CN110443110B - 基于多路摄像的人脸识别方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

一种基于多路摄像的人脸识别方法，包括：为每路摄像装置建立样本数据库；获取每路摄像装置拍摄的待测人脸图像并识别其拍摄角度；计算待测人脸图像的拍摄角度与每一路摄像装置的拍摄角度的角度差值；筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；将对应目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；根据目标样本数据库中的人脸图像识别对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。本发明还提供一种基于多路摄像的人脸识别装置、终端与计算机可读存储介质。本发明可以在进行人脸识别时，每一路摄像装置获取的待测人脸图像只与对应的目标样本数据库中的人脸图像进行比对，提高人脸识别的准确性，并提高人脸识别速率。

Description

基于多路摄像的人脸识别方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于多路摄像的人脸识别方法、基于多路摄像的人脸识别装置、终端与计算机可读存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展与进步，人脸识别技术作为一种高端、可靠的身份检测手段，在现代生产生活的应用中，极大地提高了用户的使用体验，因而可以广泛使用在出入管理、监控管理、电脑安全防范、照片搜索、ATM机智能视频报警、铁路安检识别等应用中。

现有技术中，在进行人脸识别时，一般均使用多路摄像装置对待识别的人脸进行图像的拍摄，然后经过一系列的图像预处理和图像识别处理，对拍摄图像中的人脸进行识别，得到待识别人脸的身份识别结果。目前一般的做法是所有的摄像装置共享同一个样本数据库，但是每个摄像装置的摆放位置、所处环境、拍摄到人脸的角度都可能不同，就造成了在同一个样本数据库上的适应性不同。比如拍摄角度，对于样本数据库中人脸图像均为正脸图像的样本数据库来说，则拍摄角度为正脸的摄像装置抓拍的人脸图像对应的人脸识别效果就好，否则就会变差。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种基于多路摄像的人脸识别方法、基于多路摄像的人脸识别装置、终端与计算机可读存储介质，能够在进行人脸识别时，每一路摄像装置获取的待测人脸图像只与对应的目标样本数据库中的人脸图像进行比对，提高人脸识别的准确性，并提高人脸识别速率。

本发明实施例第一方面提供一种基于多路摄像的人脸识别方法，所述基于多路摄像的人脸识别方法包括：

为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同；

获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像；

根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度；

计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值；

从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；

将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；

根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。

进一步地，在本发明实施例提供的上述基于多路摄像的人脸识别方法中，所述预设多路摄像装置包括共中心设置的第一路摄像装置、第二路摄像装置与第三路摄像装置，所述为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库包括：

以所述中心为圆心点，设置第一路摄像装置拍摄角度为0°，设置所述第二路摄像装置的拍摄角度为+90°，设置所述第三路摄像装置的拍摄角度为-90°；

控制所述第一路摄像装置、所述第二路摄像装置与所述第三路摄像装置同时拍摄预设数量的目标测试者中的每一个所述目标测试者，得到不同拍摄角度的人脸图像；

将所述第一路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第一路摄像装置的第一样本数据库，将所述第二路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第二路摄像装置的第二样本数据库，将所述第三路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第三路摄像装置的第三样本数据库。

进一步地，在本发明实施例提供的上述基于多路摄像的人脸识别方法中，在所述获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像之后，所述方法还包括：

对所述每一路摄像装置拍摄的待测人脸图像进行预处理，所述预处理包括以下中的一种或多种：图像去噪处理；光照归一化处理；姿态校准处理；灰度归一化处理。

进一步地，在本发明实施例提供的上述基于多路摄像的人脸识别方法中，所述根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度包括：

