[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

说明书

本发明公开了一种快速人脸识别方法，其包括以下步骤：获取样本集和输入人脸图像的位置信息；利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性，以此得到样本集和输入人脸图像的描述子信息；计算样本集和输入人脸图像的关键点能量值：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；根据目标关键点确定目标样本；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。本发明还公开了快速人脸识别装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明可以降低人脸匹配过程中的时间复杂度，缩短人脸识别花费的时间，达到快速人脸识别的目的。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种快速人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在视频监控、人脸识别门禁以及人脸识别解锁等场景中，人脸识别扮演一个重要的角色。通过人脸识别自动识别来客、判断陌生人闯入或解锁，实现自动告警。

现有的人脸识别系统一般通过尺度不变特征变换(SIFT)算法实现，SIFT 算法对于处理物体平移、旋转、仿射变换等具有很强的匹配能力，基于这一点，很多人开始试图将其应用于人脸识别领域。但是由于人脸是一个弹性的人脸，对于面部表情变化，以及光照不均等，极易造成特征点的不稳定，使得特征点的匹配难以进行。而且，SIFT算法在物体识别方面高超的匹配性能，取决于关键点的多维信息。但是当关键点数目大幅增加，数据库样本增大到一定数量级时，算法时间复杂度会大大增加，以具有68个关键点的人脸为例，若每个关键点有128维信息。我们将n个样本存储在数据库中，若采取逐个计算特征点欧式距离的方式进行匹配，再利用快排进行排序时，则其时间复杂度为 O(n²*log(n))，而人脸识别对时间性能的要求是很高的，这种方式显然不能满足人们在时间上的需求。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种快速人脸识别方法，其可以降低人脸匹配过程中的时间复杂度，缩短人脸识别花费的时间，达到快速人脸识别的目的。

本发明的目的之二在于提供一种快速人脸识别装置，其可以降低人脸匹配过程中的时间复杂度，缩短人脸识别花费的时间，达到快速人脸识别的目的。

本发明的目的之三在于提供一种实现上述快速人脸识别方法的电子设备。

本发明的目的之四在于提供一种存储上述快速人脸识别方法的计算机可读存储介质。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种快速人脸识别方法，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；