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      用于臉部識(shí)別的方法和設(shè)備與流程

      文檔序號(hào):12272155閱讀:266來源:國(guó)知局
      用于臉部識(shí)別的方法和設(shè)備與流程

      技術(shù)領(lǐng)域

      至少一個(gè)示例實(shí)施例涉及一種用于識(shí)別在圖像中呈現(xiàn)的臉部的臉部識(shí)別技術(shù)。



      背景技術(shù):

      臉部識(shí)別技術(shù)與其他識(shí)別技術(shù)(例如,需要用戶執(zhí)行特定的運(yùn)動(dòng)或動(dòng)作的指紋和虹膜識(shí)別)不同,被認(rèn)為是可在不接觸目標(biāo)的情況下驗(yàn)證目標(biāo)的方便且有競(jìng)爭(zhēng)力的生物識(shí)別技術(shù)。由于臉部識(shí)別技術(shù)的方便性和有效性,這樣的臉部識(shí)別技術(shù)已被廣泛地使用于各種應(yīng)用領(lǐng)域,例如,安全系統(tǒng)、移動(dòng)認(rèn)證和多媒體搜索。然而,臉部識(shí)別技術(shù)的性能對(duì)于用戶的臉部姿態(tài)和面部表情、遮擋、光照的變化等可能是敏感的。

      識(shí)別注冊(cè)的臉部和未注冊(cè)的臉部的模式分類器的性能可影響臉部識(shí)別技術(shù)的性能??苫?,例如,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法來訓(xùn)練模式分類器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以是通過由數(shù)學(xué)表達(dá)式對(duì)人類神經(jīng)細(xì)胞的特征進(jìn)行建模獲得的模型,并且可具有將輸入模式分類為預(yù)定的組的能力。為了解決將輸入模式分類為預(yù)定的組的問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可使用模仿人類學(xué)習(xí)的能力的算法?;谠撍惴?,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可產(chǎn)生可被表示為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)能力的輸入模式與輸出模式之間的映射。



      技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

      一些示例實(shí)施例涉及訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型的訓(xùn)練方法。

      根據(jù)至少一些示例實(shí)施例,訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型的訓(xùn)練方法包括:從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的反照率圖像、臉部區(qū)域的表面法線圖像和光照特征,所述提取基于光照補(bǔ)償模型;基于反照率圖像、表面法線圖像和光照特征生成光照恢復(fù)圖像;基于訓(xùn)練圖像和光照恢復(fù)圖像來訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。

      所述生成的步驟可包括:通過將反照率圖像、表面法線圖像和光照特征應(yīng)用到朗伯模型來生成光照恢復(fù)圖像。

      光照補(bǔ)償模型可基于被應(yīng)用到自動(dòng)編碼器的編碼器的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型。

      所述訓(xùn)練的步驟可包括:基于訓(xùn)練圖像與光照恢復(fù)圖像之間的差來更新光照補(bǔ)償模型的參數(shù)。

      所述提取的步驟還可包括:基于光照補(bǔ)償模型,從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的掩模圖像。

      所述方法還可包括:基于光照恢復(fù)圖像和掩模圖像生成掩?;謴?fù)圖像,其中,所述訓(xùn)練的步驟包括基于訓(xùn)練圖像和掩?;謴?fù)圖像來訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。

      根據(jù)本發(fā)明構(gòu)思的至少一些示例實(shí)施例,一種訓(xùn)練臉部識(shí)別模型的訓(xùn)練方法可包括:從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的反照率圖像和臉部區(qū)域的表面法線圖像,所述提取基于光照補(bǔ)償模型;將反照率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型;基于反照率圖像和表面法線圖像從臉部識(shí)別模型獲得估計(jì)值;基于估計(jì)值以及與訓(xùn)練圖像相應(yīng)的期望值來訓(xùn)練臉部識(shí)別模型。

      所述訓(xùn)練的步驟可包括:基于臉部識(shí)別模型的估計(jì)值與期望值之間的差來更新臉部識(shí)別模型的參數(shù)。

      臉部識(shí)別模型可基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型。

      根據(jù)至少一些示例實(shí)施例,一種臉部識(shí)別方法可包括:從輸入圖像提取臉部區(qū)域的反照率圖像和臉部區(qū)域的表面法線圖像,所述提取基于光照補(bǔ)償模型;將反照率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型;基于臉部識(shí)別模型的輸出值確定臉部識(shí)別結(jié)果。

      光照補(bǔ)償模型和臉部識(shí)別模型可基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型。

      所述方法還可包括:基于反照率圖像和表面法線圖像,從臉部識(shí)別模型輸出與輸入圖像相應(yīng)的標(biāo)識(shí)值。

      反照率圖像和表面法線圖像可獨(dú)立于包括在輸入圖像中的光照分量。

      反照率圖像可指示臉部區(qū)域的與臉部區(qū)域的光照無關(guān)的紋理分量,表面法線圖像可指示臉部區(qū)域的與光照無關(guān)的三維(3D)形狀分量。

      根據(jù)至少一些示例實(shí)施例,一種在非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上呈現(xiàn)的計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被配置為控制處理器以執(zhí)行:從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的反照率圖像、臉部區(qū)域的表面法線圖像和光照特征,所述提取基于光照補(bǔ)償模型;基于反照率圖像、表面法線圖像和光照特征生成光照恢復(fù)圖像;基于訓(xùn)練圖像和光照恢復(fù)圖像來訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。

      根據(jù)至少一些示例實(shí)施例,一種臉部識(shí)別設(shè)備包括:存儲(chǔ)器,存儲(chǔ)指令;一個(gè)或更多個(gè)處理器,被配置為執(zhí)行指令,從而所述一個(gè)或多個(gè)處理器被配置為:從輸入圖像提取臉部區(qū)域的反照率圖像和臉部區(qū)域的表面法線圖像,所述提取基于光照補(bǔ)償模型;將反照率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型;基于臉部識(shí)別模型的輸出值確定臉部識(shí)別結(jié)果。

      所述一個(gè)或多個(gè)處理器可被配置為執(zhí)行指令,從而所述一個(gè)或多個(gè)處理器被配置為基于光照補(bǔ)償模型從輸入圖像提取光照分量和遮擋分量。

