[发明专利]一种面部识别方法及装置

权利要求书

1.一种面部识别方法，其特征在于，所述面部识别方法包括：

接收第一面部图片以及第二面部图片；

基于多个预建立的卷积神经网络分别获取所述第一面部图片包含的多个第一预设定位置处的第一特征向量以及所述第二面部图片包含的多个第二预设定位置处的第二特征向量；

将每对存在预设定对应关系的第一预设定位置处的第一特征向量、第二预设定位置处的第二特征向量构成多个特征向量组；

基于多个所述特征向量组计算所述第一面部图片与所述第二面部图片的面部相似度。

2.根据权利要求1所述的面部识别方法，其特征在于，所述基于多个预建立的卷积神经网络分别获取所述第一面部图片包含的多个第一预设定位置处的第一特征向量以及所述第二面部图片包含的多个第二预设定位置处的第二特征向量的步骤包括：

分别获取所述第一面部图片包含的多个第一预设定位置处的第一识别碎片以及第二面部图片包含的多个第二预设定位置处的第二识别碎片；

基于每个所述第一识别碎片及与每个所述第一识别碎片对应的预建立的卷积神经网络获取所述第一特征向量；

基于每个所述第二识别碎片及与每个所述第二识别碎片对应的预建立的卷积神经网络获取所述第二特征向量。

3.根据权利要求1所述的面部识别方法，其特征在于，所述基于多个所述特征向量组计算所述第一面部图片与所述第二面部图片的面部相似度的步骤包括：

计算每个所述特征向量组的相似度从而形成第一相似度集合；

剔除所述第一相似度集合中不符合预设条件的相似度从而形成第二相似度集合；

基于所述第二相似度集合计算所述第一面部图片与所述第二面部图片的面部相似度。

4.根据权利要求3所述的面部识别方法，其特征在于，所述剔除所述第一相似度集合中不符合预设条件的相似度从而形成第二相似度集合的步骤包括：

计算所述第一相似度集合的平均值以及标准差；

基于所述平均值以及所述标准差剔除所述第一相似度集合中的离群值从而形成所述第二相似度集合。

5.根据权利要求4所述的面部识别方法，其特征在于，所述第二相似度集合满足：其中，S为第一相似度集合，为第二相似度集合，μ为平均值，σ为标准差，s为每个所述特征向量组的相似度，a、b为预设定的常数。

6.一种面部识别装置，其特征在于，所述面部识别装置包括：

信息接收单元，用于接收第一面部图片以及第二面部图片；

特征向量获取单元，用于基于多个预建立的卷积神经网络分别获取所述第一面部图片包含的多个第一预设定位置处的第一特征向量以及所述第二面部图片包含的多个第二预设定位置处的第二特征向量；

特征向量组构成单元，用于将每对存在预设定对应关系的第一预设定位置处的第一特征向量、第二预设定位置处的第二特征向量构成多个特征向量组；

相似度计算单元，用于基于多个所述特征向量组计算所述第一面部图片与所述第二面部图片的面部相似度。

7.根据权利要求6所述的面部识别装置，其特征在于，所述特征向量获取单元还用于分别获取所述第一面部图片包含的多个第一预设定位置处的第一识别碎片以及第二面部图片包含的多个第二预设定位置处的第二识别碎片；

所述特征向量获取单元还用于基于每个所述第一识别碎片及与每个所述第一识别碎片对应的预建立的卷积神经网络获取所述第一特征向量；

所述特征向量获取单元还用于基于每个所述第二识别碎片及与每个所述第二识别碎片对应的预建立的卷积神经网络获取所述第二特征向量。

8.根据权利要求6所述的面部识别装置，其特征在于，所述相似度计算单元还用于计算每个所述特征向量组的相似度从而形成第一相似度集合；

所述相似度计算单元还用于剔除所述第一相似度集合中不符合预设条件的相似度从而形成第二相似度集合；

所述相似度计算单元还用于基于所述第二相似度集合计算所述第一面部图片与所述第二面部图片的面部相似度。