[发明专利]基于现场照和证件照的人脸识别方法及识别装置

摘要

本发明公开了一种基于现场照和证件照的人脸识别方法及识别装置，该方法包括：建立训练数据；训练数据预处理；采用DCNN对第一数据集对应的预处理后的数据进行收敛训练得到第一网络参数模型；对第一网络参数模型的参数利用第二数据集对应的预处理后的数据进行收敛训练得到第二网络参数模型；采用第二网络参数模型对第二数据集对应的预处理后的数据提取特征，同一图像数据对应的多个patch的特征连在一起作为输入，输出预设维数的特征向量，并以基于度量学习的误差函数进行训练，得到第三网络参数模型；第三网络参数模型中输入现场照、证件照对应的预处理后的数据得到第一、二特征向量，根据二者距离判断证件照与现场照的相似度。

主权项

1.一种基于现场照和证件照的人脸识别方法，其特征在于，包括：建立训练数据，所述训练数据包括第一数据集及第二数据集，其中，所述第一数据集及所述第二数据集均包括多人的图像数据，每人对应多个图像数据，所述第二数据集中每人对应至少一张证件照图像数据及多张现场照图像；训练数据预处理，对所述训练数据中的图像数据进行人脸检测和关键点定位以提取多个人脸区域patch，并将所述多个patch归一化，得到预处理后的数据；生成第一网络参数模型，采用深度卷积神经网络DCNN对所述第一数据集对应的预处理后的数据进行收敛训练得到所述第一网络参数模型；生成第二网络参数模型，对所述第一网络参数模型的参数利用所述第二数据集对应的预处理后的数据进行收敛训练得到所述第二网络参数模型；生成第三网络参数模型，采用所述第二网络参数模型对所述第二数据集对应的预处理后的数据提取特征，同一图像数据对应的多个patch的特征连在一起作为输入，输出预设维数的特征向量，并以基于度量学习的误差函数进行训练，使得本人的证件照图像跟本人的现场照图像的距离缩短，本人的证件照图像跟他人的现场照图像的距离拉长，得到所述第三网络参数模型；人脸识别验证，在所述第三网络参数模型中输入现场照对应的预处理后的数据得到第一特征向量，并输入证件照对应的预处理后的数据得到第二特征向量，计算所述第一特征向量与所述第二特征向量间的距离以判断所述证件照与所述现场照的相似度。