摄像头，例如，可见光摄像头，或者，红外摄像头。上述摄像头模组21可以是前置摄像头或者后置摄像头。

请参阅图1B，图1B是所示的一种移动终端100的结构示意图，所述移动终端100包括：应用处理器AP110、人脸识别装置120，其中，所述AP110通过总线150连接人脸识别装置120。

基于图1A-图1B所描述的移动终端，可以用于实现如下功能：

所述人脸识别装置120，用于对人脸进行拍摄，得到视频流；

所述AP110，用于从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；以及根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

在一个可能的示例中，在所述从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像方面，所述AP110具体用于：

对所述视频流进行解析，得到N帧人脸图像，所述N为大于1的整数；

按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，得到所述M帧人脸图像，所述N为不小于所述M的整数。

在一个可能的示例中，在所述按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选方面，所述AP110具体用于：

对人脸图像i进行图像质量评价，得到图像质量评价值，所述人脸图像i为所述N帧人脸图像中的一帧；

在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时，获取所述人脸图像i的前一帧人脸图像j；

确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度大于预设阈值时，保留所述人脸图像j，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度小于或等于所述预设阈值时，获取所述人脸图像j的下一帧人脸图像k。

在一个可能的示例中，在所述确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度方面，所述AP110具体用于：

将所述人脸图像j与所述人脸图像i进行匹配；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值小于人脸识别阈值时，确认所述关联度为0；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值大于或等于所述人脸识别阈值时，获取所述人脸图像j的第一质心以及所述人脸图像i的第二质心，确定所述第一质心与所述第二质心之间的欧氏距离，根据所述欧式距离确定所述关联度。

在一个可能的示例中，在所述根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像方面，所述AP110具体用于：

根据所述M帧人脸图像进行两两匹配，得到P个匹配值，每一匹配值对应两个不同的人脸图像，所述P为大于1的整数；

根据所述P个匹配值，确定所述M帧人脸图像中每一帧人脸图像对应的评分值，得到M个评分值；

从所述M个评分值中选取最大评分值对应的人脸图像作为所述人脸模板图像。

基于上述图1A-图1B所描述的移动终端，可用于执行如下所描述的一种人脸注册方法，具体如下：

所述人脸识别装置120对人脸进行拍摄，得到视频流；

所述AP110从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M 为大于1的整数；以及根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

可以看出，本发明实施例中所描述的人脸注册方法，对人脸进行拍摄，得到视频流，从视频流中提取M帧人脸图像，M为大于1的整数，根据M帧人脸图像生成人脸模板图像，从而，可以从视频流中选取多帧人脸，用以生成人脸模板，如此，能够具有更多更好的特征，得到的人脸模板鲁棒性更强，提升了人脸识别效率。

基于图1A-图1B所描述的移动终端，请参阅图1C，为本发明实施例提供的一种人脸注册方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的人脸注册方法，其可包括以下步骤：

101、对人脸进行拍摄，得到视频流。

其中，可以通过对人脸进行对焦，并进行拍摄，得到视频流，视频流中的人脸图像可以为包含人脸的图像，或者，仅仅只有人脸的抠图图像。

102、从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数。

其中，上述预设要求可以为以下至少一种：人脸图像的图像质量评价值是否大于预设图像质量阈值、人脸图像中包含完整人脸、人脸图像的人脸占比大于预设占比阈值等等，上述预设图像质量阈值、预设占比阈值均可以由用户自行设置或者***默认。上述人脸占比为人脸图像中人脸区域与整个人脸图像之间的面积比。

可选地，上述步骤102中，从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，可包括如下步骤：

A1、对所述视频流进行解析，得到N帧人脸图像，所述N为大于1的整数；

A2、按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，得到所述M帧人脸图像，所述N为不小于所述M的整数。

其中，可以对视频流进行解析，从而，得到一帧一帧的人脸图像，得到N帧人脸图像，N为大于1的整数，每一帧人脸图像对应一个拍摄时间，其表明拍摄的先后顺序，从而，可以根据该拍摄先后顺序对N帧人脸图像进行筛选，得到M帧人脸图像，N不小于M的整数。

