[发明专利]一种人脸识别图像选取方法及系统

说明书

本申请公开了一种人脸识别图像选取方法及系统，其涉及人脸识别技术领域，该方法包括如下步骤：采集多个初始人脸图像；基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像；根据所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型；基于所述目标3D脸模型分析得到所有所述初筛人脸图像的旋转特征；根据所述旋转特征从所有所述初筛人脸图像中筛选得到最优人脸图像。本申请具有采集有效人脸图像效率较高的效果。

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种人脸识别图像选取方法及系统。

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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。

自人脸识别技术诞生至今，人脸识别已成为目前主流的身份特性检测方法，在现有的人脸识别过程中，人脸识别设备在识别到有人时会自动打开补光灯对人脸进行补光，再采集补光后的人脸图像，通过图像识别技术识别人脸图像中的人脸特征，最后根据人脸特征进行身份验证。

针对上述中的相关技术，发明人认为存在有以下缺陷：在采集人脸图像的过程中，被采集的目标人物可能并不处于静止状态，若在目标人物处于动态时采集人脸图像，会导致采集到的人脸图像过于模糊而识别不出人脸特征，进而导致身份验证失败，需要重新采集并验证，使得采集人脸图像进行验证的整体流程效率较低。

发明内容

为了改善采集到的人脸图像经常不适用于身份验证的缺陷，本申请提供一种人脸识别图像选取方法及系统。

第一方面，本申请提供一种人脸识别图像选取方法，包括如下步骤：

采集多个初始人脸图像；

基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像；

根据所述初筛人脸图像中目标人脸的人脸特征拟合出目标3D脸模型；

基于所述目标3D脸模型分析得到所有所述初筛人脸图像的旋转特征；

根据所述旋转特征从所有所述初筛人脸图像中筛选得到最优人脸图像。

通过采用上述技术方案，采用连续抓拍的方式采集到目标人物的多个初始人脸图像，先通过模糊值作为筛选条件筛选出清晰度较高的初筛人脸图像，根据初筛人脸图像中较为优质的目标初筛人脸图像拟合出目标3D脸模型，再基于目标3D脸模型对所有初筛人脸图像中目标人脸的旋转特征进行分析，以判断所抓拍到的初筛人脸图像中目标人脸的正视方向是否偏向于摄像头的拍摄方向，从而可以从抓拍到的多个初始人脸图像中筛选出清晰度高且目标人脸偏斜角度较小的最优人脸图像，由于最优人脸图像包含较为完整的人脸特征且清晰度较高，因此最优人脸图像可以合理适用于身份验证，提升了采集人脸进行身份验证的整体流程效率。

可选的，在所述基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像之前还包括如下步骤：

通过图像识别技术识别并框选所述初始人脸图像中的目标人脸，生成所述目标人脸的目标选取框；

基于所述目标选取框的中心点生成预设尺寸的裁剪框；

根据所述裁剪框裁剪所述初始人脸图像；

将通过所述裁剪框裁剪后的图像作为新的初始人脸图像。

通过采用上述技术方案，在对初始人脸图像进行初步筛选之前，先将初始人脸图像统一裁剪为包含目标人脸且尺寸相同的初始人脸图像，从而可以节省后续筛选步骤、计算步骤中统一各个初始人脸图像参数的过程，有利于提升后续计算步骤的效率和筛选步骤的准确率。

可选的，所述基于模糊值筛选所述初始人脸图像，得到多个初筛人脸图像包括如下步骤：

利用索贝尔算子计算所有所述初始人脸图像的模糊值；

判断所述模糊值是否低于预设的模糊阈值；

若所述模糊值不低于所述模糊阈值，则筛除对应的所述初始人脸图像；