      根據(jù)至少一些示例實(shí)施例,一種訓(xùn)練設(shè)備可包括:存儲(chǔ)器,存儲(chǔ)指令;一個(gè)或多個(gè)處理器,被配置為執(zhí)行指令,從而所述一個(gè)或多個(gè)處理器被配置為:從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的反照率圖像、臉部區(qū)域的表面法線圖像和光照特征,所述提取基于光照補(bǔ)償模型;基于反照率圖像、表面法線圖像和光照特征生成光照恢復(fù)圖像;基于訓(xùn)練圖像和光照恢復(fù)圖像來訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。

      所述一個(gè)或多個(gè)處理器可被配置為執(zhí)行指令,從而所述一個(gè)或多個(gè)處理器被配置為:將反照率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型,基于反照率圖像和表面法線圖像從臉部識(shí)別模型獲得估計(jì)值,基于估計(jì)值以及與訓(xùn)練圖像相應(yīng)的期望值訓(xùn)練臉部識(shí)別模型。

      附圖說明

      通過參照附圖詳細(xì)地描述示例實(shí)施例,示例實(shí)施例的上述以及其它特征和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更加清楚。附圖意在描述示例實(shí)施例,而不應(yīng)該被解釋為限制權(quán)利要求的預(yù)期的范圍。除非明確地指出,否則附圖將不被認(rèn)為按比例繪制。

      圖1示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的訓(xùn)練設(shè)備的示例;

      圖2示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的臉部識(shí)別設(shè)備的示例;

      圖3示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的自動(dòng)編碼器的形變模型的示例;

      圖4示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型和臉部識(shí)別模型的示例;

      圖5示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型和臉部識(shí)別模型的另一示例;

      圖6示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的執(zhí)行臉部識(shí)別的示例;

      圖7是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型的訓(xùn)練方法的示例的流程圖;

      圖8是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型的訓(xùn)練方法的另一示例的流程圖;

      圖9是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出訓(xùn)練臉部識(shí)別模型的訓(xùn)練方法的示例的流程圖;

      圖10是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出臉部識(shí)別方法的示例的流程圖;

      圖11示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的臉部識(shí)別設(shè)備的另一示例;

      圖12示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的臉部識(shí)別設(shè)備的又一示例。

      具體實(shí)施方式

      在此公開了詳細(xì)的示例實(shí)施例。然而,為了描述示例實(shí)施例的目的,在此公開的特定結(jié)構(gòu)和功能的細(xì)節(jié)僅是代表性的。然而,可以以許多替換形式來實(shí)現(xiàn)示例實(shí)施例,并且示例實(shí)施例不應(yīng)被解釋為僅限于在此闡述的實(shí)施例。

      因此,雖然示例實(shí)施例能夠具有各種修改和替換形式,但是其實(shí)施例通過示例的方式在附圖中被示出,并且在此將被詳細(xì)地描述。然而,應(yīng)理解,不意在將示例實(shí)施例限制為所公開的具體形式,而是與此相反,示例實(shí)施例將覆蓋落入示例實(shí)施例的范圍內(nèi)的所有修改、等同物以及替換物。貫穿附圖的描述,相同的標(biāo)號(hào)表示相同的元件。

      將理解,雖然在此可使用術(shù)語“第一”、“第二”等來描述各種元件,但是這些元件不應(yīng)被這些術(shù)語所限制。這些術(shù)語僅用于將一個(gè)元件與另一元件進(jìn)行區(qū)分。例如,在不脫離示例實(shí)施例的范圍的情況下,第一元件可被稱為第二元件,類似地,第二元件可被稱為第一元件。如在此使用的,術(shù)語“和/或”包括相關(guān)列出項(xiàng)中的一個(gè)或多個(gè)的任意和全部組合。

      將理解,當(dāng)元件被稱為被“連接”或“耦合”到另一元件時(shí),該元件可被直接地連接到或耦合到該另一元件或者可存在中間元件。相反,當(dāng)元件被稱為被“直接地連接”或“直接地耦合”到另一元件時(shí),不存在中間元件。用于描述元件之間的關(guān)系的其他詞語應(yīng)以類似方式被解釋(例如,“在…之間”與“直接在…之間”、“相鄰”與“直接相鄰”等)。

      在此使用的術(shù)語僅出于描述具體實(shí)施例的目的,而不意在限制示例實(shí)施例。除非上下文另有清楚地指示,否則如在此使用的單數(shù)形式也意圖包括復(fù)數(shù)形式。還將理解,當(dāng)在此使用術(shù)語“包括”和/或“包含”時(shí),說明存在敘述的特征、整體、步驟、操作、元件和/或組件,但不排除存在或添加一個(gè)或多個(gè)其它特征、整體、步驟、操作、元件、組件和/或它們的組。

      還應(yīng)注意的是,在一些替代實(shí)施方式中,所提出的功能/動(dòng)作可不按附圖中所指出的順序發(fā)生。例如,根據(jù)涉及的功能/動(dòng)作,連續(xù)示出的兩個(gè)附圖實(shí)際上可被基本同時(shí)地執(zhí)行,或者有時(shí)可以以相反的順序被執(zhí)行。

      在此參照理想實(shí)施例(和中間結(jié)構(gòu))的示意圖示來描述示例實(shí)施例。如此,由例如制造技術(shù)和/或容差導(dǎo)致的圖示的形狀的變化將被預(yù)期。因此,示例實(shí)施例不應(yīng)被解釋為受限于在此示出的區(qū)域的具體形狀,而將包括由例如制造導(dǎo)致的形狀的偏差。

      雖然一些剖視圖的相應(yīng)平面圖和/或立體圖可能未被示出,但是在此示出的裝置結(jié)構(gòu)的剖視圖對(duì)沿著平面圖中將會(huì)示出的兩個(gè)不同方向和/或沿著透視圖中將會(huì)示出的三個(gè)不同方向擴(kuò)展的多個(gè)裝置結(jié)構(gòu)提供支持。這兩個(gè)不同方向可以互相正交,或者可以不互相正交。這三個(gè)不同方向可包括可與這兩個(gè)不同方向正交的第三方向。多個(gè)裝置結(jié)構(gòu)可被整合在同一電子裝置中。例如,當(dāng)在剖視圖中示出裝置結(jié)構(gòu)(例如,存儲(chǔ)器單元結(jié)構(gòu)或晶體管結(jié)構(gòu))時(shí),電子裝置可包括將由電子裝置的平面圖示出的多個(gè)裝置結(jié)構(gòu)(例如,多個(gè)存儲(chǔ)器單元結(jié)構(gòu)或多個(gè)晶體管結(jié)構(gòu))。多個(gè)裝置結(jié)構(gòu)可以以陣列和/或二維圖案布置。

