一種人臉識別的方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本申請涉及信息處理技術領域，特別涉及一種人臉識別的方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 人臉識別技術是指基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。隨 著人臉識別技術的發(fā)展，日常生活中已經很容易看到人臉識別的設備，例如門禁系統(tǒng)、考勤 系統(tǒng)等。
[0003] 現有的人臉識別技術，往往是通過機器學習的方法，首先將大量的人臉圖像錄入 人臉識別設備中進行訓練，從而可以在人臉識別設備中獲取到人臉的各種特征，然后可以 根據提供的待檢測的人臉圖像，對該待檢測的人臉圖像中的臉部特征進行辨認。辨認的過 程往往是通過將待檢測的人臉圖像中的各個特征（例如嘴、眼睛、鼻子、下巴等）與人臉識 別設備中預存的各種臉部特征進行匹配，最終可以判斷匹配的結果是否屬于同一個人，若 屬于同一個人，則代表該待檢測的人臉圖像是預存于人臉識別設備中的。
[0004] 從上述描述可以發(fā)現，現有技術中的人臉識別方法，往往需要依靠大量的基礎圖 像，并且需要經過復雜的機器學習過程。這就導致了目前的人臉識別設備往往價格昂貴，無 法普及。
[0005] 隨著移動設備的快速發(fā)展，目前移動設備上往往具備攝像頭，如何利用移動設備 上的攝像頭快速地進行人臉識別是非常有意義的事情。
[0006] 應該注意，上面對技術背景的介紹只是為了方便對本申請的技術方案進行清楚、 完整的說明，并方便本領域技術人員的理解而闡述的。不能僅僅因為這些方案在本申請的
【背景技術】部分進行了闡述而認為上述技術方案為本領域技術人員所公知。

【發(fā)明內容】

[0007] 本申請實施例的目的在于提供一種人臉識別的方法及裝置，能夠快速簡便地對人 臉進行識別，并且能夠應用于移動終端上。
[0008] 本申請實施例提供的一種人臉識別的方法及裝置是這樣實現的： 一種人臉識別的方法，包括： 獲取與目標人臉圖像相關聯的第一特征值向量； 獲取待檢測人臉圖像，并從所述待檢測人臉圖像中提取第二特征值向量； 計算所述第一特征值向量與所述第二特征值向量的關聯系數； 當所述關聯系數大于或者等于預先設置的關聯系數閾值時，發(fā)出識別成功的提示信 息。
[0009] -種人臉識別的裝置，包括： 第一特征值向量獲取單元，用來獲取與目標人臉圖像相關聯的第一特征值向量； 第二特征值向量獲取單元，用來獲取待檢測人臉圖像，并從所述待檢測人臉圖像中提 取第二特征值向量； 關聯系數計算單元，用來計算所述第一特征值向量與所述第二特征值向量的關聯系 數；提示信息發(fā)送單元，用來當所述關聯系數大于或者等于預先設置的關聯系數閾值時，發(fā) 出識別成功的提示信息。
[0010] 本申請實施例提供的一種人臉識別的方法及裝置，可以預先在移動終端內指定目 標人臉圖像，然后可以利用移動終端的攝像頭獲取待檢測的人臉圖像，通過比對目標人臉 圖像以及待檢測的人臉圖像，從而可以方便、快速地進行識別。
[0011] 參照后文的說明和附圖，詳細公開了本申請的特定實施方式，指明了本申請的原 理可以被采用的方式。應該理解，本申請的實施方式在范圍上并不因而受到限制。在所附 權利要求的精神和條款的范圍內，本申請的實施方式包括許多改變、修改和等同。
[0012] 針對一種實施方式描述和/或示出的特征可以以相同或類似的方式在一個或更 多個其它實施方式中使用，與其它實施方式中的特征相組合，或替代其它實施方式中的特 征。
[0013] 應該強調，術語"包括/包含"在本文使用時指特征、整件、步驟或組件的存在，但 并不排除一個或更多個其它特征、整件、步驟或組件的存在或附加。
【附圖說明】
[0014] 所包括的附圖用來提供對本申請實施例的進一步的理解，其構成了說明書的一部 分，用于例示本申請的實施方式，并與文字描述一起來闡釋本申請的原理。顯而易見地，下 面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng) 造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。在附圖中： 圖1為本申請實施例提供的一種人臉識別的方法流程圖； 圖2為本申請實施例提供的一種人臉識別的裝置的功能模塊圖。