进一步可选地，上述步骤A2中，按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，可包括如下步骤：

A21、对人脸图像i进行图像质量评价，得到图像质量评价值，所述人脸图像i为所述N帧人脸图像中的一帧；

A22、在所述图像质量评价值大于所述预设图像质量阈值时，获取所述人脸图像i的前一帧人脸图像j；

A23、确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度大于预设阈值时，保留所述人脸图像j，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度小于或等于所述预设阈值时，获取所述人脸图像j的下一帧人脸图像k。

进一步可选地，在A21之后，还可以包含如下步骤：

在所述图像质量评价值小于或等于所述预设图像质量阈值时，获取所述人脸图像k，并过滤掉人脸图像i。

其中，上述预设图像质量阈值、预设阈值均可以由用户自行设置或者***默认。进而，可以从N帧人脸图像中筛选出图像质量较好的人脸图像。通过上述方式，以此类推，可以从N帧人脸图像中选取关联性强且图像质量好的M帧人脸图像，由于样本自身质量好，且关联性强，因而，最终的人脸鲁棒性也会强。

可选地，上述步骤A21，对人脸图像i进行图像质量评价，得到第一图像质量评价值，可按照如下方式实现：

采用至少一个图像质量评价指标对人脸图像i进行图像质量评价，从而，得到图像质量评价值。

具体匹配中，对人脸图像i进行评价时，可包含多个图像质量评价指标，每一图像质量评价指标也对应一个权重，如此，每一图像质量评价指标对图像进行图像质量评价时，均可得到一个评价结果，最终，进行加权运算，也就得到最终的图像质量评价值。图像质量评价指标可包括但不仅限于：均值、标准差、熵、清晰度、信噪比等等。

需要说明的是，由于采用单一评价指标对图像质量进行评价时，具有一定的局限性，因此，可采用多个图像质量评价指标对图像质量进行评价，当然，对图像质量进行评价时，并非图像质量评价指标越多越好，因为图像质量评价指标越多，图像质量评价过程的计算复杂度越高，也不见得图像质量评价效果越好，因此，在对图像质量评价要求较高的情况下，可采用2～10个图像质量评价指标对图像质量进行评价。具体地，选取图像质量评价指标的个数及哪个指标，依据具体实现情况而定。当然，也得结合具体地场景选取图像质量评价指标，在暗环境下进行图像质量评价和亮环境下进行图像质量评价选取的图像质量指标可不一样。

可选地，在对图像质量评价精度要求不高的情况下，可用一个图像质量评价指标进行评价，例如，以熵对待处理图像进行图像质量评价值，可认为熵越大，则说明图像质量越好，相反地，熵越小，则说明图像质量越差。

可选地，在对图像质量评价精度要求较高的情况下，可以采用多个图像质量评价指标对图像进行评价，在多个图像质量评价指标对图像进行图像质量评价时，可设置该多个图像质量评价指标中每一图像质量评价指标的权重，可得到多个图像质量评价值，根据该多个图像质量评价值及其对应的权重可得到最终的图像质量评价值，例如，三个图像质量评价指标分别为：A指标、B指标和 C指标，A的权重为a1，B的权重为a2，C的权重为a3，采用A、B和C对某一图像进行图像质量评价时，A对应的图像质量评价值为b1，B对应的图像质量评价值为b2，C对应的图像质量评价值为b3，那么，最后的图像质量评价值＝a1b1+a2b2+a3b3。通常情况下，图像质量评价值越大，说明图像质量越好。

进一步可选地，上述步骤A25中，确定所述人脸图像j与所述人脸图像i 之间的关联度，可包括如下步骤：

A251、将所述人脸图像j与所述人脸图像i进行匹配；

A252、在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值小于人脸识别阈值时，确认所述关联度为0；

A253、在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值大于或等于所述人脸识别阈值时，获取所述人脸图像j的第一质心以及所述人脸图像i的第二质心，确定所述第一质心与所述第二质心之间的欧氏距离，根据所述欧式距离确定所述关联度。