      圖1示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的訓(xùn)練設(shè)備的示例。訓(xùn)練設(shè)備110基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練用于臉部識(shí)別的模型。在此,訓(xùn)練表示機(jī)器學(xué)習(xí),存儲(chǔ)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器140中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括各種圖像數(shù)據(jù)。例如,訓(xùn)練數(shù)據(jù)可包括各種人的圖像數(shù)據(jù)以及在各種光照環(huán)境中拍攝的人的臉部的圖像數(shù)據(jù)。此外,具有各種遮擋的臉部區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)(例如,當(dāng)在臉部區(qū)域中存在眼鏡、太陽鏡或口罩(mask)時(shí))可被用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)。下文,包括在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的圖像數(shù)據(jù)被稱為訓(xùn)練圖像。

      參照?qǐng)D1,訓(xùn)練設(shè)備110包括預(yù)處理器120和模型訓(xùn)練器130。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,可通過至少一個(gè)處理器來實(shí)現(xiàn)預(yù)處理器120和模型訓(xùn)練器130。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,訓(xùn)練設(shè)備110可包括被具體構(gòu)造為執(zhí)行在此描述的由訓(xùn)練設(shè)備110(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件),或者可通過被具體構(gòu)造為執(zhí)行在此描述的由訓(xùn)練設(shè)備110(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件)來實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練設(shè)備110。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,訓(xùn)練設(shè)備110可包括存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器或者通過存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器來實(shí)現(xiàn),其中,所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中并包括與在此描述的由訓(xùn)練設(shè)備110(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部相應(yīng)的指令的計(jì)算機(jī)可讀代碼(例如,軟件)。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,可通過例如上述的硬件和執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀代碼的處理器的組合,來實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練設(shè)備110。

      預(yù)處理器120基于光照補(bǔ)償模型,從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的反射率圖像(albedo image,反照率圖像)、臉部區(qū)域的表面法線圖像(surface normal image)以及光照特征。光照特征表示關(guān)于出現(xiàn)在輸入圖像中的外部光的特征,并且包括關(guān)于光的方向和強(qiáng)度的特征。反射率圖像表示與指示從臉部表面反射的光的程度的漫反射率有關(guān)的圖像。臉部區(qū)域的臉部法線圖像表示指示與臉部表面的每個(gè)點(diǎn)中的一個(gè)點(diǎn)的切平面的垂直方向有關(guān)的特征的圖像。例如,表面法線圖像可指示在關(guān)于x軸、y軸和z軸的每個(gè)方向的三個(gè)表面法向矢量的信息。

      反射率圖像和表面法線圖像可獨(dú)立于(例如,不考慮)光照地被生成,并且具有獨(dú)立于光照的特性。例如,即使當(dāng)輸入圖像的光照分量是亮的或暗的時(shí),反射率圖像和表面法線圖像也可以是相同的。反射率圖像指示臉部的與光照不相關(guān)的紋理分量(texture component,質(zhì)地分量),表面法線圖像指示臉部的與光照不相關(guān)的三維(3D)形狀分量。

      模型訓(xùn)練器130訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型和臉部識(shí)別模型?;谟?xùn)練處理,光照補(bǔ)償模型的參數(shù)和臉部識(shí)別模型的參數(shù)可被改善,或可選地被優(yōu)化。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,模型訓(xùn)練器130可基于自動(dòng)編碼器的形變模型來訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。自動(dòng)編碼器表示能夠使期望的輸出與輸入相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。自動(dòng)編碼器可包括在輸入層和編碼層提供的編碼器以及在輸出層和解碼層提供的解碼器。自動(dòng)編碼器可具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其中,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,編碼器的輸出值被輸入到解碼器,解碼器輸出與輸入到編碼器的輸入值相同的輸出值。模型訓(xùn)練器130可表示自動(dòng)編碼器的形變模型,并且可使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型被用作編碼器并且朗伯(Lambertian)模型被用作解碼器的模型。在本示例中,編碼器可對(duì)應(yīng)于光照補(bǔ)償模型。將參照?qǐng)D3提供自動(dòng)編碼器的形變模型的描述。

      模型訓(xùn)練器130基于通過光照補(bǔ)償模型提取的特征,來生成光照恢復(fù)圖像。模型訓(xùn)練器130可通過將反射率圖像、表面法線圖像以及光照特征應(yīng)用到朗伯模型,來重建光照恢復(fù)圖像。模型訓(xùn)練器130可基于訓(xùn)練圖像與光照恢復(fù)圖像之間的差來確定針對(duì)訓(xùn)練的損失函數(shù),并且基于損失函數(shù)更新光照補(bǔ)償模型的參數(shù)。例如,模型訓(xùn)練器130可調(diào)整光照補(bǔ)償模型的參數(shù),以降低損失函數(shù)的值。

      在另一示例中,除了臉部區(qū)域的反射率圖像、臉部區(qū)域的表面法線圖像和光照特征以外,預(yù)處理器120還從訓(xùn)練圖像提取掩模圖像。模型訓(xùn)練器130可基于反射率圖像、表面法線圖像和光照特征來重建光照恢復(fù)圖像,并且通過將光照恢復(fù)圖像與掩模圖像合并來生成掩?;謴?fù)圖像。模型訓(xùn)練器130可基于訓(xùn)練圖像與掩模恢復(fù)圖像之間的差來確定損失函數(shù),并且基于損失函數(shù)更新光照補(bǔ)償模型的參數(shù)。

