[发明专利]一种快速人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种快速人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用主动外观模型进行关键点定位，获取样本集和输入人脸图像的位置信息；

所述样本集的位置信息为：

X_i＝[x_i1,x_i2,...,x_i68,y_i1,y_i2,...,y_i68]^T

所述输入人脸图像的位置信息为：

Y＝[x₁,x₂,...,x₆₈,y₁,y₂,...,y₆₈]^T

其中，X_i为第i个样本的位置信息，1≤i≤n，n为样本集中样本的个数，Y为输入人脸图像的位置信息；x_ij和y_ij共同组成第i个样本的第j个关键点的位置信息，1≤j≤68，x_j和y_j共同组成输入人脸图像的第j个关键点的位置信息；

利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性，获得每个关键点的128维特征向量，以此得到样本集和输入人脸图像的描述子信息；

其中，P_i为第i个样本的描述子信息；为第i个样本的第j个关键点的特征向量；Q为输入人脸图像的描述子信息，为输入人脸图像第j个关键点的特征向量；

p_ijk为特征向量中的第k维元素，q_jk为特征向量中的第k维元素，1≤j≤128；

计算样本集和输入人脸图像的关键点能量值：

E_ij为第i个样本的第j个关键点的能量值；E_j为输入人脸图像第j个关键点的能量值；

对于输入人脸图像的第j个关键点，遍历样本集所有关键点，搜索在[E_j-w,E_j+w]范围内的样本集的关键点，将能量值在[E_j-w,E_j+w]范围内的样本集的关键点记为该输入人脸图像的第j个关键点的匹配关键点；将输入人脸图像的所有关键点均分别遍历样本集所有关键点，获得的所有匹配关键点记为目标关键点，其中w为偏差设定值；

根据目标关键点确定目标样本，目标样本为样本集中的部分或全部样本，目标样本的描述子信息记为P′；

根据欧氏距离从目标样本中找出与所述输入人脸图像的最佳匹配样本：

D为目标样本和输入人脸图像的最小欧氏距离值，W_j为第j个关键点的权值，为设定值，样本集和输入人脸图像的第j个关键点具有相同的权值；p′_ajk为第a个目标样本第j个关键点第k维元素，1≤a≤m，m为目标样本的个数，1≤m≤n，最小欧氏距离值D对应的目标样本即为最佳匹配样本。

2.如权利要求1所述的快速人脸识别方法，其特征在于，所述根据目标关键点确定目标样本，包括：

将目标关键点对应的所有样本集中的样本作为目标样本。

3.如权利要求1所述的快速人脸识别方法，其特征在于，所述根据目标关键点确定目标样本，包括：

所述目标样本对应的所有关键点均位于所述目标关键点中。

4.如权利要求1所述的快速人脸识别方法，其特征在于，所述根据目标关键点确定目标样本，包括：

所述目标样本对应的关键点位于所述目标关键点的个数达到预设个数。

5.如权利要求1所述的快速人脸识别方法，其特征在于，还包括：

将最小欧氏距离值D与预设阈值进行比对，如果最小欧氏距离值D大于预设阈值，则匹配不成功，样本集中不存在与所述输入人脸图像对应的最佳匹配样本，如果最小欧氏距离值D不大于预设阈值，则最小欧氏距离值D对应的目标样本即为最佳匹配样本。