其中，上述人脸识别阈值可以由用户自行设置或者***默认。质量中心简称质心，指物质***上被认为质量集中于此的一个假想点。当然，图像也可以包含一个质心，一个图像也只有唯一的一个质心。上述人脸识别阈值可以由用户自行设置或者***默认。可以将人脸图像j与人脸图像i进行匹配，在人脸图像j与人脸图像i之间的匹配值小于人脸识别阈值时，确认关联度为0，在人脸图像j与人脸图像i之间的匹配值大于或等于人脸识别阈值时，获取人脸图像j 的第一质心以及人脸图像j的第二质心，确定第一质心与第二质心之间的欧氏距离，根据该欧式距离确定关联度，上述欧式距离越小，则说明人脸晃动的幅度越小，通常情况下，晃动幅度大，图像不清晰，因此，在录入阶段用户也会保持姿势，其人脸的质心也会保持在一个预设范围内，预设范围可以由用户自行设置或者***默认。另外，欧式距离越小，则关联度越大，因此，可以预先设置欧式距离与关联度之间的映射关系，进而，可以在计算出了欧式距离之后，直接根据该关联度确定对应的映射关系。

103、根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

其中，可以选取M帧人脸图像中的一帧人脸图像作为人脸模板图像，或者，可以结合上述M帧人脸图像的优势决策出一张人脸模板图像。

可选地，上述步骤103中，根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像，可包括如下步骤：

31、根据所述M帧人脸图像进行两两匹配，得到P个匹配值，每一匹配值对应两个不同的人脸图像，所述P为大于1的整数；

32、根据所述P个匹配值，确定所述M帧人脸图像中每一帧人脸图像对应的评分值，得到M个评分值；

33、从所述M个评分值中选取最大评分值对应的人脸图像作为所述人脸模板图像。

其中，本发明实施例中，考虑到鲁棒性最好的人脸模板的话，其在匹配过程中，至少匹配均值会是最大的，因此，可以根据M帧人脸图像进行两两匹配，得到P个匹配值，每一匹配值对应两个不同的人脸图像，P为大于1的整数，根据P个匹配值，确定M帧人脸图像中每一帧人脸图像对应的评分值，得到M个评分值，从M个评分值中选取最大评分值对应的人脸图像作为人脸模板图像。

例如，人脸图像a，人脸图像b和人脸图像c，三者之间两两匹配，可以得到a与b之间的匹配值：匹配值(a，b)＝k1，a与c之间的匹配值：匹配值(a， c)＝k2，b与c之间的匹配值：匹配值(b，c)＝k3，则人脸图像a的评分值为 k1+k2，人脸图像b的评分值为k1+k3，人脸图像c的评分值为k2+k3，如此，可以选取最大评分值对应的人脸图像作为人脸模板图像。这样的人脸模板具有较强的鲁棒性。

可选地，上述步骤103中，根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像，可包括如下步骤：

34、将所述M帧人脸图像中每一帧人脸图像按照预设分割方式划分为Q个区域块，得到Q个区块集，每一区块集均包含M个区域块，所述M个区域块中与所述M帧人脸图像一一对应，所述Q为大于1的整数；

35、从所述Q个区块集中每一区块集中选取图像质量最好的区域块，得到 Q个区域块；

36、将所述Q个区域块拼接成所述人脸模板图像。

其中，上述预设分割方式可以为划分为4个方块，9个方块等等，在此不作具体限定，上述本发明实施例可以为每一区域对应的位置从M帧人脸图像中选取图像质量最好的区域块，如此，可以结合M帧人脸图像中的优势，这样的人脸模板质量更好，特征点更多，有利于提升人脸识别成功率。上述选取图像质量最好的区域块，可以通过对每一区域块进行图像质量评价，选取最大图像质量评价值对应的区域块即可。

可以看出，本发明实施例中所描述的人脸注册方法，对人脸进行拍摄，得到视频流，从视频流中提取M帧人脸图像，M为大于1的整数，根据M帧人脸图像生成人脸模板图像，从而，可以从视频流中选取多帧人脸，用以生成人脸模板，如此，能够具有更多更好的特征，得到的人脸模板鲁棒性更强，提升了人脸识别效率。

