[发明专利]一种多姿态人脸识别方法有效
申请号: | 202111317327.8 | 申请日: | 2021-11-09 |
公开(公告)号: | CN113762227B | 公开(公告)日: | 2022-02-08 |
发明(设计)人: | 张卫平;岑全;丁园;张伟 | 申请(专利权)人: | 环球数科集团有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06F21/32;G06F21/45 |
代理公司: | 北京清控智云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11919 | 代理人: | 马肃 |
地址: | 518063 广东省深圳市南山区粤海街道高新*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 多姿 态人脸 识别 方法 | ||
1.一种多姿态人脸识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1:使用第一感知模块采集用户除面部以外的第一特征;
S2:对所述第一特征进行编码后,生成至少一个代表所述第一特征的第一特征向量E;
S3:将所述第一特征向量E与验证模块的一个或以上的验证记录进行比对,当通过验证时,提取与所述第一特征向量E匹配的验证序列;
S4:根据第一条所述验证序列要求用户的面部以第一验证姿态开始进行验证,并连续做出多个面部姿态;第二感知模块在用户第一验证姿态开始时激活验证功能,并在用户连续做出多个面部姿态时,逐一验证多个面部姿态的组合与所述验证序列的匹配度,从而决定是否进一步解锁用户权限;
S5:若用户在重复i次的步骤S4均无法通过验证,则再次采集所述第一特征,并重复S1至S4的步骤;
所述第一感知模块为非视觉类识别模块;
所述第一特征向量E包括至少n个特征维度,即E={e1,e2……en};n个所述
特征维度用于对所述第一特征进行充分性表达;
通过对所述第一特征向量E的n个特征维度进行机器学习,获得所述第一特
征向量E与多个所述验证序列的映射概率;从所述验证模块中提取至少i个所述验证序列,计算所述第一特征向量E与i个所述验证序列的映射概率,并按映射概率从大到小对i个所述验证序列进行排序;提取映射概率最大的一个所述验证序列作为第一验证序列;若需要进行步骤S5,则按映射概率排序选择下一个所述验证序列作为第二验证序列;
每个所述验证序列用于验证一项独立的权益;当用户验证通过一个所述验证
序列后,获得该所述验证序列代表的权益的行使权;
所述第二感知模块为红外线激光投射仪,以一定的夹角向用户面部投射结构
光,为所述验证序列在录入和验证过程中,提供更丰富的面部特征信息;所述红外线激光投射仪向用户面部发射一个标准图案;所述标准图案的投影面积大于用户面部,以保证用户在做出多姿态的面部动作时,足够覆盖面部在移动后大于初始投影范围的情况;
一个所述验证序列包括一个集合M;所述集合M包含多个面部特征向量;每
个所述面部特征向量包含j个特征维度;所述集合M记录连续面部姿态变化时,在多个时间节点t1,t2……中所述面部特征向量的集合,即;
其中,P1、P2……Pj是每一项所述面部特征向量中包含的j个特征维度;P(t)为特征维度P在t时刻的特征值;
用户的面部在做出所述第一验证姿态时,激活所述第二感知模块进行连续获
取用户的面部图像并进行特征值提取,从而生成多个第一面部特征向量f,并且多个连续生成的所述第一面部特征向量f组成第一面部特征向量集合F;其中,所述第一面部特征向量f包含m个特征维度,即f={f1,f2……fm},且要求mj。
2.根据权利要求1所述一种多姿态人脸识别方法,其特征在于,从所述第一面部特征向量f中的m个特征维度中选取其中的j个特征维度组成第二面部特征向量集合F´。
3.根据权利要求2所述一种多姿态人脸识别方法,其特征在于,将所述集合M与所述第二面部特征向量集合F´进行匹配,并根据匹配耦合度,确认是否通过所述验证序列的验证。
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