本發(fā)明涉及信息安全及身份認(rèn)證領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)：

視頻人臉識(shí)別由于具有易于操作、穩(wěn)定性好等特點(diǎn)潛藏巨大的商業(yè)價(jià)值，成為近年的研究熱點(diǎn)，在海關(guān)、公安部門、公司門禁等各個(gè)領(lǐng)域都得到了很好的應(yīng)用。相信如果將視頻人臉識(shí)別應(yīng)用到營業(yè)廳的身份認(rèn)證，取代原有的手機(jī)號(hào)和密碼認(rèn)證方式，會(huì)大大減少營業(yè)廳的身份認(rèn)證時(shí)長。

目前人臉識(shí)別的成功率很大程度上依賴于從開始就設(shè)定好的閾值是否適用，不同的光照、姿態(tài)、角度、表情的變化，都會(huì)使識(shí)別成功率急劇下降。如此一來，當(dāng)某一個(gè)人在被識(shí)別時(shí)，如果某些幀的圖像識(shí)別的效果不好，會(huì)導(dǎo)致識(shí)別失敗或是誤識(shí)別為其他人，從而造成識(shí)別的斷檔。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種人臉識(shí)別方法及裝置，解決了現(xiàn)有人臉識(shí)別技術(shù)中使用固定的預(yù)設(shè)閾值，識(shí)別成功率低的問題。

依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種人臉識(shí)別方法，包括：

獲取視頻流中當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與存儲(chǔ)于人臉特征庫中對(duì)應(yīng)的參考人臉信息的特征距離值；

根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配；

若待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配，則提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

其中，獲取視頻流中當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與存儲(chǔ)于人臉特征庫中對(duì)應(yīng)的參考人臉信息的特征距離值的步驟包括：

提取待識(shí)別人臉信息中的待識(shí)別人臉特征，并對(duì)待識(shí)別人臉特征進(jìn)行降維處理；

計(jì)算降維處理后的待識(shí)別人臉特征與人臉特征庫中所有參考人臉特征之間的距離值，并選取距離值的最小值作為特征距離值。

其中，根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配的步驟包括：

若特征距離值小于或等于預(yù)設(shè)閾值，則待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配；

若特征距離值大于預(yù)設(shè)閾值，則待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配。

其中，根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配的步驟之后，還包括：

若待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配，則讀取視頻流中間隔預(yù)設(shè)時(shí)間后的一幀的待識(shí)別人臉信息再次進(jìn)行匹配。

其中，根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配的步驟之后，還包括：

若待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配，則判斷特征距離值是否小于預(yù)設(shè)置信度值；

若小于，則讀取視頻流中下一幀的待識(shí)別人臉信息，并提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

其中，在根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配的步驟之后，還包括：

檢測(cè)匹配次數(shù)是否超過預(yù)定次數(shù)；若超過，則待識(shí)別人臉信息識(shí)別成功，否則識(shí)別失敗。

其中，在待識(shí)別人臉信息識(shí)別失敗的步驟之后，還包括：

提示對(duì)待識(shí)別人臉信息進(jìn)行注冊(cè)。

其中，計(jì)算視頻流中當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與存儲(chǔ)于人臉特征庫中的參考人臉信息的特征距離值的步驟之前，還包括：

對(duì)獲取到的人臉信息進(jìn)行注冊(cè)處理；

將處理注冊(cè)后的人臉信息存儲(chǔ)于人臉特征庫中。

其中，對(duì)獲取到的人臉信息進(jìn)行注冊(cè)處理的步驟包括：

對(duì)人臉信息進(jìn)行歸一化處理；

對(duì)歸一化處理后的人臉信息進(jìn)行特征提取，并采用子空間計(jì)算對(duì)人臉信息進(jìn)行降維處理。

依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供了一種人臉識(shí)別裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取視頻流中當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與存儲(chǔ)于人臉特征庫中對(duì)應(yīng)的參考人臉信息的特征距離值；

匹配模塊，用于根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配；

調(diào)整模塊，用于當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配時(shí)，提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