      模型訓(xùn)練器130可如以下地訓(xùn)練臉部識(shí)別模型。模型訓(xùn)練器130可將通過光照補(bǔ)償模型提取的反射率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型,并且可從臉部識(shí)別模型獲得估計(jì)值。例如,臉部識(shí)別模型可基于CNN模型,并且可將與訓(xùn)練圖像相應(yīng)的標(biāo)識(shí)值(例如,身份證明(ID))作為估計(jì)值輸出。模型訓(xùn)練器130可基于臉部識(shí)別模型的估計(jì)值以及與訓(xùn)練圖像相應(yīng)的期望值,來訓(xùn)練臉部識(shí)別模型。模型訓(xùn)練器130可基于臉部識(shí)別模型的估計(jì)值與期望值之間的差來確定損失函數(shù),并且基于損失函數(shù)更新臉部識(shí)別模型的參數(shù)。

      光照補(bǔ)償模型和臉部識(shí)別模型(通過前述的處理來完成它們中的每個(gè)的訓(xùn)練)可被存儲(chǔ)在模型存儲(chǔ)器150中。

      圖2示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的臉部識(shí)別設(shè)備的示例。臉部識(shí)別設(shè)備210可被利用于各種應(yīng)用領(lǐng)域,應(yīng)用領(lǐng)域的示例包括(但不限于):監(jiān)視/安全系統(tǒng)、移動(dòng)裝置認(rèn)證以及多媒體搜索與分類。此外,臉部識(shí)別設(shè)備210可被用于通過與指紋識(shí)別設(shè)備(未示出)組合來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的生物測(cè)定認(rèn)證系統(tǒng)。

      臉部識(shí)別設(shè)備210可對(duì)通過數(shù)字靜態(tài)相機(jī)或攝像機(jī)獲得的輸入圖像執(zhí)行包括臉部認(rèn)證的臉部識(shí)別。例如,臉部識(shí)別設(shè)備210可識(shí)別出現(xiàn)在輸入圖像中的用戶,或者驗(yàn)證出現(xiàn)在輸入圖像中的用戶是否與出現(xiàn)在預(yù)定的注冊(cè)圖像中的用戶相同。注冊(cè)圖像可在臉部識(shí)別被執(zhí)行之前被預(yù)先注冊(cè)、存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,并且可包括至少一個(gè)用戶的臉部圖像。下文,為了容易且便于描述,假設(shè)輸入圖像包括一個(gè)臉部區(qū)域。然而,本公開不限于此。

      臉部識(shí)別設(shè)備210可執(zhí)行預(yù)處理,以從輸入圖像去除光照分量和遮擋分量,并且基于去除了光照分量和遮擋分量的輸入圖像執(zhí)行臉部識(shí)別。臉部識(shí)別設(shè)備210可基于由圖1中的訓(xùn)練設(shè)備預(yù)先訓(xùn)練的模型,來執(zhí)行上述的預(yù)處理以及臉部識(shí)別。

      參照?qǐng)D2,臉部識(shí)別設(shè)備210包括預(yù)處理器220和臉部識(shí)別器230。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,可通過至少一個(gè)處理器來實(shí)現(xiàn)預(yù)處理器220和臉部識(shí)別器230。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,臉部識(shí)別設(shè)備210可包括被具體構(gòu)造為實(shí)現(xiàn)在此描述的由臉部識(shí)別設(shè)備210(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件),或者可通過被具體構(gòu)造為實(shí)現(xiàn)在此描述的由臉部識(shí)別設(shè)備210(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件)來實(shí)現(xiàn)臉部識(shí)別設(shè)備210。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,臉部識(shí)別設(shè)備210可包括存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器或者通過存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器來實(shí)現(xiàn),其中,所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中并包括與在此描述的由臉部識(shí)別設(shè)備210(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部相應(yīng)的指令的計(jì)算機(jī)可讀代碼(例如,軟件)。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,可通過例如上述的硬件和執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀代碼的處理器的組合,來實(shí)現(xiàn)臉部識(shí)別設(shè)備210。

      預(yù)處理器220可基于存儲(chǔ)在模型存儲(chǔ)器240中的光照補(bǔ)償模型,從輸入圖像提取光照分量和遮擋分量。例如,預(yù)處理器220可基于光照補(bǔ)償模型從輸入圖像提取臉部區(qū)域的反射率圖像以及臉部區(qū)域的表面法線圖像??苫趨⒄?qǐng)D1的描述預(yù)先訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。

      臉部識(shí)別器230可基于與由預(yù)處理器220提取的輸入圖像的光照分量和遮擋分量不相關(guān)的臉部區(qū)域的反射率圖像和表面法線圖像,來執(zhí)行臉部識(shí)別。臉部識(shí)別器230可將由預(yù)處理器220提取的反射率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型,并且可基于臉部識(shí)別模型的輸出值確定臉部識(shí)別結(jié)果。例如,臉部識(shí)別模型可輸出與輸入圖像相應(yīng)的標(biāo)識(shí)值??苫趨⒄?qǐng)D1的描述預(yù)先訓(xùn)練臉部識(shí)別模型。

      在另一示例中,臉部識(shí)別設(shè)備210可通過比較輸入圖像與預(yù)注冊(cè)圖像,來確定出現(xiàn)在輸入圖像中的用戶是否與出現(xiàn)在注冊(cè)圖像中的用戶相同。預(yù)處理器220可基于關(guān)于輸入圖像以及注冊(cè)圖像的光照補(bǔ)償模型,提取反射率圖像和表面法線圖像。臉部識(shí)別器230可通過將提取的反射率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型,來獲得與注冊(cè)圖像相應(yīng)的最終特征值。臉部識(shí)別器230可確定關(guān)于輸入圖像的最終特征值與關(guān)于注冊(cè)圖像的最終特征值之間的相似度,并且基于相似度來確定臉部識(shí)別結(jié)果。例如,臉部識(shí)別器230可使用來自在臉部識(shí)別模型中包括的多個(gè)層之中的預(yù)定層的輸出值作為最終特征值。

      如以上所描述,臉部識(shí)別設(shè)備210可具有魯棒性,以通過從輸入圖像提取光照分量和遮擋分量并且對(duì)去除了光照分量和遮擋分量的輸入圖像執(zhí)行臉部識(shí)別,來執(zhí)行關(guān)于光照和遮擋的臉部識(shí)別。此外,臉部識(shí)別設(shè)備210可使用與光照不相關(guān)的反射率圖像和表面法線圖像,以及基于用于臉部識(shí)別的深度學(xué)習(xí)的臉部識(shí)別模型和光照補(bǔ)償模型,由此提高臉部識(shí)別的識(shí)別率。

