[发明专利]应用于边缘计算设备的人脸识别方法

摘要

本发明提供一种应用于边缘计算设备的人脸识别方法，将人脸检测模型和人脸特征提前模型加载到边缘计算设备的AI芯片中，对输入的人脸图片进行人脸识别；对于前端抓拍设备采集的人脸抓拍图，使用MTCNN的ONet获取人脸位置信息和关键点坐标信息，对于底库输入图，使用FaceBoxes进行人脸检测，获取人脸位置信息，从人脸图片中裁剪人脸，使用MTCNN的ONet进一步获取人脸特征信息包括人脸位置信息和关键点坐标信息，将获得的抓拍的人脸特征信息和加载到内存中的底图的人脸特征信息做相似性比对和排序；本发明能够避免以往长距离往返延时、网络拥塞、服务质量下降、架构庞大等问题，能够提供更快的响应速度，更好保证安全和隐私。

主权项

1.一种应用于边缘计算设备的人脸识别方法，其特征在于：将人脸检测模型和人脸特征提取模型加载到边缘计算设备的AI芯片中，对输入的人脸图片进行人脸识别，具体包括以下步骤：S1、对人脸图片进行识别，确定该人脸图片为前端抓拍设备采集的人脸抓拍图或底库输入图，如是前端抓拍设备采集的人脸抓拍图，则进入下一步骤；如是底库输入图，进入步骤S3；S2、对于前端抓拍设备采集的人脸抓拍图，使用MTCNN的ONet获取人脸位置信息和关键点坐标信息，进入步骤S4；S3、对于底库输入图，使用FaceBoxes进行人脸检测，获取人脸位置信息，从人脸图片中裁剪人脸，使用MTCNN的ONet进一步获取人脸特征信息包括人脸位置信息和关键点坐标信息，进入步骤S4；S4、根据步骤S2、步骤S3所获得的人脸位置信息和人脸关键点坐标信息，分别对人脸进行对齐，分别获得对齐后的抓拍人脸图片、对齐后的底图人脸图片；S5、将步骤S4所得到的对齐后的抓拍人脸图片、对齐后的底图人脸图片作为输入，分别使用轻量级ResNet获得抓拍的人脸特征信息和底图的人脸特征信息；S6、将步骤S5获得的底图的人脸特征信息，固化存储在边缘计算设备的存储器上，并根据需要动态加载到边缘计算设备的内存中；S7、将步骤S5获得的抓拍的人脸特征信息和加载到内存中的底图的人脸特征信息做相似性比对和排序，并输出识别结果，具体为：如存在相似性最高且超过设定相似度阈值的底图的人脸特征信息，则输出该底图的人脸特征信息对应的底库输入图作为人脸识别图；否则，不存在比对成功的人脸识别图。