用于识别人脸的方法和装置.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CN107832735A(43)申请公布日2018.03.23(21)申请号201711195454.9(22)申请日2017.11.24(71)申请人百度在线网络技术（北京）有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层(72)发明人周定富杨睿刚张彦福洪智滨(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204代理人王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书3页说明书12页附图5页(54)发明名称用于识别人脸的方法和装置(57)摘要本申请实施例公开了用于识别人脸的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：利用近红外拍摄设备获取待识别人脸在不同光照下的至少两张面部图像；根据至少两张面部图像中每两张面部图像之间的亮度差值，生成至少一张差值图像；基于至少一张差值图像，确定待识别人脸的面部轮廓图像；将至少两张面部图像、至少一张差值图像以及面部轮廓图像输入至预先训练的真实人脸预测值计算模型，得到待识别人脸的真实人脸预测值；响应于确定所得到的真实人脸预测值大于预设阈值，输出用于指示成功识别到真实人脸的提示信息。该实施方式提高了对真实人脸识别的准确率。CN107832735ACN107832735A权利要求书1/3页1.一种用于识别人脸的方法，包括：利用近红外拍摄设备获取待识别人脸在不同光照下的至少两张面部图像；根据所述至少两张面部图像中每两张面部图像之间的亮度差值，生成至少一张差值图像；基于所述至少一张差值图像，确定所述待识别人脸的面部轮廓图像；将所述至少两张面部图像、所述至少一张差值图像以及所述面部轮廓图像输入至预先训练的真实人脸预测值计算模型，得到所述待识别人脸的真实人脸预测值，其中，所述真实人脸预测值计算模型用于表征至少两张面部图像、至少一张差值图像以及面部轮廓图像三者与真实人脸预测值之间的对应关系；响应于确定所得到的真实人脸预测值大于预设阈值，输出用于指示成功识别到真实人脸的提示信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述近红外拍摄设备包括光照灯；以及所述利用近红外拍摄设备获取待识别人脸在不同光照下的至少两张面部图像，包括：分别获取无灯光照射所述待识别人脸的第一面部图像、光照灯照射所述待识别人脸的第一侧面部时的第二面部图像以及光照灯照射所述待识别人脸的第二侧面部时的第三面部图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述至少两张面部图像中每两张面部图像之间的亮度差值，生成至少一张差值图像，包括：基于所述第一面部图像与所述第二面部图像之间的亮度差值生成第一差值图像，基于所述第一面部图像与所述第三面部图像之间的差值生成第二差值图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述至少一张差值图像，确定所述待识别人脸的面部轮廓图像，包括：确定所述第一差值图像与所述第二差值图像中的最大像素值；分别确定所述第一差值图像与所述最大像素值的比值以及所述第二差值图像与所述最大像素值的比值，得到第一比值图像以及第二比值图像；标记所述第一比值图像与所述第二比值图像中亮度变化的位置，将所述标记后的第一比值图像以及所述标记后的第二比值图像确定为所述面部轮廓图像。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述真实人脸预测值计算模型包括卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络包括卷积层以及全连接层。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述至少两张面部图像、所述至少一张差值图像以及所述面部轮廓图像输入至预先训练的真实人脸预测值计算模型中，得到所述待识别人脸的真实人脸预测值，包括：将所述至少两张面部图像、所述至少一张差值图像以及所述面部轮廓图像输入至所述卷积层，得到所述至少两张面部图像、所述至少一张差值图像以及所述面部轮廓图像的融合特征向量，其中，所述卷积层用于表征面部图像、差值图像以及面部轮廓图像与融合特征向量之间的对应关系；将所得到的融合特征向量输入至所述全连接层，得到所述待识别人脸的真实人脸预测值，其中，所述全连接层用于表征融合特征向量与真实人脸预测值之间的对应关系。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述真实人脸预测值计算模型是通过如下步骤训2CN107832735A权利要求书2/3页练得到的：获取初始真实人脸预测值计算模型；获取近红外设备拍摄的多个真实人脸图像样本以及多个非真实人脸图像样本作为样本集合，其中，所述真实人脸图像样本包括不同近红外光照下拍摄的真实人脸的近红外面部图像样本、亮度差值图像样本以及基于亮度差值的面部轮廓样本，所述非真实人脸图像样本包括不同近红外光照下拍摄的真实人脸图像的近红外面部图像样本、亮度差值图像样本以及基于亮度差值面部轮廓样本；将所述样本集合中的每个样本作为输入数据，将人工