[发明专利]通过更新图像提高人脸识别准确率及适应性的方法

说明书

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，特别是指一种通过更新图像提高人脸识别准确率及适应性的方法。

背景技术

目前的人脸识别技术，通常为每个用户存储多张登记图像。人脸识别的过程，是将采集到的图像与每个用户存储的登记图像进行对比。有时由于光线环境、用户的面部变化、图像采集设备的不稳定性等原因，拍摄的图像容易出现模糊。这样采集到的图像，有可能会出现误识别。

例如，当前采集到A用户的图像，由于采集的图像模糊，与登记的用户图像进行对比时，有可能存在采集的图像与A用户的登记图像的相似值较低，没有匹配；与B用户的登记图像的相似值不高，但刚刚超过阈值，并输出匹配成功，由于在相似值较低的情况下匹配成功，会认为用户的脸部出现了变化，将这次采集的图像作为B用户的登记图像存储。

由于B用户的登记图像混入了A用户的登记图像，增加了A用户的误识率，降低了识别的准确率。

发明内容

有鉴于此，本发明在于提供一种通过更新图像提高人脸识别准确率及适应性的方法，以解决上述识别过程增加误识率的问题。

为解决上述问题，本发明提供一种通过更新图像提高人脸识别准确率的方法，包括：

为每个用户创建相同数量的多个存储登记图像的集合；

遍历每个用户的当前同一序号的集合，确定采集的图像与当前同一序号的集合内的登记图像的相似值；

所述相似值通过以下步骤获得：

预先设置人脸图像的多个的权重区域，依据人脸的五官随时间的变化，为每个区域设置一个权重；

确定所述采集的图像与所述登记图像的每个区域的近似值；

确定每个区域的近似值与该区域权值的乘积，将各个区域的乘积的结果求和，作为相似值；

如果与其中一个用户的集合内的登记图像的相似值属于相似区间，则确定识别成功的同时，将所述采集的图像作为登记图像存储在该集合相邻的下一个集合内；

如果与全部用户的当前同一序号集合内的登记图像的相似值小于阈值，则将所述采集的图像与所述全部用户的下一个同一序号集合内的登记图像对比；其中，所述阈值不大于所述相似区间的下限。

本发明的方案，当相似值属于相似区间，将采集到图像放入下一个集合中，从而避免了首个集合内混入误判的采集的其它用户的图像。由于比对的过程，是先将采集的图像对比每个用户的首个集合内的登记图像，只有在全部用户的首个集合内的登记图像对比的相似值小于阈值后，才进而比对全部用户的下一个集合内的登记图像。从而有效提高了识别的准确率，防止了初次比对的登记图像中混入其他用户的图像，避免了误判。

附图说明

图1示出了实施例的流程图；

图2示出了实施例中为用户创建集合的示意图；

图3示出了实施例中对于不同集合、不同相似值处理的流程示意图；

图4示出了实施例中通过序号2的集合内的登记图像识别成功的流程图；

图5示出了实施例中通过序号3的集合内的登记图像识别成功的流程图。

具体实施方式

为清楚说明本发明中的方案，下面给出优选的实施例并结合附图详细说明。

参见图1，包括以下步骤：

S11：为每个用户创建相同数量的多个存储登记图像的集合；

S12：遍历每个用户的当前同一序号的集合，确定采集的图像与当前同一序号的集合内的登记图像的相似值；

所述相似值通过以下步骤获得：

预先设置人脸图像的多个的权重区域，依据人脸的五官随时间的图像变化，为每个区域设置一个权重；

确定所述采集的图像与所述登记图像的每个区域的近似值；

确定每个区域的近似值与该区域权值的乘积，将各个区域的乘积的结果求和，作为相似值；

例如：将人脸图像划分为(1)(2)(3)......(m)个权重区域，假设落在区域(j)中的特征点i的近似值为S_j，区域(j)中的特征点加权值(即权重)为K_j，则特征点的加权平均近似值，即相似值为：