获取第一路摄像装置拍摄的待测人脸图像；

将所述待测人脸图像输入至预先训练好的人脸角度识别模型中；

通过所述预先训练好的人脸角度识别模型确认所述待测人脸图像的拍摄角度。

进一步地，在本发明实施例提供的上述基于多路摄像的人脸识别方法中，所述人脸角度识别模型的训练过程包括：

获取人脸图像数据集，所述人脸图像数据集中包括多个人的不同拍摄角度的人脸图像；

对所述人脸图像数据集进行划分，得到训练集和测试集；

将所述训练集中的人脸图像输入预先设置好的神经网络模型中进行训练，得到人脸角度识别模型；

将所述测试集中的人脸图像输入至所述人脸角度识别模型中进行测试，获得测试通过率；

当所述测试通过率大于或者等于预设通过率阈值时，结束所述人脸角度识别模型的训练；若所述测试通过率小于所述预设通过率阈值时，增加所述训练集中的人脸图像的数量，重新进行人脸角度识别模型的训练。

进一步地，在本发明实施例提供的上述基于多路摄像的人脸识别方法中，所述根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像包括：

提取所述待测人脸图像的人脸特征与所述目标样本数据库中人脸图像的人脸特征；

计算所述待测人脸图像的人脸特征与所述目标样本数据库中人脸图像的人脸特征的相似度；

判断所述相似度是否大于或等于预设相似度阈值；

若判断结果为所述相似度大于或等于预设相似度阈值，则输出所述样本数据库中对应所述相似度的人脸图像作为所述待测人脸图像的人脸识别结果。

进一步地，在本发明实施例提供的上述基于多路摄像的人脸识别方法中，当判断所述相似度小于所述预设相似度阈值时，所述方法还包括：

根据所述第一样本数据库识别出所述第一路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第一候选人脸图像；

根据所述第二样本数据库识别出所述第二路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第二候选人脸图像；

根据所述第三样本数据库识别出所述第三路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第三候选人脸图像；

判断所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像及所述第三候选人脸图像是否为同一人的人脸图像；

若判断结果为所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像及所述第三候选人脸图像为同一人的人脸图像，则输出所述第一候选人脸图像作为最终人脸识别结果。

本发明实施例第二方面还提供一种基于多路摄像的人脸识别装置，所述基于多路摄像的人脸识别装置包括：

样本数据库建立模块，用于为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置对应建立样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同；

人脸图像获取模块，用于获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸图像的多个待测人脸；

拍摄角度识别模块，用于根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度；

角度差值计算模块，用于计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值；

目标差值确定模块，用于从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；

样本数据库确定模块，用于将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；

人脸识别模块，用于根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。

本发明实施例第三方面还提供一种终端，所述终端包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述任意一项所述的基于多路摄像的人脸识别方法。

本发明实施例第四方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的基于多路摄像的人脸识别方法。

本发明实施例提供一种基于多路摄像的人脸识别方法、基于多路摄像的人脸识别装置、终端与计算机可读存储介质，为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同；获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像；根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度；计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值；从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。利用本发明实施例，对于多路摄像装置的每一路摄像设置都建立一个样本数据库，所述样本数据库中存放的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同。在进行人脸识别时，对于拍摄的待测人脸图像，选择与其拍摄角度最接近的样本数据库中人脸图像进行对比，使得待测的人脸图像与其拍摄角度以及所处环境最接近的样本进行人脸比对，从而提高人脸识别的准确性，并提高人脸识别速率。

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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明第一实施方式提供的基于多路摄像的人脸识别方法的流程图。

图2是本发明一实施方式的终端的结构示意图。

图3是图2所示的终端的示例性的功能模块图。

主要元件符号说明

终端	1
		存储器	10
显示屏	20
		处理器	30
基于多路摄像的人脸识别装置	100
		样本数据库建立模块	101
人脸图像获取模块	103
		拍摄角度识别模块	105
角度差值计算模块	107
		目标差值确定模块	109
样本数据库确定模块	111
		人脸识别模块	113

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明实施例。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，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做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。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

图1是本发明第一实施方式的基于多路摄像的人脸识别方法的流程图，所述基于多路摄像的人脸识别方法可以应用于终端1，所述终端1可以是例如智能手机、笔记本电脑、台式/平板电脑、智能手表以及个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等智能设备。如图1所示，所述基于多路摄像的人脸识别方法可以包括如下步骤：