      圖3示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的自動(dòng)編碼器的形變模型的示例。

      參照?qǐng)D3,自動(dòng)編碼器的形變模型300包括編碼器310和解碼器320。編碼器310的輸出可被輸入到解碼器320。在編碼器310中,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型,將訓(xùn)練圖像330輸入到光照補(bǔ)償模型340,光照補(bǔ)償模型340可輸出關(guān)于訓(xùn)練圖像330的反射率圖像350、表面法線圖像360以及光照特征370。表面法線圖像360表示在光從x軸、y軸和z軸的每個(gè)方向被反射時(shí)的臉部的3D形狀。表面法線圖像360可被表示為關(guān)于x軸、y軸和z軸的每個(gè)方向的三個(gè)法線圖像。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,編碼器310和/或解碼器320可包括被具體構(gòu)造為執(zhí)行在此描述的由編碼器310和/或解碼器320(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件),或者可由被具體構(gòu)造為執(zhí)行在此描述的由編碼器310和/或解碼器320(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件)來實(shí)現(xiàn)。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,編碼器310和/或解碼器320可包括存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器或者由存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器來實(shí)現(xiàn),其中,所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中并包括與在此描述的由編碼器310和/或解碼器320(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部相應(yīng)的指令的計(jì)算機(jī)可讀代碼(例如,軟件)。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,可通過例如上述的硬件和執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀代碼的處理器的組合,來實(shí)現(xiàn)編碼器310和/或解碼器320。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,編碼器310和解碼器320中的一個(gè)或兩個(gè)可以是自動(dòng)編碼器的元件,可通過例如上述的硬件、上述的執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀代碼的處理器或上述的硬件和執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀代碼的處理器的組合,來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編碼器。

      解碼器320可基于朗伯模型來重建光照恢復(fù)圖像380。解碼器320可通過將由編碼器310輸出的反射率圖像350、表面法線圖像360以及光照特征370應(yīng)用到朗伯模型,來重建光照恢復(fù)圖像380。

      在自動(dòng)編碼器的形變模型300中,可如表達(dá)式1所示來表示配置解碼器320的朗伯模型。

      [表達(dá)式1]

      在表達(dá)式1中,I表示基于朗伯模型生成的光照恢復(fù)圖像,操作數(shù)a表示出現(xiàn)在訓(xùn)練圖像中的臉部區(qū)域的反射率圖像,操作數(shù)表示作為臉部區(qū)域的光照特征的3D光源。操作數(shù)表示臉部區(qū)域的表面法線,操作數(shù)θ表示光源與表面法線方向的角度。

      在臉部識(shí)別處理中,自動(dòng)編碼器的形變模型300的編碼器310可被使用,而解碼器320可不被使用。

      圖4示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型和臉部識(shí)別模型的示例。

      訓(xùn)練設(shè)備可基于光照補(bǔ)償模型420從訓(xùn)練圖像410提取各種特征圖,并且基于朗伯模型從特征圖生成光照恢復(fù)圖像460。

      訓(xùn)練設(shè)備可從訓(xùn)練圖像410提取出現(xiàn)在訓(xùn)練圖像410中的臉部區(qū)域的反射率圖像430、表面法線圖像440以及光照特征450。訓(xùn)練設(shè)備可基于圖3中所描述的自動(dòng)編碼器的形變模型300,從反射率圖像430、表面法線圖像440以及光照特征450生成光照恢復(fù)圖像460。

      訓(xùn)練數(shù)據(jù)可基于訓(xùn)練圖像410與光照恢復(fù)圖像460之間的差,確定光照補(bǔ)償模型420的損失函數(shù),并且基于損失函數(shù)更新光照補(bǔ)償模型420的參數(shù)。訓(xùn)練設(shè)備可調(diào)整光照補(bǔ)償模型420的參數(shù),以基于損失函數(shù)降低訓(xùn)練圖像410與光照恢復(fù)圖像460之間的差。在這樣的示例中,損失函數(shù)表示用于定義期望值與從光照補(bǔ)償模型420輸出的估計(jì)值之間的誤差的函數(shù)。

      訓(xùn)練設(shè)備可將通過光照補(bǔ)償模型420提取的反射率圖像430和表面法線圖像440輸入到臉部識(shí)別模型470,并且基于與輸入圖像410相應(yīng)的期望值與從臉部識(shí)別模型470輸出的估計(jì)值之間的差,確定臉部識(shí)別模型470的損失函數(shù)。例如,臉部識(shí)別模型470可基于輸入的反射率圖像430和表面法線圖像440來輸出ID值。訓(xùn)練設(shè)備可基于從臉部識(shí)別模型470輸出的ID值與期望的ID值(例如,正確答案ID)之間的差來確定損失函數(shù),并且基于損失函數(shù)更新臉部識(shí)別模型470的參數(shù)。

      圖5示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型和臉部識(shí)別模型的另一示例。

      參照?qǐng)D5,光照補(bǔ)償模型520從訓(xùn)練圖像510提取反射率圖像530、表面法線圖像540、光照特征550以及掩模圖像560。掩模圖像560表示具有由于口罩或眼鏡而遮擋臉部區(qū)域的遮擋區(qū)域的特征的掩模圖像。

      訓(xùn)練設(shè)備可使用如以上圖4中描述的自動(dòng)編碼器的形變模型300,基于光照特征550來生成反射率圖像530、表面法線圖像540以及光照恢復(fù)圖像570。隨后,訓(xùn)練設(shè)備可通過將生成的光照恢復(fù)圖像570與掩模圖像560進(jìn)行合并,來生成掩?;謴?fù)圖像580。

      訓(xùn)練設(shè)備可基于訓(xùn)練圖像510與掩?;謴?fù)圖像580之間的差來確定光照補(bǔ)償模型520的損失函數(shù),并且更新光照補(bǔ)償模型520的參數(shù),以降低訓(xùn)練圖像510與掩?;謴?fù)圖像580之間的差。