其中，獲取模塊包括：

提取單元，用于提取待識(shí)別人臉信息中的待識(shí)別人臉特征，并對(duì)待識(shí)別人臉特征進(jìn)行降維處理；

計(jì)算單元，用于計(jì)算降維處理后的待識(shí)別人臉特征與人臉特征庫中所有參考人臉特征之間的距離值，并選取距離值的最小值作為特征距離值。

其中，匹配模塊包括：

第一匹配單元，用于當(dāng)特征距離值小于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配；

第二匹配單元，用于當(dāng)特征距離值大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

第一處理模塊，用于當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配時(shí)，讀取視頻流中間隔預(yù)設(shè)時(shí)間后的一幀的待識(shí)別人臉信息再次進(jìn)行匹配。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

判斷模塊，用于當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配時(shí)，判斷特征距離值是否小于預(yù)設(shè)置信度值；

第二處理模塊，用于當(dāng)特征距離值小于預(yù)設(shè)置信度值時(shí)，讀取視頻流中下一幀的待識(shí)別人臉信息，并提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：識(shí)別模塊，用于檢測(cè)匹配次數(shù)是否超過預(yù)定次數(shù)；若超過，則待識(shí)別人臉信息識(shí)別成功，否則識(shí)別失敗。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

提示模塊，用于當(dāng)確定待識(shí)別人臉信息識(shí)別失敗后，提示對(duì)待識(shí)別人臉信息進(jìn)行注冊(cè)。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

注冊(cè)模塊，用于對(duì)獲取到的人臉信息進(jìn)行注冊(cè)處理；

存儲(chǔ)模塊，用于將處理注冊(cè)后的人臉信息存儲(chǔ)于人臉特征庫中。

其中，注冊(cè)模塊包括：

第一處理單元，用于對(duì)人臉信息進(jìn)行歸一化處理；

第二處理單元，用于對(duì)歸一化處理后的人臉信息進(jìn)行特征提取，并采用子空間計(jì)算對(duì)人臉信息進(jìn)行降維處理。

本發(fā)明的實(shí)施例的有益效果是：一種人臉識(shí)別方法及裝置，通過獲取待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息的特征距離值，并檢測(cè)該特征距離值是否小于當(dāng)前的預(yù)設(shè)閾值，以判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息的匹配情況；其中，當(dāng)前預(yù)設(shè)閾值與前一幀待識(shí)別人臉信息的匹配結(jié)果相關(guān)，當(dāng)前一幀的待識(shí)別人臉信息匹配結(jié)果很理想的時(shí)候，會(huì)適當(dāng)提高下一幀的預(yù)設(shè)閾值，降低匹配難度，這樣就在一定程度上避免了周邊環(huán)境變化而影響特征距離值，進(jìn)而導(dǎo)致誤識(shí)別的現(xiàn)象，提高了人臉識(shí)別的識(shí)別成功率。

附圖說明

圖1表示本發(fā)明的人臉識(shí)別方法的流程示意簡(jiǎn)圖一；

圖2表示本發(fā)明實(shí)施例中步驟10的流程示意圖；

圖3表示本發(fā)明實(shí)施例中步驟20的流程示意圖；

圖4表示本發(fā)明的人臉識(shí)別方法的流程示意簡(jiǎn)圖二；

圖5表示本發(fā)明實(shí)施例中優(yōu)選方案的流程示意簡(jiǎn)圖；

圖6表示本發(fā)明實(shí)施例中具體實(shí)現(xiàn)的代碼示意圖；

圖7表示本發(fā)明的人臉識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

其中圖中：101、獲取模塊，201、匹配模塊，301、調(diào)整模塊。

具體實(shí)施方式

下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本發(fā)明的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本發(fā)明的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本發(fā)明而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本發(fā)明，并且能夠?qū)⒈景l(fā)明的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

實(shí)施例

視頻人臉識(shí)別由于具有易操作性、穩(wěn)定性好且認(rèn)證流程簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，被普遍應(yīng)用于海關(guān)、公安部分、銀行、公司門禁等領(lǐng)域。但現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)中，特征匹配的預(yù)設(shè)閾值不可動(dòng)態(tài)調(diào)整，易造成的誤識(shí)別或識(shí)別成功率低的問題。為了解決上述問題，如圖1所示，本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種人臉識(shí)別方法，具體包括以下步驟：

