用于识别面部的设备及其方法与流程

本公开涉及一种面部识别设备及其方法。

背景技术：

1、最近，面部识别技术已经通过应用于诸如解锁智能电话、银行业务、公共交通、便利店和安全装置的各种服务而被商业化。

2、现有的面部识别技术将现场拍摄的面部图像与已经登记的图像进行比较，并且仅输出是否是同一人的结果。

3、也就是说，在现有技术中，由于在面部识别期间不使用与人类面部特征相关的信息，所以面部识别性能较低。

技术实现思路

1、本公开涉及一种面部识别设备及其方法。具体实施方式涉及用于提高面部识别技术的准确性的技术。

2、本公开的示例性实施方式提供一种面部识别设备及其方法，其响应于面部信息和人物信息中的一者丢失，通过使用面部信息和人物信息辨别面部，能够连续跟踪以准确地识别面部。

3、本公开的示例性实施方式还提供了一种面部识别设备及其方法，其能够在没有表达符(expressor)向量的相似性比较的情况下基于连续更新的面部人物匹配表来辨别面部，以使面部的误辨别最小化。

4、此外，本公开的示例性实施方式提供了一种面部识别设备及其方法，其能够在重新识别期间通过根据面部权重和人物权重的情况调整面部权重和人物权重，来提高重新识别性能。

5、本公开的实施方式的技术目标并不局限于上述所述目标，并且本领域的技术人员可从权利要求的描述中清晰地理解未提及的其他技术目标。

6、本公开的示例性实施方式提供一种面部识别设备，包括：处理器，被配置为从图像数据提取面部信息和人物信息，并使用面部信息和人物信息来识别面部；以及存储器，被配置为存储由处理器驱动的数据和算法。

7、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为从图像数据检测人物区域和面部区域，在人物区域中创建边界框并指派用于跟踪的人物id，并且在面部区域中创建边界框并指派用于跟踪的面部id。

8、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为确定人物id和面部id是否登记在面部人物匹配表中。

9、在本公开的示例性实施方式中，存储器可被配置为存储面部人物匹配表，并且该面部人物匹配表被配置为通过将面部id、面部表达符、人物id、人物表达符、以及综合id进行匹配来存储它们。

10、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为响应于人物id和面部id登记在面部人物匹配表中的情况，而使用登记在面部人物匹配表中的id来识别面部。

11、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为响应于在图像数据的第一帧中检测到面部区域和人物区域两者但在图像数据的第二帧中没有检测到面部区域的情况，查询在第二帧中检测到的该人物区域的人物id是否登记在面部人物匹配表中，并响应于在第二帧中检测到的人物区域的人物id被登记在面部人物匹配表中的情况，识别具有对应id的面部。

12、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为向在图像数据的第三帧中再次检测到的面部区域指派新的面部id，并且将登记在面部人物匹配表中的面部id更新为新的面部id。

13、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为响应于在图像数据的第一帧中检测到面部区域和人物区域两者但在图像数据的第二帧中没有检测到人物区域的情况，查询在第二帧中检测的面部区域的面部id是否登记在面部人物匹配表中，并响应于在第二帧中检测到的面部区域的面部id登记在面部人物匹配表中的情况，识别具有对应id的面部。

14、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为向在图像数据的第三帧中再次检测到的人物区域指派新的人物id，并且将登记在面部人物匹配表中的人物id更新为新的人物id。

15、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为响应于人物id和面部id没有登记在面部人物匹配表中的情况，从人物区域提取人物信息并从面部区域提取面部信息以确定人物信息和面部信息是否是同一个人的信息。

16、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为通过确定从人物信息提取的面部位置与从人物区域提取的面部位置之间的像素距离差是否小于预定的第一阈值，来确定这些信息是否属于同一个人。

17、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为通过确定从照相机到人物区域的距离与从照相机到面部区域的距离之间的差值是否小于预定的第二阈值，来确定这些信息是否属于同一个人。

18、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为通过确定人物区域的边界框和面部区域的边界框之间的重叠区域的大小是否大于预定的第三阈值，来确定这些信息是否属于同一个人。

19、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为响应于确定人物信息和面部信息是同一个人的信息的情况，执行提取的人物信息和提取的面部信息与登记在面部人物匹配表中的人物信息和面部信息之间的相似性比较。

20、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为通过使用提取的人物信息的人物表达符与登记在面部人物匹配表中的人物信息的人物表达符之间的相似性、提取的面部信息的面部表达符与登记在面部人物匹配表中的面部信息的面部表达符之间的相似性、以及预定的面部权重和预定的人物权重来执行相似性比较。

21、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为随着提取的面部信息的面部表达符的输入时间与登记在面部人物匹配表中的面部信息的面部表达符的登记时间之间的差增加，增加面部权重并减小人物权重。

22、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为随着从照相机到人物区域的距离增加，增加人物权重并减小面部权重。

23、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为确定提取的人物信息和提取的面部信息与登记在面部人物匹配表中的人物信息和面部信息之间的相似性是否大于预定的相似性阈值。

24、在本公开的示例性实施方式中，处理器可被配置为响应于提取的人物信息和提取的面部信息与登记在面部人物匹配表中的人物信息和面部信息之间的相似性大于预定的相似性阈值的情况，确定提取的人物信息和提取的面部信息与登记在面部人物匹配表中的人物信息和面部信息是同一个人的信息，并且响应于提取的人物信息和提取的面部信息与登记在面部人物匹配表中的人物信息和面部信息之间的相似性等于或小于预定的相似性阈值的情况，将提取的人物信息和提取的面部信息新登记在面部人物匹配表中。

25、本公开的示例性实施方式提供一种面部识别方法，包括：从图像数据提取面部信息和人物信息，并使用面部信息和人物信息来识别面部。

26、根据本实施方式，通过同时使用面部信息和人物信息，响应于一个信息丢失，能够执行连续跟踪以准确地识别面部。

27、根据本实施方式，无需表达符向量的相似性比较，通过基于连续更新的面部人物匹配表执行面部识别，还能够最小化面部的误辨别。

28、此外，根据本实施方式，通过在重新识别期间根据面部权重和人物权重的情况调整面部权重和人物权重，可以提高重新识别性能。

29、此外，可以提供可以通过本文档直接或间接识别的各种效果。