[发明专利]3D人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请实施例提供的3D人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质，采用激光雷达技术获取包含人脸信息的图像，并对人脸信息进行3D建模以获得3D人脸图像，从而可以通过3D人脸图像进行特征提取并进行人脸识别。3D建模获得3D的人脸图像的方法可以避免光线对人脸图像的干扰，进一步还原人脸的表情细节以及人脸的面部结构细节，从而使得人脸识别的准确度更高。

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，具体而言，涉及一种3D人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

现有技术中，随着人脸识别技术的飞速发展，人脸识别技术越来越多的应用在人们的日常生活中，例如，应用在车站的刷脸进站，超市的刷脸付钱、和手机APP的刷脸登录等场景中。

目前，人脸识别技术大部分都存在识别结果准确度不高的缺点。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供3D人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质，以提高人脸识别的准确度。

第一方面，实施例提供一种3D人脸识别方法，包括：

通过激光雷达技术获取包含人脸信息的图像，从所述图像中获取人脸信息，并对所述人脸信息进行3D建模以获得待识别的3D人脸图像；

对待识别的所述3D人脸图像进行特征提取，以获得待识别的第一人脸特征；

将待识别的所述第一人脸特征与预存的各第二人脸特征进行比对，判断是否存在与待识别的所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征，若存在，则输出匹配结果，若不存在，则再次将待识别的所述第一人脸特征与预存的各第二人脸特征进行比对，直到匹配到第二人脸特征或匹配次数达到预设次数。

在可选的实施方式中，对待识别的所述3D人脸图像进行特征提取，以获得待识别的第一人脸特征，包括：

通过训练好的深度卷积神经网络对所述3D人脸图像进行编码，以获得该3D人脸图像的多个第一特征值。

在可选的实施方式中，所述方法还包括预存多个第二人脸特征的步骤，所述步骤包括：

通过训练好的深度卷积神经网络对需要预存的多个3D人脸图像进行编码，以获得每个人脸图像的第二人脸特征，并将所述第二人脸特征进行存储，其中，每个所述第二人脸特征包括多个第二特征值。

在可选的实施方式中，判断是否存在与待识别的所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征，包括：

计算所述第一特征值与各第二特征值的欧式距离；

根据所述欧式距离的大小判断是否存在与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征。

在可选的实施方式中，根据所述欧式距离的大小判断是否存在与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征，包括：

判断所述欧式距离是否小于预设阈值，若是，则判定第二人脸特征与第一人脸特征匹配，若否，则判定第二人脸特征与第一人脸特征不匹配。

在可选的实施方式中，在对待识别的所述3D人脸图像进行特征提取之前，所述方法还包括：

通过噪声滤波对待识别的3D人脸图像进行修正处理；或者，

对待识别的3D人脸图像进行光线补偿处理；或者，

通过噪声滤波对待识别的3D人脸图像进行修正处理，对进行修正处理后的待识别的3D人脸图像进行光线补偿处理。

第二方面，实施例提供一种3D人脸识别装置，所述装置包括：

3D人脸图像获取模块，用于通过激光雷达技术获取包含人脸信息的图像，从所述图像中获取人脸信息，并对所述人脸信息进行3D建模以获得待识别的3D人脸图像；