步驟10：獲取視頻流中當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與存儲(chǔ)于人臉特征庫中的參考人臉信息的特征距離值。

以營業(yè)廳的身份認(rèn)證為例，當(dāng)某用戶在營業(yè)廳辦理業(yè)務(wù)，柜臺(tái)攝像機(jī)將持續(xù)為該用戶拍攝實(shí)時(shí)視頻，基于該視頻對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證。認(rèn)證時(shí)，獲取視頻流中的當(dāng)前幀所提供的待識(shí)別人臉信息，并計(jì)算該待識(shí)別人臉信息與對(duì)應(yīng)的參考人臉信息的特征距離值，其中，所有的參考人臉信息均存儲(chǔ)于認(rèn)證系統(tǒng)的人臉特征庫中。

步驟20：根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配。

其中，這里所說的預(yù)設(shè)閾值并不是一定值，而是受前一幀待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息之間的特征距離值影響而動(dòng)態(tài)變化的。若前一幀待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息之間的特征距離值接近，也就是說匹配效果理想，則當(dāng)前的預(yù)設(shè)閾值小于前一幀對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)閾值。這樣就可在一定程度上避免因光線、角度或表情姿勢(shì)等，而影響匹配效果的問題。

步驟30：若待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配，則提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

這里是說，在當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配成功后，會(huì)提 高匹配的預(yù)設(shè)閾值，這樣，在進(jìn)行下一幀的匹配時(shí)，會(huì)使下一幀更易匹配成功。

通過獲取待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息的特征距離值，并檢測(cè)該特征距離值是否小于當(dāng)前的預(yù)設(shè)閾值，以判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息的匹配情況，當(dāng)匹配次數(shù)超過預(yù)定次數(shù)時(shí)識(shí)別成功；其中，當(dāng)前預(yù)設(shè)閾值與前一幀待識(shí)別人臉信息的匹配結(jié)果相關(guān)，當(dāng)前一幀的待識(shí)別人臉信息匹配結(jié)果很理想的時(shí)候，會(huì)適當(dāng)提高下一幀的預(yù)設(shè)閾值，降低匹配難度，這樣就在一定程度上避免了周邊環(huán)境變化而影響特征距離值，進(jìn)而導(dǎo)致誤識(shí)別的現(xiàn)象，提高了人臉識(shí)別的識(shí)別成功率。

以上簡(jiǎn)述了本發(fā)明實(shí)施例的核心方案及流程，下面將結(jié)合附圖對(duì)步驟10和步驟20進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。

如圖2所示，步驟10具體包括：

步驟11：提取待識(shí)別人臉信息中的待識(shí)別人臉特征，并對(duì)待識(shí)別人臉特征進(jìn)行降維處理。

步驟12：計(jì)算降維處理后的待識(shí)別人臉特征與人臉特征庫中所有參考人臉特征之間的距離值，并選取距離值的最小值作為特征距離值。

簡(jiǎn)單來說，人臉識(shí)別即是將人臉圖片/視頻進(jìn)行特征提取和降維，并存儲(chǔ)于人臉特征庫中，識(shí)別時(shí)將待識(shí)別的圖片/視頻同樣進(jìn)行特征提取和降維，并將降維后的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中的人臉特征一一比較，尋找與其特征值最接近的人臉圖片，根據(jù)設(shè)定好的閾值判定是否匹配成功。

也就是說，人臉特征庫中存儲(chǔ)有所有注冊(cè)過的參考人臉特征，即人臉特征向量值，當(dāng)需要識(shí)別時(shí)，對(duì)待識(shí)別人臉信息(人臉照片或圖像)進(jìn)行特征提取，得到待識(shí)別人臉最原始高維向量，一般為7萬多維，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，還需將原始人臉特征進(jìn)行降維處理，得到待識(shí)別人臉信息的特征向量值。

為了進(jìn)一步簡(jiǎn)化匹配過程，由于在注冊(cè)人臉信息時(shí)，會(huì)采集對(duì)應(yīng)用戶的身份信息，如姓名、性別或身份證號(hào)碼等基本信息，在人臉特征庫中查找對(duì)應(yīng)的參考人臉信息時(shí)，可通過檢索身份信息相同的參考人臉信息的集合，縮小匹配對(duì)比對(duì)象的范圍，以降低計(jì)算量，提高匹配效率。但對(duì)于沒有采集對(duì)應(yīng)用戶身份信息的情況可采用逐一匹配對(duì)比的過程。