与上述一致地，请参阅图2，为本发明实施例提供的一种人脸注册方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的人脸注册方法，其可包括以下步骤：

201、获取目标环境参数。

其中，上述目标环境参数可以由环境传感器检测得到，上述环境传感器可以用于检测环境参数，环境传感器可以为以下至少一个：呼吸检测传感器、环境光传感器、电磁检测传感器、环境色温检测传感器、定位传感器、温度传感器、湿度传感器等等，环境参数可以为以下至少一种：呼吸参数、环境亮度、环境色温、环境磁场干扰系数、天气情况、环境光源数目、地理位置等等，呼吸参数可以为以下至少一种：呼吸次数、呼吸频率、呼吸声音、呼吸曲线等等。

202、确定与所述目标环境参数对应的目标拍摄参数。

其中，移动终端中可以预先存储拍摄参数与环境参数之间的对应关系，进而，根据该对应关系确定与目标环境参数对应的目标拍摄参数，上述拍摄参数可以包括但不仅限于：焦距、曝光时长、光圈大小、拍照模式、感光度ISO、白平衡参数等等。如此，可以得到在该环境下最佳的图像。

203、根据所述目标拍摄参数对人脸进行拍摄，得到视频流。

204、从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数。

205、根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

其中，上述步骤203-步骤205的具体描述可参照图1C所描述的人脸注册方法的对应步骤，在此不再赘述。

可以看出，本发明实施例中所描述的人脸注册方法，获取目标环境参数，确定与目标环境参数对应的目标拍摄参数，并根据该目标拍摄参数对人脸进行拍摄，得到视频流，从视频流中提取M帧人脸图像，M为大于1的整数，根据 M帧人脸图像生成人脸模板图像，从而，可以从视频流中选取多帧人脸，用以生成人脸模板，如此，能够具有更多更好的特征，得到的人脸模板鲁棒性更强，提升了人脸识别效率。

请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种移动终端，包括：应用处理器 AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

对人脸进行拍摄，得到视频流；

从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；

根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

在一个可能的示例中，在所述从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

对所述视频流进行解析，得到N帧人脸图像，所述N为大于1的整数；

按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，得到所述M帧人脸图像，所述N为不小于所述M的整数。

在一个可能的示例中，按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

对人脸图像i进行图像质量评价，得到图像质量评价值，所述人脸图像i为所述N帧人脸图像中的一帧；

在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时，获取所述人脸图像i的前一帧人脸图像j；

确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度大于预设阈值时，保留所述人脸图像j，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度小于或等于所述预设阈值时，获取所述人脸图像j的下一帧人脸图像k。

在一个可能的示例中，在所述确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

将所述人脸图像j与所述人脸图像i进行匹配；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值小于人脸识别阈值时，确认所述关联度为0；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值大于或等于所述人脸识别阈值时，获取所述人脸图像j的第一质心以及所述人脸图像i的第二质心，确定所述第一质心与所述第二质心之间的欧氏距离，根据所述欧式距离确定所述关联度。

在一个可能的示例中，在所述根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

根据所述M帧人脸图像进行两两匹配，得到P个匹配值，每一匹配值对应两个不同的人脸图像，所述P为大于1的整数；

根据所述P个匹配值，确定所述M帧人脸图像中每一帧人脸图像对应的评分值，得到M个评分值；

从所述M个评分值中选取最大评分值对应的人脸图像作为所述人脸模板图像。

以下是实施上述人脸注册方法的装置，具体如下：

请参阅图4A，图4A是本实施例提供的一种人脸注册装置的结构示意图。该人脸注册装置包括拍摄单元401、提取单元402和生成单元403，其中，

拍摄单元401，用于对人脸进行拍摄，得到视频流；

提取单元402，用于从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；

生成单元403，用于根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

可选地，如图4B，图4B是图4A所描述的人脸注册装置的提取单元402 的具体细节结构，所述提取单元402，可以包括：解析模块4021和第一筛选模块4022，具体如下：

解析模块4021，用于对所述视频流进行解析，得到N帧人脸图像，所述N 为大于1的整数；

第一筛选模块4022，用于按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，得到所述M帧人脸图像，所述N为不小于所述M的整数。