      由于基于訓(xùn)練臉部識(shí)別模型590的處理的示例提供的上述的描述在此也是可用的,因此為了更加清楚和簡(jiǎn)明,將省略重復(fù)的描述。

      圖6示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的執(zhí)行臉部識(shí)別的示例。

      臉部識(shí)別設(shè)備可基于光照補(bǔ)償模型620和臉部識(shí)別模型670,對(duì)輸入圖像610執(zhí)行臉部識(shí)別。臉部識(shí)別設(shè)備可在用于臉部識(shí)別的輸入圖像610被發(fā)送時(shí),基于光照補(bǔ)償模型620,提取出現(xiàn)在輸入圖像610中的臉部區(qū)域的反射率圖像640和表面法線圖像640。

      臉部識(shí)別設(shè)備可將從光照補(bǔ)償模型620提取的反射率圖像630和表面法線圖像640輸入到臉部識(shí)別模型670,并且可基于臉部識(shí)別模型670的輸出值來執(zhí)行臉部識(shí)別。例如,臉部識(shí)別模型670可輸出與輸入圖像610相應(yīng)的標(biāo)識(shí)值,并且臉部識(shí)別設(shè)備可基于標(biāo)識(shí)值來識(shí)別出現(xiàn)在輸入圖像610中的用戶。

      在另一示例中,注冊(cè)圖像可被預(yù)先預(yù)注冊(cè)和存儲(chǔ)。臉部識(shí)別設(shè)備可通過比較輸入圖像610與注冊(cè)圖像,來驗(yàn)證出現(xiàn)在輸入圖像610中的用戶是否與出現(xiàn)在注冊(cè)圖像中的用戶相同。臉部識(shí)別設(shè)備可基于關(guān)于注冊(cè)圖像以及輸入圖像610的光照補(bǔ)償模型620,來提取反射率圖像630和表面法線圖像640。臉部識(shí)別設(shè)備可通過將提取的反射率圖像630和表面法線圖像640輸入到臉部識(shí)別模型670,來獲得與注冊(cè)圖像相應(yīng)的最終特征值。臉部識(shí)別設(shè)備可比較通過臉部識(shí)別模型670輸出的輸入圖像610的最終特征值與注冊(cè)圖像的最終特征值之間的相似度。當(dāng)相似度大于或等于預(yù)定閾值時(shí),出現(xiàn)在輸入圖像610中的用戶可被驗(yàn)證為與出現(xiàn)在注冊(cè)圖像中的用戶相同。相反地,當(dāng)相似度小于預(yù)定的閾值時(shí),臉部識(shí)別設(shè)備可驗(yàn)證出現(xiàn)在輸入圖像610中的用戶與出現(xiàn)在注冊(cè)圖像中的用戶不同。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,可進(jìn)一步地從光照補(bǔ)償模型620提取光照特征650和掩模圖像660。然而,臉部識(shí)別設(shè)備可執(zhí)行臉部識(shí)別來代替使用提取的光照特征650和掩模圖像660。由于反射率圖像630和表面法線圖像640表示獨(dú)立于光照的特征,因此臉部識(shí)別設(shè)備可執(zhí)行獨(dú)立于(例如,不考慮)出現(xiàn)在輸入圖像610中的光照的臉部識(shí)別。因此,臉部識(shí)別設(shè)備可通過執(zhí)行相對(duì)光照的變化的魯棒的臉部識(shí)別,來提高圖像識(shí)別的性能。此外,臉部識(shí)別設(shè)備可從輸入圖像610中分離指示遮擋區(qū)域的掩膜圖像660,由此來阻止由于臉部遮擋引起的識(shí)別性能的劣化。

      圖7是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型的訓(xùn)練方法的示例的流程圖。在操作710中,訓(xùn)練設(shè)備基于光照補(bǔ)償模型,從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的反射率圖像、表面法線圖像以及光照特征。在操作720中,訓(xùn)練設(shè)備基于提取的反射率圖像、表面法線圖像以及光照特征,生成光照恢復(fù)圖像。例如,訓(xùn)練設(shè)備可通過將反射率圖像、表面法線圖像以及光照特征應(yīng)用到朗伯模型,來生成光照恢復(fù)圖像。在操作730中,訓(xùn)練設(shè)備基于訓(xùn)練圖像和光照恢復(fù)圖像,來訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。訓(xùn)練設(shè)備可基于訓(xùn)練圖像與光照恢復(fù)圖像之間的差,來確定損失函數(shù),并且基于損失函數(shù)調(diào)整光照補(bǔ)償模型的參數(shù)。

      圖8是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型的訓(xùn)練方法的另一示例的流程圖。在操作810中,訓(xùn)練設(shè)備基于光照補(bǔ)償模型,從訓(xùn)練圖像提取反射率圖像、表面法線圖像、光照特征以及掩模圖像。在操作820中,訓(xùn)練設(shè)備基于提取的反射率圖像、表面法線圖像以及光照特征,生成光照恢復(fù)圖像。在操作830中,訓(xùn)練設(shè)備基于光照恢復(fù)圖像和掩模圖像,生成掩?;謴?fù)圖像。在操作840中,訓(xùn)練設(shè)備基于訓(xùn)練圖像和掩?;謴?fù)圖像,來訓(xùn)練光照補(bǔ)償模型。訓(xùn)練設(shè)備可基于訓(xùn)練圖像與掩?;謴?fù)圖像之間的差來確定損失函數(shù),并且基于損失函數(shù)調(diào)整光照補(bǔ)償模型的參數(shù)。

      圖9是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出訓(xùn)練臉部識(shí)別模型的訓(xùn)練方法的示例的流程圖。在操作910中,訓(xùn)練設(shè)備基于光照補(bǔ)償模型,從訓(xùn)練圖像提取臉部區(qū)域的反射率圖像和表面法線圖像。在操作920中,訓(xùn)練設(shè)備通過將反射率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型,來從臉部識(shí)別模型獲得估計(jì)值。在操作930中,訓(xùn)練設(shè)備基于預(yù)定的期望值與臉部識(shí)別模型的估計(jì)值,來訓(xùn)練臉部識(shí)別模型。