如圖3所示，步驟20具體包括以下幾種情況：

步驟21：若特征距離值小于或等于預(yù)設(shè)閾值，則待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配。

步驟22：若特征距離值大于預(yù)設(shè)閾值，則待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配。

這里說的是，如果特征距離值小于當(dāng)前的預(yù)設(shè)閾值，則表示待識(shí)別人臉信息與對(duì)應(yīng)的參考人臉信息相匹配，否則不匹配。

在步驟20得到匹配結(jié)果的步驟之后，還包括判斷匹配次數(shù)以結(jié)束匹配過程的步驟，具體可參照以下步驟實(shí)現(xiàn)：

步驟40：若匹配次數(shù)超過預(yù)定次數(shù)，則待識(shí)別人臉信息識(shí)別成功，否則待識(shí)別人臉信息識(shí)別失敗。

為了避免誤識(shí)別，通常人臉識(shí)別都設(shè)置多次匹配過程，在預(yù)定匹配過程中若匹配次數(shù)達(dá)到預(yù)定次數(shù)，則表示識(shí)別成功，否則表示識(shí)別失敗。例如：若設(shè)置匹配過程為5次，識(shí)別成功的預(yù)定次數(shù)為3次，若在5次匹配過程中匹配次數(shù)達(dá)到3次及以上，則匹配成功，否則匹配失敗。

進(jìn)一步地，以上提及當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配時(shí)可動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)設(shè)閾值，但當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配時(shí)，可執(zhí)行以下步驟：

若待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配，則讀取視頻流中間隔預(yù)設(shè)時(shí)間后的一幀的待識(shí)別人臉信息再次進(jìn)行匹配。

若當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配不成功，為了排除是光照、角度、表情或姿勢(shì)等外界因素的影響，認(rèn)證系統(tǒng)會(huì)讀取視頻流中與當(dāng)前幀間隔預(yù)設(shè)時(shí)間(如300ms或500ms)后的一幀作為待識(shí)別人臉信息，然后進(jìn)行再一次的匹配過程。

為了保證人臉識(shí)別的正確率，在步驟20匹配成功之后，還包括：

若待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配，則判斷特征距離值是否小于預(yù)設(shè)置信度值。

在視頻人臉識(shí)別時(shí)，由于光照、表情、姿態(tài)等因素均不可控，因此在系統(tǒng)識(shí)別出被識(shí)別者，如果前面有置信度較高的幀，在后續(xù)的識(shí)別中可將匹配的預(yù)設(shè)閾值適當(dāng)放寬。其中，這里所說的預(yù)設(shè)置信度值要高于匹配的預(yù)設(shè)閾值。也就是說當(dāng)匹配成功后，為了保證后續(xù)匹配的正確率，還要進(jìn)行一次置信度的判 斷，只有置信度高的時(shí)候，才能表示匹配的正確率較高。

若小于，則讀取視頻流中下一幀的待識(shí)別人臉信息，并提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

這里說的是，待識(shí)別人臉信息的置信度高，在后續(xù)匹配過程中才可提高預(yù)設(shè)閾值的值，放寬匹配條件，提高匹配成功率。

在經(jīng)上述過程后，待識(shí)別人臉信息識(shí)別失敗，表示人臉特征庫中沒有對(duì)應(yīng)的參考人臉信息，如圖4所示，在步驟40識(shí)別失敗后，還包括：

步驟50：若待識(shí)別人臉信息識(shí)別失敗，則提示對(duì)待識(shí)別人臉信息進(jìn)行注冊(cè)。

這里所說的注冊(cè)入庫，與步驟10之前預(yù)先創(chuàng)建人臉特征庫的注冊(cè)入庫相似，以下將具體介紹步驟10之前的注冊(cè)入庫過程。

對(duì)獲取到的人臉信息進(jìn)行注冊(cè)處理；

將處理注冊(cè)后的人臉信息存儲(chǔ)于人臉特征庫中。

在視頻人臉識(shí)別過程中，最初的準(zhǔn)備工作即是人臉信息注冊(cè)入庫，具體地，對(duì)獲取到的人臉信息進(jìn)行注冊(cè)處理的步驟如下：