可选地，如图4C，图4C是图4B所描述的提取单元402的第一筛选模块4022 的具体细节结构，第一筛选模块4022可以包括：评价模块501、获取模块502 和第二筛选模块503，具体如下：

评价模块501，用于对人脸图像i进行图像质量评价，得到图像质量评价值，所述人脸图像i为所述N帧人脸图像中的一帧；

获取模块502，用于在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时，获取所述人脸图像i的前一帧人脸图像j；

第二筛选模块503，用于确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度大于预设阈值时，保留所述人脸图像j，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度小于或等于所述预设阈值时，获取所述人脸图像j的下一帧人脸图像k。

可选地，在所述确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度方面，筛选模块503具体用于：

将所述人脸图像j与所述人脸图像i进行匹配；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值小于人脸识别阈值时，确认所述关联度为0；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值大于或等于所述人脸识别阈值时，获取所述人脸图像j的第一质心以及所述人脸图像i的第二质心，确定所述第一质心与所述第二质心之间的欧氏距离，根据所述欧式距离确定所述关联度。

可选地，如图4D，图4D是图4A所描述的人脸注册装置的生成单元403 的具体细节结构，所述生成单元403可以包括：匹配模块4031、确定模块4032 和选取模块4033，具体如下：

匹配模块4031，用于根据所述M帧人脸图像进行两两匹配，得到P个匹配值，每一匹配值对应两个不同的人脸图像，所述P为大于1的整数；

确定模块4032，用于根据所述P个匹配值，确定所述M帧人脸图像中每一帧人脸图像对应的评分值，得到M个评分值；

选取模块4033，用于从所述M个评分值中选取最大评分值对应的人脸图像作为所述人脸模板图像。

可以看出，本发明实施例中所描述的人脸注册装置，对人脸进行拍摄，得到视频流，从视频流中提取M帧人脸图像，M为大于1的整数，根据M帧人脸图像生成人脸模板图像，从而，可以从视频流中选取多帧人脸，用以生成人脸模板，如此，能够具有更多更好的特征，得到的人脸模板鲁棒性更强，提升了人脸识别效率。

可以理解的是，本实施例的人脸注册装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了另一种移动终端，如图5所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该移动终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以移动终端为手机为例：

图5示出的是与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。参考图5，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路910、存储器920、输入单元930、传感器950、音频电路960、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi) 模块970、应用处理器AP980、以及电源990等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图5对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

输入单元930可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元930可包括触控显示屏933、人脸识别装置931以及其他输入设备932。人脸识别装置931可参照上述结构，具体结构组成可参照上述描述，在此不过多赘述。输入单元930还可以包括其他输入设备932。具体地，其他输入设备932可以包括但不限于物理按键、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

其中，所述AP980，用于执行如下步骤：

对人脸进行拍摄，得到视频流；

从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；

根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

AP980是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器920内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器920内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，AP980可包括一个或多个处理单元，该处理单元可为人工智能芯片、量子芯片；优选的，AP980可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到AP980中。

此外，存储器920可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

RF电路910可用于信息的接收和发送。通常，RF电路910包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier， LNA)、双工器等。此外，RF电路910还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯***(Global System of Mobilecommunication，GSM)、通用分组无线服务 (General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access, WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。

手机还可包括至少一种传感器950，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境传感器及接近传感器，其中，环境传感器可根据环境光线的明暗来调节触控显示屏的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭触控显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路960、扬声器961，传声器962可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路960可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器961，由扬声器961转换为声音信号播放；另一方面，传声器962将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路960接收后转换为音频数据，再将音频数据播放AP980 处理后，经RF电路910以发送给比如另一手机，或者将音频数据播放至存储器 920以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块970可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了WiFi模块970，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

手机还包括给各个部件供电的电源990(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与AP980逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

前述图1C或图2所示的实施例中，各步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。

前述图3、图4A～图4D所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种人脸注册方法的部分或全部步骤。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种人脸注册方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM， Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (14)