      圖10是根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的示出臉部識(shí)別方法的示例的流程圖。在操作1010中,臉部識(shí)別設(shè)備基于光照補(bǔ)償模型,從輸入圖像提取臉部區(qū)域的反射率圖像和表面法線圖像。在操作1020中,臉部識(shí)別設(shè)備將反射率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型,并基于臉部識(shí)別模型的輸出值來確定臉部識(shí)別結(jié)果。例如,臉部識(shí)別模型可輸出與輸入圖像相應(yīng)的標(biāo)識(shí)值。

      圖11示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的臉部識(shí)別設(shè)備的另一示例。臉部識(shí)別設(shè)備1100識(shí)別出現(xiàn)在二維(2D)輸入圖像中的用戶臉部。參照?qǐng)D11,臉部識(shí)別設(shè)備1100包括圖像獲得器1110、預(yù)處理器1120、臉部識(shí)別器1160和用于存儲(chǔ)計(jì)算的值或臨時(shí)值的存儲(chǔ)器1170。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,臉部識(shí)別設(shè)備1100可包括被具體構(gòu)造為執(zhí)行在此描述的由臉部識(shí)別設(shè)備1100(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件),或者可通過被具體構(gòu)造為執(zhí)行在此描述的由臉部識(shí)別設(shè)備1100(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部的一個(gè)或多個(gè)電路或電路系統(tǒng)(例如,硬件)來實(shí)現(xiàn)。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,臉部識(shí)別設(shè)備1100可包括存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器或者由存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器來實(shí)現(xiàn),其中,所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中并包括與在此描述的由臉部識(shí)別設(shè)備1100(或其元件)執(zhí)行的操作中的一些或全部相應(yīng)的指令的計(jì)算機(jī)可讀代碼(例如,軟件)。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,可通過例如上述的硬件和執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀代碼的處理器的組合,來實(shí)現(xiàn)臉部識(shí)別設(shè)備1100。

      圖像獲得器1110通過相機(jī)獲得用于用戶識(shí)別或用戶認(rèn)證的圖像,并且將獲得的圖像發(fā)送到預(yù)處理器1120。臉部識(shí)別設(shè)備1100可使用單一圖像來執(zhí)行關(guān)于用戶的臉部識(shí)別。然而,本公開不限于此。

      預(yù)處理器1120可對(duì)從圖像獲得器1110接收的輸入圖像執(zhí)行各種圖像預(yù)處理。預(yù)處理器1120包括臉部檢測(cè)器1130、臉部調(diào)整器(face aligner)1140以及光照補(bǔ)償器1150。

      臉部檢測(cè)器1130從輸入圖像檢測(cè)臉部區(qū)域。臉部檢測(cè)器1130基于關(guān)于輸入圖像中的眼睛位置、顏色分布、對(duì)象移動(dòng)或亮度分布的信息,來識(shí)別輸入圖像中的臉部區(qū)域,并且提取臉部區(qū)域的位置信息。例如,臉部檢測(cè)器1130可使用通常在相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域中使用的基于Haar-like的Adaboost分類器,來檢測(cè)輸入圖像中的臉部區(qū)域。

      臉部調(diào)整器1140調(diào)整出現(xiàn)在輸入圖像中的臉部的大小,或旋轉(zhuǎn)臉部。例如,臉部調(diào)整器1140可基于主動(dòng)外觀模型(AAM)來提取臉部區(qū)域中的臉部構(gòu)件,例如,鼻子、眼鏡、嘴唇和眉毛。臉部調(diào)整器1140可基于提取的臉部構(gòu)件的位置,來旋轉(zhuǎn)臉部或調(diào)整臉部的大小。

      此外,臉部調(diào)整器1140可基于高斯卷積法以及直方圖平滑和拉伸,來去除圖像噪聲并且降低輸入圖像中的光照的影響。

      光照補(bǔ)償器1150從輸入圖像提取光照分量和遮擋分量,并且提取獨(dú)立于光照的特征。例如,光照補(bǔ)償器1150可基于光照補(bǔ)償模型,從輸入圖像提取臉部區(qū)域的反射率圖像以及臉部區(qū)域的表面法線圖像。

      臉部識(shí)別器1160將通過預(yù)處理器1120提取的反射率圖像和表面法線圖像輸入到臉部識(shí)別模型,并且基于臉部識(shí)別模型的輸出值確定臉部識(shí)別結(jié)果。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,臉部識(shí)別器1160通過比較輸入圖像與注冊(cè)圖像,來執(zhí)行臉部識(shí)別。臉部識(shí)別器1160可基于出現(xiàn)在輸入圖像中的臉部區(qū)域與出現(xiàn)在注冊(cè)圖像中的臉部區(qū)域之間的相似度,來執(zhí)行臉部識(shí)別。臉部識(shí)別器1160可確定通過臉部識(shí)別模型輸出的輸入圖像的最終特征值與注冊(cè)圖像的最終特征值之間的相似度,并且可基于相似度是否滿足預(yù)定的條件來輸出臉部識(shí)別結(jié)果。

      例如,響應(yīng)于確定臉部識(shí)別成功,臉部識(shí)別設(shè)備1100可解鎖連接到臉部識(shí)別設(shè)備1100的終端裝置,或者為用戶分配訪問終端裝置的預(yù)定功能的權(quán)限。響應(yīng)于確定臉部識(shí)別失敗,臉部識(shí)別設(shè)備1100可保持終端裝置的鎖定狀態(tài),或者限制訪問終端裝置的預(yù)定功能的權(quán)限。

      根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,臉部識(shí)別設(shè)備1100還可包括顯示器1180。顯示器1180顯示通過圖像獲得器1110獲得的圖像、通過預(yù)處理器1120執(zhí)行的圖像預(yù)處理的結(jié)果、注冊(cè)圖像以及臉部識(shí)別結(jié)果中的至少一個(gè)。

      圖12示出根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例的臉部識(shí)別設(shè)備的又一示例。

      圖像獲得設(shè)備1210,例如,相機(jī),可捕獲用戶的臉部,并且將包括臉部的圖像發(fā)送到臉部識(shí)別設(shè)備1220。臉部識(shí)別設(shè)備1220可通過將圖像與預(yù)先存儲(chǔ)在注冊(cè)圖像數(shù)據(jù)庫1250中的注冊(cè)圖像進(jìn)行比較,來執(zhí)行臉部識(shí)別。用戶可通過注冊(cè),來預(yù)先注冊(cè)臉部的圖像。注冊(cè)圖像數(shù)據(jù)庫1250可將注冊(cè)的圖像存儲(chǔ)為注冊(cè)圖像。