S101：为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同。

在本发明的至少一实施例中，预设多路摄像装置为预先设置在多个拍摄位置摄像装置。由于拍摄位置不同，对应的所述摄像装置的角度不同，拍摄到的人脸图像的角度也不同。所述摄像装置可以是摄像头、数码照相机、数字照相机中的一种或者多种。此处对所述摄像装置的个数不做限定，所述摄像装置的个数可以根据实际拍摄角度需要进行设置。以所述摄像装置的个数为3个为例，所述预设多路摄像装置包括共中心设置的第一路摄像装置、第二路摄像装置与第三路摄像装置。

需要说明的是，拍摄角度是相对而言的。例如，可以以位于正中心的第一路摄像装置所在的位置为0°，对应的所述第一路摄像装置拍摄的人脸图像的角度为0°；将所有位于所述第一路摄像装置右侧的第二路摄像装置所在的位置成为正的角度，对应的所述第二路摄像装置拍摄的人脸图像的角度为正；将所有位于所述第一路摄像装置左侧的第三路摄像装置所在的位置成为负的角度，对应的所述第三路摄像装置拍摄的人脸图像的角度为负。

示例性的，假设实现以所述中心为圆心点，设置三个不同的位置，分别为第一位置、第二位置及第三位置。其中，第一位置为0°，且第一位置处装设有第一路摄像装置；第二位置为+90°，且第二位置处装设有第二摄像；第三位置为-90°，且第三位置处装设有第三路摄像装置。那么，所述第一路摄像装置拍摄的人脸角度为0°，此角度下拍摄的人脸为正脸；第二路摄像装置拍摄的人脸角度为+90°，此角度下拍摄的人脸为右脸；第三路摄像装置拍摄的人脸角度为-90°，此角度下拍摄的人脸为左脸。然后，分别设置一个关于左脸/正脸/右脸的独立样本数据库，左脸/正脸/右脸的独立样本数据库中用于对应存放不同用户的左脸/正脸/右脸样本照片。

所述为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库包括：以所述中心为圆心点，设置所述第一路摄像装置的拍摄角度为0°，设置所述第二路摄像装置的拍摄角度为+90°，设置所述第三路摄像装置的拍摄角度为-90°；控制所述第一路摄像装置、所述第二路摄像装置与所述第三路摄像装置同时拍摄预设数量的目标测试者中的每一个所述目标测试者，得到不同拍摄角度的人脸图像；将所述第一路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第一路摄像装置的第一样本数据库，将所述第二路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第二路摄像装置的第二样本数据库，将所述第三路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第三路摄像装置的第三样本数据库。其中，所述预设数量为预先设置的，需要采集人脸图像的目标测试者的个数。

可以理解的是，所述第一样本数据库、所述第二样本数据库以及所述第三样本数据库中除了保存有预设数量的目标测试者的人脸图像外，样本数据库中还包括人脸图像标识，同一个目标测试者的人脸图像标识是唯一的，所述人脸图像标识用于标识对应测试者的身份信息。因而，在一实施方式中，还可以通过判断所述人脸图像标识是否一致来进行人脸识别，当判断结果为所述人脸图像标识一致时，则人脸识别成功；当判断结果为所述人脸图像标识不一致时，则人脸识别失败。通过所述人脸图像标识来进行人脸识别能够提高人脸识别效率。

具体地，可以实现联系多个目标测试者，让每一个目标测试者正对着位于正中心的第一路摄像装置，通过第一、第二及第三路摄像装置同时拍摄目标测试者，即可得到不同拍摄角度的人脸图像。将第一路摄像装置拍摄的多个目标测试者的多张人脸图像作为对应所述第一路摄像装置的第一样本数据库；将第二路摄像装置拍摄的多个目标测试者的多张人脸图像作为对应所述第二路摄像装置的第二样本数据库；将第三路摄像装置拍摄的多个目标测试者的多张人脸图像作为对应所述第三路摄像装置的第三样本数据库。如此，便可以为预设多个位置处的摄像装置分别对应建立一个样本数据库，每一个样本数据库中的人脸图像的拍摄角度对应所述摄像装置的拍摄角度。

