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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114511911A(43)申请公布日2022.05.17(21)申请号202210181933.X(22)申请日2022.02.25(71)申请人支付宝(杭州)信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人陈志远马晨光(74)专利代理机构北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙)11716专利代理师肖鹏(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/46(2022.01)G06V10/74(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书4页说明书12页附图5页(54)发明名称一种人脸识别方法、装置以及设备(57)摘要本说明书实施例公开了一种人脸识别方法、装置以及设备。方案包括:在用户人脸处于预定的人脸摆放位置后,针对用户人脸,基于深度信息采集3D人脸图;对3D人脸图进行坐标转换,得到用户人脸对应的3D人脸点云;根据3D人脸点云,通过预先训练的拟合参数预测模型,对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测;根据拟合参数,对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理,得到3D参数化人脸数据,3D参考人脸网格中包含有多个顶点,多个顶点之间具有连接关系,且各顶点分别设置有人脸语义;根据3D参数化人脸数据,对用户进行识别。CN114511911ACN114511911A权利要求书1/4页1.一种人脸识别方法,包括:在用户人脸处于预定的人脸摆放位置后,针对所述用户人脸,基于深度信息采集3D人脸图;对所述3D人脸图进行坐标转换,得到所述用户人脸对应的3D人脸点云;根据所述3D人脸点云,通过预先训练的拟合参数预测模型,对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测;根据所述拟合参数,对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理,得到3D参数化人脸数据,所述3D参考人脸网格中包含有多个顶点,所述多个顶点之间具有连接关系,且各所述顶点分别设置有人脸语义;根据所述3D参数化人脸数据,对所述用户进行识别。2.如权利要求1所述的方法,所述3D参考人脸网格中的顶点为固定数量,所述多个顶点之间的连接关系为固定的第一连接拓扑关系;所述根据所述拟合参数,对预设的3D参考人脸网格进行拟合处理,得到3D参数化人脸数据,具体包括:根据所述拟合参数中的基向量权重,在保持所述第一连接拓扑关系的基础上,将所述3D参考人脸网格中的至少部分顶点的位置坐标进行调整,得到3D参数化人脸数据。3.如权利要求1所述的方法,所述3D人脸图为2D人脸深度图;所述对所述3D人脸图进行坐标转换,得到所述用户人脸对应的3D人脸点云,具体包括:对所述2D人脸深度图进行降噪处理;根据降噪后的所述2D人脸深度图中各像素对应的所述深度信息,进行坐标转换,以将所述各像素从2D像素坐标系转换为3D空间坐标系,得到所述用户对应的3D点云;通过预先训练的3D目标检测模型,对所述3D点云进行目标检测,以在其中确定所述用户对应的3D人脸点云。4.如权利要求3所述的方法,所述通过预先训练的3D目标检测模型,对所述3D点云进行目标检测,以在其中确定所述用户对应的3D人脸点云之后,所述方法还包括:通过预先训练的人脸关键点检测模型,对所述3D人脸点云进行关键点检测,以在其中确定所述用户人脸的关键点信息;所述根据所述3D人脸点云,通过预先训练的拟合参数预测模型,对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测,具体包括:根据所述3D人脸点云以及所述关键点信息,通过预先训练的拟合参数预测模型,对进行3D人脸重建时所需的拟合参数进行预测。5.如权利要求1所述的方法,所述根据所述3D参数化人脸数据,对所述用户进行识别,具体包括:将所述3D参数化人脸数据,与3D人脸数据库中的各3D留底人脸数据进行对比,以确定所述3D参数化人脸数据与各所述3D留底人脸数据之间的相似度,所述相似度根据所述3D参数化人脸数据、所述3D留底人脸数据中的各对应顶点之间的欧氏距离确定;根据相似度最高的3D留底人脸数据,对所述用户进行3D人脸识别。6.如权利要求5所述的方法,所述将所述3D参数化人脸数据,与3D人脸数据库中的各3D留底人脸数据进行对比,以确定所述3D参数化人脸数据与各所述3D留底人脸数据之间的相2CN114511911A权利要求书2/4页似度,具体包括:确定所述3D参数化人脸数据中,已划分的多个人脸区域,并确定各所述人脸区域对应的人脸变化等级;针对所述3D参数化人脸数据中的每个所述人脸区域,将该人脸区域与3D人脸数据库中的各3D留底人脸数据对应的人脸区域进行对比,得到该人脸区域对应的第一子相似度,并根据各3D留底人脸数据的留底时间,以及对应的人脸变化等级,对第一子相似度进行补偿,得到第