人脸识别的方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108288023A(43)申请公布日2018.07.17(21)申请号201711381874.6(22)申请日2017.12.20(71)申请人深圳和而泰数据资源与云技术有限公司地址518000广东省深圳市南山区高新南区科技南十路6号深圳航天科技创新研究院大厦D座10楼1004(72)发明人林丽梅(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人郝传鑫熊永强(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书3页说明书18页附图7页(54)发明名称人脸识别的方法和装置(57)摘要本发明实施例公开了一种人脸识别方法及装置，该方法包括：获取待识别图像，并在该待识别图像中定位出人脸关键点。从上述人脸关键点中获取用于确定人眼轮廓的N个目标人脸关键点，并获取上述N个目标人脸关键点中各个目标人脸关键点的位置信息，其中，N为大于1的正整数。根据各个目标人脸关键点的位置信息，确定上述待识别图像中包括的人眼的眼型特征参量。根据上述眼型特征参量确定所述人眼的眼型。采用本发明实施例可提高人脸识别技术的识别精度，提升人脸识别技术的适用性。CN108288023ACN108288023A权利要求书1/3页1.一种人脸识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别图像，在所述待识别图像中定位出人脸关键点；从所述人脸关键点中获取用于确定人眼轮廓的N个目标人脸关键点，并获取所述N个目标人脸关键点中各个目标人脸关键点的位置信息，其中，N为大于1的正整数；根据所述各个目标人脸关键点的位置信息，确定所述待识别图像中包括的人眼的眼型特征参量；根据所述眼型特征参量确定所述人眼的眼型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个目标人脸关键点的位置信息，确定所述待识别图像中包括的人眼的眼型特征参量包括：根据所述各个目标人脸关键点的位置信息，确定所述待识别图像中包括的左侧人眼的第一人眼轮廓宽窄度和右侧人眼的第二人眼轮廓宽窄度；计算所述第一人眼轮廓宽窄度和所述第二人眼轮廓宽窄度的平均值以得到人眼轮廓宽窄度均值，并将所述人眼轮廓宽窄度均值确定为所述待识别图像中包括的人眼的眼型特征参量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个目标人脸关键点的位置信息，确定所述待识别图像中包括的左侧人眼的第一人眼轮廓宽窄度和右侧人眼的第二人眼轮廓宽窄度包括：根据所述各个目标人脸关键点的位置信息执行如下操作以确定所述第一人眼轮廓宽窄度和所述第二人眼轮廓宽窄度中任一人眼轮廓宽窄度i：从所述N个目标人脸关键点中确定出用于确定所述人眼轮廓宽窄度i的目标人脸关键点A、目标人脸关键点B、目标人脸关键点C、目标人脸关键点D、目标人脸关键点E以及目标人脸关键点F；计算所述目标人脸关键点A与所述目标人脸关键点B之间的第一距离、所述目标人脸关键点C与所述目标人脸关键点D之间的第二距离以及所述目标人脸关键点E与所述目标人脸关键点F之间的第三距离；根据所述第一距离、所述第二距离以及所述第三距离确定所述人眼轮廓宽窄度i。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼型特征参量确定所述人眼的眼型包括：计算所述人眼轮廓宽窄度均值与预设眼型特征阈值的差值，根据所述差值确定所述人眼的眼型；其中，所述人眼的眼型为圆眼、眯缝眼以及除圆眼和眯缝眼以外的普通眼中的一种。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个目标人脸关键点包括目标人脸关键点A’、目标人脸关键点B’、目标人脸关键点C’、目标人脸关键点D’和目标人脸关键点E’；所述根据所述各个目标人脸关键点在所述待识别图像中的位置信息，确定所述待识别图像中包括的人眼的眼型特征参量包括：根据所述目标人脸关键点A’、所述目标人脸关键点B’和所述目标人脸关键点D’的位置信息确定第一外眼角夹角，所述第一外眼角夹角由所述目标人脸关键点A’、所述目标人脸关键点B’和所述目标人脸关键点D’确定；根据所述目标人脸关键点B’、所述目标人脸关键点C’和所述目标人脸关键点D’的位置2CN108288023A权利要求书2/3页信息确定第二外眼角夹角，所述第二外眼角夹角由所述目标人脸关键点B’、所述目标人脸关键点C’和所述目标人脸关键点D’确定；根据所述目标人脸关键点A’、所述目标人脸关键点D’和所述目标人脸关键点E’的位置信息确定第三外眼角夹角，所述第三外眼角夹角由所述目标人脸关键点A’、所述目标人脸关键点D’和所述目标人脸关键点E’确定；根据所述第一外眼角夹角、所述第二外眼角夹角和所述第三外眼角夹角确定外眼角夹角特征量，并将所述外眼角夹角特征量确定为所述待识别图像中包括的人眼的眼型特征参量。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