S102：获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像。

在本发明的至少一实施例中，在所述获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像之后，所述方法还包括：对所述每一路摄像装置拍摄的待测人脸图像进行预处理，所述预处理包括以下中的一种或多种：图像去噪处理；光照归一化处理；姿态校准处理；灰度归一化处理。可以理解的是，在所述获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像之后，对所述待测人脸图像进行预处理，能够进一步提高待测人脸图像的清晰度，便于提取出更具辨别力的人脸特征。

S103：根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度。

在本发明的至少一实施例中，对于拍摄到的待测人脸图像，根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度。所述识别所述待测人脸图像的拍摄角度包括：获取第一路摄像装置拍摄的待测人脸图像；将所述待测人脸图像输入至预先训练好的人脸角度识别模型中；通过所述预先训练好的人脸角度识别模型确认所述待检测人脸的拍摄角度。所述预先训练好的人脸角度识别模型为终端用户预先训练好的，用于识别人脸图像拍摄角度的模型。

具体地，所述人脸角度识别模型的训练过程包括：获取人脸图像数据集，所述人脸图像数据集中包括多个人的不同拍摄角度的人脸图像；对所述人脸图像数据集进行划分，得到训练集和测试集；将所述训练集中的人脸图像输入预先设置好的神经网络模型中进行训练，得到人脸角度识别模型；将所述测试集中的人脸图像输入至所述人脸角度识别模型中进行测试，获得测试通过率；当所述测试通过率大于或者等于预设通过率阈值时，结束所述人脸角度识别模型的训练；若所述测试通过率小于所述预设通过率阈值时，增加所述训练集中的人脸图像的数量，重新进行人脸角度识别模型的训练。其中，所述预设通过率阈值为终端用户根据经验值预先设置的。

S104：计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值。

在本发明的至少一实施例中，所述每一路摄像装置的拍摄角度为已知的，通过计算得到所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值。

S105：从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值。

在本发明的至少一实施例中，从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值，可以理解的是，所述目标角度差值表明待测人脸图像的拍摄角度与对应所述摄像装置的拍摄角度最接近，从而人脸识别效果会最佳。

S106：将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库。

在本发明的至少一实施例中，将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库，可以理解的是，所述目标样本数据库中的人脸图像与所述待测人脸图像的拍摄角度最接近，因而人脸识别效果会最佳。

S107：根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。

在本发明的至少一实施例中，所述根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像包括：提取所述待测人脸图像的人脸特征与所述目标样本数据库中人脸图像的人脸特征；计算所述待测人脸图像的人脸特征与所述目标样本数据库中人脸图像的人脸特征的相似度；判断所述相似度是否大于或等于预设相似度阈值；若判断结果为所述相似度大于或等于预设相似度阈值，则输出所述样本数据库中对应所述相似度的人脸图像作为所述待测人脸图像的人脸识别结果。所述目标样本数据库中对应的人脸图像的拍摄角度与所述待测人脸图像的拍摄角度一致。所述预设相似度阈值可以根据具体的应用场景灵活设置，例如可以同多个照片对应的人脸图像特征进行模拟仿真，最后确定一个阈值作为预设相似度阈值。

对于多路摄像装置，每一路摄像装置进行人脸识别时，其对应的人脸识别结果可能会存在多个候选对象，因而需要对多路摄像装置对应的候选对象进行综合分析，从而得到人脸识别结果。

在一实施方式中，当判断所述相似度小于所述预设相似度阈值时，所述方法还包括：根据所述第一样本数据库识别出所述第一路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第一候选人脸图像；根据所述第二样本数据库识别出所述第二路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第二候选人脸图像；根据所述第三样本数据库识别出所述第三路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第三候选人脸图像；判断所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像及所述第三候选人脸图像是否为同一人的人脸图像；若判断结果为所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像及所述第三候选人脸图像为同一人的人脸图像，则输出所述第一候选人脸图像作为最终人脸识别结果。

