[发明专利]一种人脸识别方法及装置

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括如下步骤：

获取人脸图像，组成训练图像集；

对训练图像集进行处理形成训练图像集合a和训练图像集合b；

其中，对训练图像集进行处理形成训练图像集合a和训练图像集合b包括如下步骤：

获取训练图像集内的标准图像；

将训练图像集内的每一非标准图像分别与标准图像做差处理，获得残差；

计算残差内所有像素的平均值，形成平均残差图像；

利用每一非标准图像与平均残差图像进行图像重构，获得重构图像集；

其中，所述利用每一非标准图像与平均残差图像进行图像重构，获得重构图像集包括如下步骤：

计算每一非标准图像内第i个像素点x_i与平均残差图像内对应位置的第i个像素点y_i的像素差Δx，并与像素差阈值Δx₁进行比较；

当Δx＜Δx₁时，保留像素点x_i；

当Δx≥Δx₁，找到平均残差图像内像素点y_i的k个邻域像素点，k的取值为20-40；计算像素点x_i与k个邻域像素点的欧式距离Ψ，并与阈值Ψ₁进行比较；

当Ψ≥Ψ₁时，用像素点x₂代替像素点x_i；其中Q_xi和Q_yi分别表示x_i和y_i处的像素值；

当Ψ＜Ψ₁时，用像素点y_i代替像素点；

将非标准图像中未替换像素点和替换后的像素点进行图像重构，获得重构图像集；

训练图像集和重构图像集的并集形成训练图像集合a；

获取训练图像集内每一训练图像的轮廓，形成轮廓图像；

将所有轮廓图像与对应的残差进行融合，获得训练图像集合b；

用训练图像集合a和训练图像集合b进行训练，获得人脸识别模型；

用人脸识别模型对待识别图像进行识别，得到识别结果。

2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述用训练图像集合a和训练图像集合b进行训练，获得人脸识别模型包括如下步骤：

利用训练图像集合b对卷积神经网络进行训练，获得第一识别模型；

利用训练图像集合a对第一识别模型进行训练获得人脸识别模型。