1.一种移动终端，其特征在于，包括应用处理器AP，以及与所述AP连接的人脸识别装置，其中，

所述人脸识别装置，用于对人脸进行拍摄，得到视频流；

所述AP，用于从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；以及根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

2.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，在所述从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像方面，所述AP具体用于：

对所述视频流进行解析，得到N帧人脸图像，所述N为大于1的整数；

按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，得到所述M帧人脸图像，所述N为不小于所述M的整数。

3.根据权利要求2所述的移动终端，其特征在于，在所述按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选方面，所述AP具体用于：

对人脸图像i进行图像质量评价，得到图像质量评价值，所述人脸图像i为所述N帧人脸图像中的一帧；

在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时，获取所述人脸图像i的前一帧人脸图像j；

确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度大于预设阈值时，保留所述人脸图像j，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度小于或等于所述预设阈值时，获取所述人脸图像j的下一帧人脸图像k。

4.根据权利要求3所述的移动终端，其特征在于，在所述确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度方面，所述AP具体用于：

将所述人脸图像j与所述人脸图像i进行匹配；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值小于人脸识别阈值时，确认所述关联度为0；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值大于或等于所述人脸识别阈值时，获取所述人脸图像j的第一质心以及所述人脸图像i的第二质心，确定所述第一质心与所述第二质心之间的欧氏距离，根据所述欧式距离确定所述关联度。

5.根据权利要求1至4任一项所述的移动终端，其特征在于，在所述根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像方面，所述AP具体用于：

根据所述M帧人脸图像进行两两匹配，得到P个匹配值，每一匹配值对应两个不同的人脸图像，所述P为大于1的整数；

根据所述P个匹配值，确定所述M帧人脸图像中每一帧人脸图像对应的评分值，得到M个评分值；

从所述M个评分值中选取最大评分值对应的人脸图像作为所述人脸模板图像。

6.一种人脸注册方法，其特征在于，应用于包括应用处理器AP，以及与所述AP连接的人脸识别装置的移动终端，所述方法包括：

所述人脸识别装置对人脸进行拍摄，得到视频流；

所述AP从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；以及根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

7.一种人脸注册方法，其特征在于，包括：

对人脸进行拍摄，得到视频流；

从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；

根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，包括：

对所述视频流进行解析，得到N帧人脸图像，所述N为大于1的整数；

按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，得到所述M帧人脸图像，所述N为不小于所述M的整数。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述按照拍摄先后顺序对所述N帧人脸图像进行筛选，包括：

对人脸图像i进行图像质量评价，得到图像质量评价值，所述人脸图像i为所述N帧人脸图像中的一帧；

在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时，获取所述人脸图像i的前一帧人脸图像j；

确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度大于预设阈值时，保留所述人脸图像j，在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度小于或等于所述预设阈值时，获取所述人脸图像j的下一帧人脸图像k。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述确定所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的关联度，包括：

将所述人脸图像j与所述人脸图像i进行匹配；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值小于人脸识别阈值时，确认所述关联度为0；

在所述人脸图像j与所述人脸图像i之间的匹配值大于或等于所述人脸识别阈值时，获取所述人脸图像j的第一质心以及所述人脸图像i的第二质心，确定所述第一质心与所述第二质心之间的欧氏距离，根据所述欧式距离确定所述关联度。

11.根据权利要求7至10任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像，包括：

根据所述M帧人脸图像进行两两匹配，得到P个匹配值，每一匹配值对应两个不同的人脸图像，所述P为大于1的整数；

根据所述P个匹配值，确定所述M帧人脸图像中每一帧人脸图像对应的评分值，得到M个评分值；

从所述M个评分值中选取最大评分值对应的人脸图像作为所述人脸模板图像。

12.一种人脸注册装置，其特征在于，包括：

拍摄单元，用于对人脸进行拍摄，得到视频流；

提取单元，用于从所述视频流中提取出符合预设要求的M帧人脸图像，所述M为大于1的整数；

生成单元，用于根据所述M帧人脸图像生成人脸模板图像。

13.一种移动终端，其特征在于，包括：应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于如权利要求7-11任一项方法的指令。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求7-11任一项所述的方法。