[发明专利]一种人脸识别优化方法及其处理器

说明书

本发明提供了一种人脸识别优化方法，用于连续图像中的人脸识别，所述人脸识别优化方法包括：获取一系列连续图像中的当前图像以及前一图像；将所述当前图像中的每一未知对象与所述前一图像中的所有已知对象进行匹配；以及响应于至少一个未知对象匹配成功，输出所述至少一个匹配成功的未知对象及其在所述前一图像中的匹配对象所对应的宿主信息，其中，所述匹配对象为所述前一图像中与所述至少一个未知对象相匹配的已知对象。

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种人脸识别优化方法及其处理器。

背景技术

目前，随着经济的高速发展，科技的不断进步，人脸识别被广泛应用到各种领域。如：车辆上安装的人脸识别技术可用于识别当前对象是否是车主，是否具有开启车辆的权限；公共区域如机场、车站等场所可通过人脸识别技术识别当前对象是否是黑名单用户或者行政机关通缉的对象等等；公司等私密区域可通过人脸识别技术判断当前对象是否是公司员工，处于当前的工作区域是否是合法的等等。

常用的人脸识别采用的方法是：

1.从拍摄的图像中获取人脸；

2.将获取到的人脸的特征和数据库中的人脸特征进行匹配；

3.输出匹配结果。

其中，数据库通常存储有大量的人脸信息，且数据库中存储的大多是不同对象具备的固有特征，所谓固有特征是指人脸上不会随着移动而产生变化的特征，比如五官比例、五官相互之间的绝对距离或人脸轮廓等等。该些特征的匹配需要对获取到的人脸进行详细的分析与计算以得到该些人脸特征，这一步需要耗费非常多的计算资源，其次再将获取到的人脸的该些人脸特征与数据库中存储的大量存储对象的人脸特征进行匹配，这一步基于数据库中的存储对象的多少所需的计算资源可能有所不同，但计算资源的耗费远大于前一次的分析计算。

因此，基于当前的现有技术，一次人脸识别的过程需要耗费大量的资源，且根据配备的计算设备的不同，需要耗费的时间也千差万别。因此，如何在不提高硬件设备成本的基础上，减少人脸识别的计算量并加快人脸识别的速度，是亟需解决的。

发明内容

为了克服上述缺陷，本发明旨在提供一种人脸识别的优化方法，能够尽可能减少人脸信息和数据库的比对，从而减少计算量，并加快人脸识别的速度。

根据本发明的一方面，提供了一种人脸识别优化方法，用于连续图像中的人脸识别，所述人脸识别优化方法包括：

获取一系列连续图像中的当前图像以及前一图像；

将所述当前图像中的每一未知对象与所述前一图像中的所有已知对象进行匹配；以及

响应于至少一个未知对象匹配成功，输出所述至少一个匹配成功的未知对象及其在所述前一图像中的匹配对象所对应的宿主信息，其中，所述匹配对象为所述前一图像中与所述至少一个未知对象相匹配的已知对象。

更进一步地，所述匹配包括：

提取所述当前图像中的所有未知对象；

基于至少一个人脸参数，对所述当前图像中的每一未知对象与所述前一图像中的每一已知对象执行关联性计算；以及

基于所述关联性计算的结果判断所述已知对象是否是所述未知对象的所述匹配对象。

更进一步地，所述人脸参数与不同对象所处的物理位置有关，所述关联性计算基于每一未知对象与每一已知对象产生一关联值，所述关联值表征所述未知对象与所述已知对象在所述至少一个人脸参数上的差异，所述判断包括：

确定每一未知对象与所述前一图像中的所有已知对象的关联值中的最小关联值；以及

响应于所述最小关联值小于预设关联阈值，判断所述最小关联值所对应的已知对象为所述未知对象的所述匹配对象。