可以理解的是，所述方法还包括：分别获取所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像及所述第三候选人脸图像对应的人脸图像标识；判断所述第一候选人脸图像的人脸图像标识、所述第二候选人脸图像的人脸图像标识以及所述第三候选人脸图像的人脸图像标识是否相同；若判断结果为所述人脸图像标识相同，则输出人脸图像标识对应的第一候选人脸图像作为最终人脸识别结果。

在其他实施方式中，所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像与所述第三候选人脸图像的数量可以为一个，也可以为多个。当所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像与所述第三候选人脸图像的数量为一个且为同一人的人脸图像时，则输出所述第一候选人脸图像作为最终人脸识别图像。当所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像与所述第三候选人脸图像的数量为一个且不为同一人的人脸图像时，则表明对每一路摄像装置拍摄到的人脸图像与对应目标样本数据库中人脸图像进行人脸识别的结果均不相同，则最终人脸识别失败；当所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像与所述第三候选人脸图像的数量存在相同的人脸图像但数量不唯一时获取每一相同的候选人脸图像对应的人脸特征与所述目标样本数据库中的人脸特征的相似度，将三个相似度的值进行求和，得到每一相同的候选人脸图像的相似度和值；输出相似度和值最高的候选人脸图像作为最终人脸识别结果。

本发明实施例提供一种基于多路摄像的人脸识别方法，为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同；获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像；根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度；计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值；从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。利用本发明实施例，对于多路摄像装置的每一路摄像设置都建立一个样本数据库，所述样本数据库中存放的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同。在进行人脸识别时，对于拍摄的待测人脸图像，选择与其拍摄角度最接近的样本数据库中人脸图像进行对比，使得待检测的人脸图像与其拍摄角度以及所处环境最接近的样本进行人脸比对，从而提高人脸识别的准确性，并提高人脸识别速率。

以上是对本发明实施例所提供的方法进行的详细描述。根据不同的需求，所示流程图中方块的执行顺序可以改变，某些方块可以省略。下面对本发明实施例所提供的终端1进行描述。

本发明实施例还提供一种终端1，包括存储器10、处理器30及存储在存储器10上并可在处理器30上运行的计算机程序，所述处理器30执行所述程序时实现上述任一实施方式中所述的基于多路摄像的人脸识别方法的步骤。

图2是本发明一实施方式的终端1的结构示意图，如图2所示，终端1包括存储器10，存储器10中存储有基于多路摄像的人脸识别装置100。所述的终端1可以是手机、平板电脑、个人数字助理等具有应用显示功能的终端1。所述基于多路摄像的人脸识别装置100可以为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同；获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像；根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度；计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值；从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。利用本发明实施例，对于多路摄像装置的每一路摄像设置都建立一个样本数据库，所述样本数据库中存放的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同。在进行人脸识别时，对于拍摄的待测人脸图像，选择与其拍摄角度最接近的样本数据库中人脸图像进行对比，使得待检测的人脸图像与其拍摄角度以及所处环境最接近的样本进行人脸比对，从而提高人脸识别的准确性，并提高人脸识别速率。

本实施方式中，终端1还可以包括显示屏20及处理器30。存储器10、显示屏20可以分别与处理器30电连接。

所述的存储器10可以是不同类型存储设备，用于存储各类数据。例如，可以是终端1的存储器、内存，还可以是可外接于该终端1的存储卡，如闪存、SM卡(Smart Media Card，智能媒体卡)、SD卡(Secure Digital Card，安全数字卡)等。此外，存储器10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，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、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。存储器10用于存储各类数据，例如，所述存储器10中可以存储有所述终端1中安装的各类应用程序(Applications)，所述存储器10中还可以存储有应用上述基于多路摄像的人脸识别方法而获取的数据等信息。

显示屏20安装于终端1，用于显示信息。

处理器30用于执行所述基于多路摄像的人脸识别方法以及所述终端1内安装的各类软件，例如操作***及应用显示软件等。处理器30包含但不限于处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、微控制单元(Micro Controller Unit，MCU)等用于解释计算机以及处理计算机软件中的数据的装置。

