一种人脸识别方法、装置、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112183480B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202011180098.5

    申请日:2020-10-29

    IPC分类号: G06V40/16 G06V10/764

    摘要: 本申请适用于数字图像处理技术领域,提供了一种人脸识别方法、装置、终端设备及存储介质。本申请实施例中根据第一人脸识别算法对第一人脸图像进行处理,生成第一元特征矩阵;根据第二人脸识别算法对第二人脸图像进行处理,生成第二元特征矩阵;根据第一人脸识别算法对授权人脸图像进行处理,生成授权人脸特征矩阵,对第一元特征矩阵和授权人脸特征矩阵进行映射处理得到第一特征矩阵;根据第二人脸识别算法对待测人脸图像进行处理,生成待测人脸特征矩阵,对第二元特征矩阵和待测人脸特征矩阵进行映射处理得到第二特征矩阵;根据第一特征矩阵和第二特征矩阵计算相似度,当相似度大于预设阈值时,人脸识别成功,从而提高不同模态的人脸识别效率。

    一种基于深度相机的人脸误检优化方法、系统及人脸检测设备

    公开(公告)号:CN112580434A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011336341.8

    申请日:2020-11-25

    摘要: 本发明公开了一种基于深度相机的人脸误检优化方法、系统及人脸检测设备,包括:S1、获取目标区域的彩色图像和深度图像;S2、对彩色图像进行人脸区域检测,得到初始人脸框和人脸关键点;S3、将初始人脸框与彩色图像结合并进行裁剪得到人脸图像,进行图像分类,得到第一人脸区域图像;S4、检测人脸关键点在深度图像上的深度值,获得第二人脸区域图像;S5、根据人脸关键点的位置信息,求取人脸的旋转角度并将人脸进行重投影,以对第二人脸区域图像进行筛选,剔除大角度偏向人脸以确认最终人脸区域。本发明提高了人脸关键点定位的准确率,且减少了每个关键特征点单独判断带来的误差累积,从而有效降低了人脸检测的误检率。

    一种人脸识别方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN114519882A

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN202210141102.X

    申请日:2022-02-16

    摘要: 本申请涉及人脸识别技术领域,尤其涉及一种人脸识别方法、装置及电子设备。该人脸识别方法包括:获取第一模态的第一人脸图像和第二模态的第二人脸图像;根据所述第一人脸图像或所述第二人脸图像确定人脸是否佩戴口罩;若是,则对所述第一人脸图像的口罩区域进行裁剪得到第一模态半脸图像,将所述第一模态半脸图像输入经训练的第一神经网络模型输出第一模态人脸特征数据;对所述第二人脸图像的口罩区域进行裁剪得到第二模态半脸图像,将所述第二模态半脸图像输入经训练的第二神经网络模型输出第二模态人脸特征数据;根据所述第一模态人脸特征数据和所述第二模态人脸特征数据进行人脸识别。本申请实施例可以提升对口罩人脸进行人脸识别的准确度。

    一种人脸头部姿态训练数据的获取方法及系统

    公开(公告)号:CN112487923A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011339344.7

    申请日:2020-11-25

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种人脸头部姿态训练数据的获取方法及系统,包括:S1、获取单张RGB正脸图像并将其输入至三维重建模型,基于所述三维重建模型获取第一三维人脸图像;S2、将基于步骤S1重建的所述第一三维人脸图像与预设的面部遮挡物的三维图像进行融合,得到第二三维人脸图像;S3、将所述第二三维人脸图像旋转至预设旋转角度,得到第三三维人脸图像;S4、将所述第三三维人脸图像映射至二维平面,得到二维人脸图像及标签。本发明实现了根据单张图像生成不同角度的头部姿态及标签,对有面部遮挡物的不同头部姿态角度数据的数据集进行扩充,从而提升了数据标注的效率及准确性。