      臉部識(shí)別設(shè)備1220可執(zhí)行在此描述或示出的至少一個(gè)臉部識(shí)別方法和學(xué)習(xí)方法。臉部識(shí)別設(shè)備1220可通過揚(yáng)聲器以語音的形式或者通過顯示器以字符、圖像、視頻等形式,來輸出臉部識(shí)別結(jié)果。然而,臉部識(shí)別結(jié)果的示例不限于此。因此,臉部識(shí)別設(shè)備1220可以以各種類型的形式輸出臉部識(shí)別結(jié)果。

      臉部識(shí)別設(shè)備1220可包括處理器1230和存儲(chǔ)器1240。存儲(chǔ)器1240可與處理器1230進(jìn)行通信,并且可存儲(chǔ)將被處理器1230計(jì)算的數(shù)據(jù)以及可由處理器1230執(zhí)行的指令。處理器1230可包括用于執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器1240中的指令的硬件。為了運(yùn)行指令,處理器1230可從例如內(nèi)部寄存器、內(nèi)部高速緩存、內(nèi)存儲(chǔ)器1240和存儲(chǔ)器檢索或獲取指令,從而來運(yùn)行指令。然后,處理器1230可將至少一個(gè)運(yùn)行結(jié)果記錄在內(nèi)部寄存器、內(nèi)部高速緩存、內(nèi)存儲(chǔ)器1240和存儲(chǔ)器中。根據(jù)至少一個(gè)示例實(shí)施例,處理器1230可執(zhí)行指令,以執(zhí)行參照?qǐng)D2、圖6、圖10和圖11描述的至少一個(gè)操作。為了簡(jiǎn)化,在圖12中示出單個(gè)處理器1230。然而,本領(lǐng)域的技術(shù)人員可理解處理器1230包括處理器或核中的至少一個(gè)。

      可使用硬件組件和軟件組件來實(shí)現(xiàn)在此所描述的單元和/或模塊。例如,硬件組件可包括麥克風(fēng)、放大器、帶通濾波器、音頻數(shù)字轉(zhuǎn)換器和處理裝置??墒褂帽慌渲脼橥ㄟ^執(zhí)行算數(shù)、邏輯和輸入/輸出操作來運(yùn)行和/或執(zhí)行程序代碼的一個(gè)或多個(gè)硬件裝置來實(shí)現(xiàn)處理裝置。處理裝置可包括處理器、控制器和算術(shù)邏輯單元、數(shù)字信號(hào)處理器、微型計(jì)算機(jī)、現(xiàn)場(chǎng)可編程陣列、可編程邏輯單元、微型處理器或能夠以限定的方式響應(yīng)并執(zhí)行指令的任何其它裝置。處理裝置可運(yùn)行操作系統(tǒng)(OS)和運(yùn)行在OS上的一個(gè)或多個(gè)軟件應(yīng)用。處理裝置也可響應(yīng)于軟件的執(zhí)行來訪問、存儲(chǔ)、操控、處理和創(chuàng)建數(shù)據(jù)。為了簡(jiǎn)單起見,使用單數(shù)來描述處理裝置。然而,本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解:處理裝置可包括多個(gè)處理元件和多種類型的處理元件。例如,處理裝置可包括多個(gè)處理器或一個(gè)處理器以及一個(gè)控制器。此外,不同的處理配置(諸如,并行處理器)是可能的。

      軟件可包括用于獨(dú)立地或共同地指示和/或配置處理裝置如期望地操作的計(jì)算機(jī)程序、一段代碼、指令或它們的組合,從而使處理裝置轉(zhuǎn)變?yōu)閷S锰幚砥鳌?稍谌魏晤愋偷臋C(jī)器、組件、物理的或虛擬的設(shè)備、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)或裝置中、或能夠?qū)⒅噶罨驍?shù)據(jù)提供給處理裝置或由處理裝置解釋的傳播信號(hào)波中永久地或臨時(shí)地實(shí)施軟件和數(shù)據(jù)。軟件也可被分布在聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上,使得軟件按照分布方式被存儲(chǔ)并被執(zhí)行。軟件和數(shù)據(jù)可由一個(gè)或多個(gè)非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)進(jìn)行存儲(chǔ)。

      根據(jù)上述示例實(shí)施例的方法可被記錄在包括程序指令以執(zhí)行上述示例實(shí)施例的各種操作的非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中。所述介質(zhì)還可包括單獨(dú)的或與所述程序指令結(jié)合的數(shù)據(jù)文件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。根據(jù)至少一些示例實(shí)施例,在所述介質(zhì)上記錄的程序指令可以是針對(duì)示例實(shí)施例的目的而專門設(shè)計(jì)和構(gòu)建的那些程序指令。非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的示例包括磁介質(zhì)(諸如,硬盤、軟盤和磁帶)、光學(xué)介質(zhì)(諸如,CD ROM盤、DVD和/或藍(lán)光盤)、磁光介質(zhì)(諸如,光盤)和專門被配置為存儲(chǔ)并執(zhí)行程序指令的硬件裝置(諸如,只讀存儲(chǔ)器(ROM)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、閃存(例如,USB閃存驅(qū)動(dòng)器、存儲(chǔ)卡、記憶棒)等)。程序指令的示例包括機(jī)器代碼(諸如,由編譯器產(chǎn)生的機(jī)器代碼)和包含可由計(jì)算機(jī)使用解釋器來執(zhí)行的更高級(jí)代碼的文件兩者。上述裝置可被配置為作為一個(gè)或多個(gè)軟件模塊以便執(zhí)行上述示例實(shí)施例的操作,或者反之亦然。

      示例實(shí)施例已經(jīng)如此被描述,將顯然的是,可以許多方式改變示例實(shí)施例。這些改變不應(yīng)被視為脫離示例實(shí)施例所意圖的精神和范圍,并且所有這種對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員將是明顯的修改意圖被包括在以下的權(quán)利要求的范圍內(nèi)。

      當(dāng)前第1頁1 2 3 
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