所述的基于多路摄像的人脸识别装置100可以包括一个或多个的模块，所述一个或多个模块被存储在终端1的存储器10中并被配置成由一个或多个处理器(本实施方式为一个处理器30)执行，以完成本发明实施例。例如，参阅图3所示，所述基于多路摄像的人脸识别装置100可以包括样本数据库建立模块101、人脸图像获取模块103、拍摄角度识别模块105、角度差值计算模块107、目标差值确定模块109、样本数据库确定模块111与人脸识别模块113。本发明实施例所称的模块可以是完成一特定功能的程序段，比程序更适合于描述软件在处理器中的执行过程。

可以理解的是，对应上述基于多路摄像的人脸识别方法中的各实施方式，终端1可以包括图3中所示的各功能模块中的一部分或全部，各模块的功能将在以下具体介绍。需要说明的是，以上基于多路摄像的人脸识别方法的各实施方式中相同的名词相关名词及其具体的解释说明也可以适用于以下对各模块的功能介绍。为节省篇幅及避免重复起见，在此就不再赘述。

样本数据库建立模块101可以用于为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置对应建立样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同。

人脸图像获取模块103可以用于获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸图像的多个待测人脸。

拍摄角度识别模块105可以用于根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度。

角度差值计算模块107可以用于计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值。

目标差值确定模块109可以用于从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值。

样本数据库确定模块111可以用于将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库。

人脸识别模块113可以用于根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施方式中的基于多路摄像的人脸识别方法的步骤。

所述基于多路摄像的人脸识别装置100/终端1/计算机设备集成的模块/单元如果以软件功能单元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介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施方式方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器30是所述基于多路摄像的人脸识别装置100/终端1的控制中心，利用各种接口和线路连接整个基于多路摄像的人脸识别装置100/终端1的各个部分。

所述存储器10用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器30通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器10内的数据，实现所述基于多路摄像的人脸识别装置100/终端1的各种功能。所述存储器10可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。

在本发明所提供的几个具体实施方式中，应该理解到，所揭露的终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的***实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。

对于本领域技术人员而言，显然本发明实施例不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明实施例的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明实施例。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明实施例的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明实施例内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由同一个单元、模块或装置通过软件或者硬件来实现。

以上实施方式仅用以说明本发明实施例的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施方式对本发明实施例进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明实施例的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明实施例的技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于多路摄像的人脸识别方法，其特征在于，所述基于多路摄像的人脸识别方法包括：

为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同；

获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像；

根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度，所述人脸角度识别模型的训练过程包括：获取人脸图像数据集，所述人脸图像数据集中包括多个人的不同拍摄角度的人脸图像；对所述人脸图像数据集进行划分，得到训练集和测试集；将所述训练集中的人脸图像输入预先设置好的神经网络模型中进行训练，得到人脸角度识别模型；将所述测试集中的人脸图像输入至所述人脸角度识别模型中进行测试，获得测试通过率；当所述测试通过率大于或者等于预设通过率阈值时，结束所述人脸角度识别模型的训练；若所述测试通过率小于所述预设通过率阈值时，增加所述训练集中的人脸图像的数量，重新进行人脸角度识别模型的训练；

计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值；

从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；

将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；

根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。

2.根据权利要求1所述的基于多路摄像的人脸识别方法，其特征在于，所述预设多路摄像装置包括共中心设置的第一路摄像装置、第二路摄像装置与第三路摄像装置，所述为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置建立一个样本数据库包括：

以所述中心为圆心点，设置第一路摄像装置拍摄角度为0°，设置所述第二路摄像装置的拍摄角度为+90°，设置所述第三路摄像装置的拍摄角度为-90°；

控制所述第一路摄像装置、所述第二路摄像装置与所述第三路摄像装置同时拍摄预设数量的目标测试者中的每一个所述目标测试者，得到不同拍摄角度的人脸图像；

将所述第一路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第一路摄像装置的第一样本数据库，将所述第二路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第二路摄像装置的第二样本数据库，将所述第三路摄像装置拍摄的所述预设数量的目标测试者的人脸图像作为所述第三路摄像装置的第三样本数据库。

