[发明专利]一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备，包括获取待识别的人脸视频，并提取所述人脸视频上的人脸特征和微表情，并获取所述人脸视频上具有微表情时的第一姿态特征；将所述人脸特征带入预设的人脸三维模型，构建待识别人脸三维模型；将所述微表情带入所述人脸三维模型，获取正常人脸产生微表情的第二姿态特征；将所述第一姿态特征和第二姿态特征代入预设的大数据人脸分析模型，确定人脸变动信息；根据所述人脸变动信息带入所述人脸三维模型进行变动，生成预对比人脸集合；将所述人脸预对比集合带入大数据人脸识别数据库进行匹配，确定所述人脸视频上的人脸信息。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种人脸识别方法、装 置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，在人脸识别领域，对于普通得人脸识别已经做到了在各种 电子设备上进行运用，但是现有的人脸识别只能是大致识别，如果在 人脸变化特别大的情况下是无法识别的，例如：犯罪分子犯罪后，进 行整容，整容后的脸是无法实现人脸识别的，因此对于变化比较大的 人脸如何进行识别，是本领域的技术人员研发的方向。

发明内容

本发明提供一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备，用 以解决人脸变化比较大，例如整容的情况，如何进行人脸识别。

一种人脸识别方法，包括：

获取待识别的人脸视频，并提取所述人脸视频上的人脸特征和微 表情，并获取所述人脸视频上具有微表情时的第一姿态特征；

将所述人脸特征带入预设的人脸三维模型，构建待识别人脸三维 模型；

将所述微表情带入所述待识别人脸三维模型，获取正常人脸产生 微表情的第二姿态特征；

将所述第一姿态特征和第二姿态特征代入预设的大数据人脸分 析模型，确定人脸变动信息；

根据所述人脸变动信息带入所述人脸三维模型进行变动，生成预 对比人脸集合；

将所述人脸预对比集合带入大数据人脸识别数据库进行匹配，确 定所述人脸视频上的人脸信息。

作为本发明的一种实施例：所述获取待识别的人脸视频，并提取 所述人脸视频上的人脸特征和微表情，并获取所述人脸视频上具有微 表情时的第一姿态特征，包括：

对所所述人脸视频进行分帧，获取帧图像集合；

分别提取所述帧图像集合中每一帧图像的人脸特征，其中，所述 人脸特征包括：脸部特征、眼部特征、嘴部特征、耳部特征和鼻部特 征；

根据所述人脸特征，提取所述帧图像中每一个像素点的帧特征；

将所述帧图像按照时间进行排序，确定所述帧特征在不同时刻的 变化信息；

将所述帧特征在不同时刻的变化信息代入微表情数据库，确定具 有微表情的第一姿态特征。

作为本发明的一种实施例：所述将所述人脸特征带入预设的人脸 三维模型，构建待识别人脸三维模型，包括：

获取所述人脸特征，并确定所述人脸特征在所述人脸视频中的三 维属性；

其中所述三维属性包括位置属性、面积属性和轮廓属性；

根据所述三维属性，确定所述人脸特征在所述人脸三维模型上的 需求区域面积；

根据所述需求区域面积，将所述人脸特征代入所述人脸三维模型， 并补充所述人脸三维模型中非需求区域的脸部纹理；

在所述非需求区域的脸部纹理补充完毕后，生成所述待识别人脸 三维模型。

作为本发明的一种实施例：所述将所述微表情带入所述待识别人 脸三维模型，获取正常人脸产生微表情的第二姿态特征，包括：