[发明专利]一种适用于面瘫患者的智能化人脸识别方法和系统

说明书

本发明提出了一种适用于面瘫患者的智能化人脸识别方法和系统，该方法包括：获取面瘫患者的横向转角图像，横向转角图像与患者正脸图像尺寸相同，横向转角图像中每个像素值表征该像素位于侧脸面部边界处时患者脸部的横向转动角度；根据患者病情信息和横向转角图像得到最佳脸部偏转角度，使患者以最佳脸部偏转角度横向转动得到患者侧脸图像，患者侧脸图像中患者病变位置被遮挡；对患者侧脸图像进行转正得到患者健康人脸图像，根据患者健康人脸图像对患者进行人脸识别。本发明中提出了针对面瘫患者的人脸识别技术方案，消除了面瘫患者病变位置对人脸识别的影响，能够准确对面瘫患者进行人脸识别。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种适用于面瘫患者的智能化人脸识别方法和系统。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，近些年发展十分迅速，应用于各个场景，除了安防、金融领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用。目前的人脸识别，往往是利用当前采集的人脸图像与身份库内的人脸进行相似性比较，从而进行人脸识别。

但是在实际应用中，即时采集的人脸与之前人脸库中的人脸差异是比较大的，很难进行人脸识别。若是仅依据人脸局部的特征来进行识别，势必会降低识别的准确性。

对于脸瘫患者，人脸识别时，其面部发生了病变，此时实时采集到的面部的部分特征与无病变时面部特征不同，就很容易造成识别不出或者识别错误的情况。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种适用于面瘫患者的智能化人脸识别方法和系统，所采用的技术方案如下：

获取面瘫患者的横向转角图像，横向转角图像与患者正脸图像尺寸相同，横向转角图像中每个像素值表征该像素位于侧脸面部图像边界处时患者脸部的横向转动角度；

根据患者病情信息和横向转角图像得到最佳脸部偏转角度，使患者以最佳脸部偏转角度横向转动得到患者侧脸图像，患者侧脸图像中患者病变位置被遮挡；

对患者侧脸图像进行转正得到患者健康人脸图像，根据患者健康人脸图像对患者进行人脸识别。

优选地，所述获取面瘫患者的横向转角图像包括：将患者的面部形状参数输入转角推理网络得到患者的横向转角图像。

优选地，所述患者的面部形状参数获取包括：使用模型推理网络对患者面部深度图像进行推理，得到对应深度图像人脸模型的形状参数。

优选地，患者健康人脸图像特征点为第一特征点集，库存患者健康人脸图像特征点为第二特征点集；

以鼻尖为原点，建立极坐标系，计算第一、第二特征点集其他特征点到对应原点的距离和角度；

根据特征点在横向转角图像中像素值角以及最佳脸部偏转角度得到转角影响系数；

获取第一、第二特征点集中相同类别特征点到原点的距离差异、角度差异，根据该类别特征点对应的转角影响系数对距离差异、角度差异进行修正得到修正差异，根据所有类别特征点的修正差异得到患者健康人脸图像与库存患者健康人脸图像相似度，从而进行人脸识别。

本申请还提供了一种适用于面瘫患者的智能化人脸识别系统，该系统主要包括：

横向转角图像获取模块，用于获取面瘫患者的横向转角图像，横向转角图像与患者正脸图像尺寸相同，横向转角图像中每个像素值表征该像素位于侧脸面部图像边界处时患者脸部的横向转动角度；

最佳脸部偏转角度获取模块，用于根据患者病情信息和横向转角图像得到最佳脸部偏转角度，使患者以最佳脸部偏转角度横向转动得到患者侧脸图像，患者侧脸图像中患者病变位置被遮挡；

患者健康人脸图像获取模块，用于对患者侧脸图像进行转正得到患者健康人脸图像，根据患者健康人脸图像对患者进行人脸识别。