對(duì)人臉信息進(jìn)行歸一化處理。對(duì)通過視頻或圖像輸入的至少一張圖片信息進(jìn)行人臉檢測(cè)，檢測(cè)是否包含人臉，對(duì)包含人臉的圖片信息作為待處理的人臉信息。對(duì)人臉信息進(jìn)行歸一化處理，即將人臉統(tǒng)一剪成固定像素的圖片，再執(zhí)行光照歸一化，將光照的影響減到最弱。

對(duì)歸一化處理后的人臉信息進(jìn)行特征提取，并采用子空間計(jì)算對(duì)人臉信息進(jìn)行降維處理。提取的歸一化處理后的人臉信息的初始人臉特征，即人臉最原始的高維向量維數(shù)過高，一般為7萬多維，直接計(jì)算十分復(fù)雜。為了降低計(jì)算難度，需要對(duì)其進(jìn)行降維處理，得到一個(gè)特征向量值，降維方式一般采用子空間計(jì)算的方式實(shí)現(xiàn)。將降維處理后的特征向量值存儲(chǔ)至人臉特征庫中作為參考人臉特征。

以上分別就人臉識(shí)別的每個(gè)步驟做出了詳細(xì)解釋說明，下面將結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景(以營業(yè)廳為例)對(duì)人臉識(shí)別方法的整體流程進(jìn)行進(jìn)一步的說明。

如圖5所示，當(dāng)某用戶去營業(yè)廳辦理業(yè)務(wù)時(shí)，首先需要對(duì)其進(jìn)行身份認(rèn)證，在身份認(rèn)證時(shí)采用人臉識(shí)別的方式進(jìn)行認(rèn)證。

首先獲取視頻流中當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與存儲(chǔ)于人臉特征庫有中對(duì)應(yīng)的參考人臉信息的特征距離值。這里，通過柜臺(tái)的攝像機(jī)將采集到該用戶的視頻信息輸入至識(shí)別系統(tǒng)，將當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息的人臉特征與人臉特征庫中所存儲(chǔ)的所有參考人臉信息的人臉特征進(jìn)行比較，計(jì)算出多個(gè)距離值，在多個(gè)距離值中選取最小值作為特征距離值，并將最小距離值對(duì)應(yīng)的參考人臉信息作為該用戶對(duì)應(yīng)的參考人臉信息。

判斷特征距離值是否小于預(yù)設(shè)閾值。將上述得到的特征距離值與當(dāng)前的預(yù)設(shè)閾值做比較，若小于，則表示匹配成功，若未小于，則獲取視頻流中的下一幀作為當(dāng)前幀。

匹配成功后，判斷特征距離值是否小于預(yù)設(shè)置信度值，若小于，則進(jìn)行下一步，若未小于，則獲取視頻流中的下一幀作為當(dāng)前幀。

若特征距離值小于預(yù)設(shè)置信度值，則讀取視頻流中另一幀的待識(shí)別人臉信息，并提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

獲取待識(shí)別人臉信息與對(duì)應(yīng)的參考人臉信息的特征距離值；其中，這是所說的對(duì)應(yīng)的參考人臉信息與之前確定的對(duì)應(yīng)的參考人臉信息是相同的。

繼續(xù)判斷特征距離值是否小于新的預(yù)設(shè)閾值，如果未小于，則讀取視頻流中的另一幀作為當(dāng)前幀；如果小于，則進(jìn)行下一步。

判斷匹配過程是否達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)，如果未達(dá)到，則繼續(xù)讀取視頻流中的另一幀作為當(dāng)前幀；若果達(dá)到，則進(jìn)行下一步。

