[发明专利]一种低分辨率人脸识别方法

权利要求书

1.一种低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述低分辨率人脸识别方法包括：

获取低分辨率的人脸图像；

对低分辨率的人脸图像进行检测与切割，得到切割图片；

对所述切割图片进行人脸图像重构，得到重构图像；

根据人脸识别算法对所述重构图像进行人脸识别，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述对所述切割图片进行人脸图像重构，得到重构图像，包括：

将所述切割图片放入重构网络中进行重构，得到重构图像，其中所述重构网络根据超分辨率深度学习算法训练获得。

3.根据权利要求2所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述超分辨率深度学习算法包括SRGAN算法。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述低分辨率人脸识别方法还包括在所述对低分辨率的人脸图像进行检测与切割，得到切割图片的步骤前进行的：

人脸库构建以及人脸库特征提取。

5.根据权利要求4所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述人脸库构建以及人脸库特征提取包括：

根据低分辨率的人脸图像构建人脸照片库，所述人脸照片库中包括多张姓名与照片一一对应的人脸照片；

对所述人脸照片库中的每张人脸照片进行向量提取，其中每张人脸照片均对应128维的向量；

根据向量提取结果得到索引号，并建立人脸姓名与索引号一一对应的映射关系表。

6.根据权利要求4所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述对低分辨率的人脸图像进行检测与切割，得到切割图片，包括：

对特征提取后的人脸图像进行人脸检测与定位，得到多张人脸，并形成人脸的坐标集合；

根据人脸的坐标集合对特征提取后的人脸图像进行切割，得到多张人脸图片集合。

7.根据权利要求6所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述低分辨率人脸识别方法还包括在所述根据人脸识别算法对所述重构图像进行人脸识别，得到目标图像的步骤前进行的：

对所述重构图像进行归一化处理以及图像矫正。

8.根据权利要求7所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述对所述重构图像进行归一化处理以及图像矫正，包括：

将所述重构图像根据定位结果进行归一化处理，得到重构图像集合；

对所述重构图像结合进行姿态矫正，得到正面人脸集合。

9.根据权利要求8所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述根据人脸识别算法对所述重构图像进行人脸识别，得到目标图像，包括：

对所述正面人脸集合进行人脸特征提取，得到人脸特征集合；

根据正面人脸集合与人脸特征集合建立一一对应的映射关系表；

根据所述正面人脸集合与人脸特征集合建立一一对应的映射关系表进行人脸识别，得到目标图像。

10.根据权利要求1至3中任意一项所述的低分辨率人脸识别方法，其特征在于，所述低分辨率人脸识别方法还包括在所述得到目标图像的步骤后进行的：

存储所述目标图像。