3.根据权利要求1所述的基于多路摄像的人脸识别方法，其特征在于，在所述获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸的多个待测人脸图像之后，所述方法还包括：

对所述每一路摄像装置拍摄的待测人脸图像进行预处理，所述预处理包括以下中的一种或多种：图像去噪处理；光照归一化处理；姿态校准处理；灰度归一化处理。

4.根据权利要求2所述的基于多路摄像的人脸识别方法，其特征在于，所述根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度包括：

获取第一路摄像装置拍摄的待测人脸图像；

将所述待测人脸图像输入至预先训练好的人脸角度识别模型中；

通过所述预先训练好的人脸角度识别模型确认所述待测人脸图像的拍摄角度。

5.根据权利要求2所述的基于多路摄像的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像包括：

提取所述待测人脸图像的人脸特征与所述目标样本数据库中人脸图像的人脸特征；

计算所述待测人脸图像的人脸特征与所述目标样本数据库中人脸图像的人脸特征的相似度；

判断所述相似度是否大于或等于预设相似度阈值；

若判断结果为所述相似度大于或等于预设相似度阈值，则输出所述样本数据库中对应所述相似度的人脸图像作为所述待测人脸图像的人脸识别结果。

6.根据权利要求5所述的基于多路摄像的人脸识别方法，其特征在于，当判断所述相似度小于所述预设相似度阈值时，所述方法还包括：

根据所述第一样本数据库识别出所述第一路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第一候选人脸图像；

根据所述第二样本数据库识别出所述第二路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第二候选人脸图像；

根据所述第三样本数据库识别出所述第三路摄像装置拍摄的所述待测人脸图像的第三候选人脸图像；

判断所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像及所述第三候选人脸图像是否为同一人的人脸图像；

若判断结果为所述第一候选人脸图像、所述第二候选人脸图像及所述第三候选人脸图像为同一人的人脸图像，则输出所述第一候选人脸图像作为最终人脸识别结果。

7.一种基于多路摄像的人脸识别装置，其特征在于，所述基于多路摄像的人脸识别装置包括：

样本数据库建立模块，用于为预设多路摄像装置中的每一路摄像装置对应建立样本数据库，所述样本数据库中的人脸图像的拍摄角度与对应的所述摄像装置的拍摄角度相同；

人脸图像获取模块，用于获取每一路摄像装置同时进行拍摄的待测人脸图像的多个待测人脸；

拍摄角度识别模块，用于根据预先训练好的人脸角度识别模型识别所述待测人脸图像的拍摄角度，所述人脸角度识别模型的训练过程包括：获取人脸图像数据集，所述人脸图像数据集中包括多个人的不同拍摄角度的人脸图像；对所述人脸图像数据集进行划分，得到训练集和测试集；将所述训练集中的人脸图像输入预先设置好的神经网络模型中进行训练，得到人脸角度识别模型；将所述测试集中的人脸图像输入至所述人脸角度识别模型中进行测试，获得测试通过率；当所述测试通过率大于或者等于预设通过率阈值时，结束所述人脸角度识别模型的训练；若所述测试通过率小于所述预设通过率阈值时，增加所述训练集中的人脸图像的数量，重新进行人脸角度识别模型的训练；

角度差值计算模块，用于计算所述待测人脸图像的拍摄角度与所述每一路摄像装置的拍摄角度之间的角度差值；

目标差值确定模块，用于从所述角度差值中筛选出最小的角度差值作为目标角度差值；

样本数据库确定模块，用于将对应所述目标角度差值的摄像装置的样本数据库确定为目标样本数据库；

人脸识别模块，用于根据所述目标样本数据库中的人脸图像识别所述对应所述目标角度差值的摄像装置拍摄的待测人脸图像。

8.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于多路摄像的人脸识别方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于多路摄像的人脸识别方法。