判斷匹配次數(shù)是否達(dá)到預(yù)定次數(shù)，如果達(dá)到，則表示該用戶識(shí)別成功；如果未達(dá)到，則表示該用戶識(shí)別失敗，并提示對(duì)待識(shí)別人臉信息進(jìn)行注冊(cè)，即提示對(duì)該用戶進(jìn)行人臉特征的注冊(cè)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉識(shí)別方法，具體實(shí)現(xiàn)時(shí)可參照如圖6所示的代碼進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，通過獲取待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息的特征距離值，并檢測(cè)該特征距離值是否小于當(dāng)前的預(yù)設(shè)閾值，以判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息的匹配情況，當(dāng)匹配次數(shù)小于預(yù)定次數(shù)時(shí)識(shí)別成功；其中，當(dāng)前預(yù)設(shè)閾值與前一幀待識(shí)別人臉信息的匹配結(jié)果相關(guān)，當(dāng)前一幀的待識(shí)別人臉信息匹配結(jié)果很理想的時(shí)候，會(huì)適當(dāng)提高下一幀的預(yù)設(shè)閾值，降低匹配難度，這樣就在一定程度上避免了周邊環(huán)境變化而影響特征距離值，進(jìn)而導(dǎo)致誤識(shí)別的現(xiàn)象，提高了 人臉識(shí)別的識(shí)別成功率。

以上是對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別方法的示例進(jìn)行的簡(jiǎn)單說明，下面將結(jié)合如圖7對(duì)上述方法對(duì)應(yīng)的裝置進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹，該人臉識(shí)別裝置，包括：

獲取模塊101，用于獲取視頻流中當(dāng)前幀的待識(shí)別人臉信息與存儲(chǔ)于人臉特征庫中對(duì)應(yīng)的參考人臉信息的特征距離值；

匹配模塊201，用于根據(jù)特征距離值與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，判斷待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息是否匹配；

調(diào)整模塊301，用于當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配時(shí)，提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

其中，獲取模塊101包括：

提取單元，用于提取待識(shí)別人臉信息中的待識(shí)別人臉特征，并對(duì)待識(shí)別人臉特征進(jìn)行降維處理；

計(jì)算單元，用于計(jì)算降維處理后的待識(shí)別人臉特征與人臉特征庫中所有參考人臉特征之間的距離值，并選取距離值的最小值作為特征距離值。

其中，匹配模塊201包括：

第一匹配單元，用于當(dāng)特征距離值小于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配；

第二匹配單元，用于當(dāng)特征距離值大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

第一處理模塊，用于當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息不匹配時(shí)，讀取視頻流中間隔預(yù)設(shè)時(shí)間后的一幀的待識(shí)別人臉信息再次進(jìn)行匹配。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

判斷模塊，用于當(dāng)待識(shí)別人臉信息與參考人臉信息匹配時(shí)，判斷特征距離值是否小于預(yù)設(shè)置信度值；

第二處理模塊，用于當(dāng)特征距離值小于預(yù)設(shè)置信度值時(shí)，讀取視頻流中下一幀的待識(shí)別人臉信息，并提高預(yù)設(shè)閾值的值作為新的預(yù)設(shè)閾值。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：識(shí)別模塊，用于檢測(cè)匹配次數(shù)是否超過預(yù)定次數(shù)；若超過，則待識(shí)別人臉信息識(shí)別成功，否則識(shí)別失敗。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

提示模塊，用于當(dāng)確定待識(shí)別人臉信息識(shí)別失敗后，提示對(duì)待識(shí)別人臉信息進(jìn)行注冊(cè)。

其中，該人臉識(shí)別裝置還包括：

注冊(cè)模塊，用于對(duì)獲取到的人臉信息進(jìn)行注冊(cè)處理；

存儲(chǔ)模塊，用于將處理注冊(cè)后的人臉信息存儲(chǔ)于人臉特征庫中。

其中，注冊(cè)模塊包括：

第一處理單元，用于對(duì)人臉信息進(jìn)行歸一化處理；

第二處理單元，用于對(duì)歸一化處理后的人臉信息進(jìn)行特征提取，并采用子空間計(jì)算對(duì)人臉信息進(jìn)行降維處理。

需要說明的是，該裝置是與上述人臉識(shí)別方法對(duì)應(yīng)的裝置，上述方法實(shí)施例中所有實(shí)現(xiàn)方式均適用于該裝置的實(shí)施例中，也能達(dá)到相同的技術(shù)效果。

以上所述的是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通人員來說，在不脫離本發(fā)明所述的原理前提下還可以作出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。