【具體實施方式】
[0015] 本申請?zhí)峁┮环N人臉識別的方法及裝置。為了使本技術領域的人員更好地理解本 申請中的技術方案，下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進 行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實 施例。基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得 的所有其它實施例，都應當屬于本申請保護的范圍。
[0016] 圖1為本申請實施例提供的一種人臉識別的方法流程圖。雖然下文描述流程包括 以特定順序出現的多個操作，但是應該清楚了解，這些過程可以包括更多或更少的操作，這 些操作可以順序執(zhí)行或并行執(zhí)行（例如使用并行處理器或多線程環(huán)境）。如圖1所示，所述 方法可以包括： Sl :獲取與目標人臉圖像相關聯的第一特征值向量。
[0017] 在本申請實施例中，可以預先在移動終端中指定目標人臉圖像。所述目標人臉圖 像可以是預先存儲的照片，也可以是用移動終端自帶的攝像頭拍攝的照片。在移動終端中 指定了目標人臉圖像后，可以提取所述目標人臉圖像相關聯的第一特征值向量。所述第一 特征值向量可以用來表征所述目標人臉圖像的數字化特征。具體地，在申請一優(yōu)選實施例 中可以按照下述兩個步驟提取所述目標人臉圖像中的第一特征值向量： SI 1 :對目標人臉圖像進行解析處理，得到所述目標人臉圖像對應的顏色直方圖。
[0018] 目標人臉圖像可以為彩色圖像，其構成的色彩比較豐富。本申請實施例可以對所 述目標人臉圖像進行解析，得到所述目標人臉圖像對應的顏色直方圖。在所述顏色直方圖 中，可以利用數值對所述目標人臉圖像中的各種顏色進行標注。具體地，本申請實施例可以 對所述目標人臉圖像進行區(qū)域劃分，將所述目標人臉圖像劃分為若干個小的圖形塊，并且 可以將各個圖形塊與標準色系中的顏色進行對比，若符合標準色系中的某個顏色的亮度以 及顏色，則將其歸屬于標準色系中的該顏色。將劃分的各個圖形塊均進行對比后，便可以 得到在所述目標人臉圖像中標準色系的顏色分布情況，并且可以針對標準色系中的每個顏 色，利用數值進行表示，數值越高，代表該顏色在目標人臉圖像中的比重越大。這樣，便可以 得到目標人臉圖像對應的顏色直方圖。
[0019] S12:將所述目標人臉圖像對應的顏色直方圖中的各個顏色的數值構建成與所述 目標人臉圖像相關聯的第一特征值向量。
[0020] 在獲取到目標人臉圖像對應的顏色直方圖后，該顏色直方圖中各個顏色對應的數 值的組合便可以代表所述目標人臉圖像。在本申請實施例匯總，可以按照預設的順序，依次 提取所述顏色直方圖中各個顏色的數值，并將提取的數值構成與所述目標人臉圖像相關聯 的第一特征值向量。例如，該第一特征值向量可以為（1，15, 40, 90, 20, 5, 3)，其中，該第一特 征值向量中的各個特征值即代表顏色直方圖中各個顏色對應的數值。這樣，通過將目標人 臉圖像進行數字化的表征，可以方便后續(xù)進行數據處理。
[0021] 由于彩色圖片中的顏色相對比較豐富，那么造成的后果就是生成的第一特征值向 量中特征值的數量比較龐大，這樣會給后續(xù)的數據處理帶來不便。因此，在本申請一優(yōu)選實 施例中，在對目標人臉圖像進行解析處理，得到所述目標人臉圖像對應的顏色直方圖之前， 還可以進行以下操作： 對目標人臉圖像進行灰度轉換處理，得到所述目標人臉圖像對應的灰度圖像。
[0022] 通過將目標人臉圖像進行灰度轉換處理，從而可以將原本的彩色圖像轉換為灰度 圖像，灰度圖像上的每一個像素均可以用灰度等級來表示，相比于彩色圖像而言，灰度圖像 所對應的顏色直方圖中的顏色數量會明顯減少，這樣得到的第一特征值向量中特征值的數 量也會減少，從而可以提高后續(xù)數據處理的效率。
[0023] 上述對目標人臉圖像進行解析，得到與其相對應的顏色直方圖的方法，由于僅僅 保留了不同顏色在目標人臉圖像中所占的比重，但是完全忽略了不