專利名稱：人臉識別方法、裝置及能識別人臉的移動終端的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人臉識別領(lǐng)域，特別是涉及ー種人臉識別方法、裝置及能識別人臉的移動終端。
背景技術(shù)：
眾所周知，除了雙胞胎及多胞胎外，出現(xiàn)兩張一模ー樣的臉的概率還不到七十萬億分之一，即便是雙胞胎及多胞胎也會受后天環(huán)境、氣候、生活的影響而出現(xiàn)外貌的差異， 因而，人臉識別技術(shù)是生物特征識別技術(shù)的ー個主要方向。為了方便的對人臉進(jìn)行識別，現(xiàn)有技術(shù)提供了ー種人臉識別方法，利用攝像頭采視場中包含人臉的圖像，然后將采集到的圖像送入計算機(jī)中進(jìn)行圖像處理獲得人臉的特征值，最后與數(shù)據(jù)庫中的特征值進(jìn)行比較，進(jìn)而識別人臉。但是，在該方案中，攝像頭為一次性采集圖像，如果采集吋，由于目標(biāo)人物離攝像比較遠(yuǎn)而導(dǎo)致圖像模糊不清，或者光線過明過暗使得圖像過度曝光或者亮度不夠而導(dǎo)致圖像模糊不清，甚至，目標(biāo)人物與攝像頭偏轉(zhuǎn)的角度超過限定的角度造成人臉的特征值提取不足夠，將會導(dǎo)致該次識別失敗，目標(biāo)人物就有可能僥幸地逃避監(jiān)測。此外，攝像頭的視場只能覆蓋一定的范圍，如果目標(biāo)人物刻意繞過攝像頭的視場則可輕易地逃避監(jiān)測。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明主要解決的技術(shù)問題是提供ー種人臉識別方法、裝置及能識別人臉的移動終端，能夠有效提高人臉識別的成功率。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的一個技術(shù)方案是提供ー種人臉識別方法，包括采集包含人臉在內(nèi)的圖像；獲取所述圖像中人臉的面部特征；在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配所述獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪一個；若判斷屬于匹配區(qū)間，發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于不匹配區(qū)間，發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于待識別區(qū)間，返回執(zhí)行采集包含人臉在內(nèi)的圖像的步驟，直到檢測到結(jié)束指令或發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。其中，所述獲取圖像中人臉的面部特征的步驟包括獲取圖像中人臉的面部特征點；在所述面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配獲取的面部特征的步驟之后，包括若特征點的數(shù)量小于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征無效碼；若特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征碼；所述在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配獲取的面部特征的步驟包括在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配輸出的面部特征碼；所述判斷匹配的結(jié)果為屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個的步驟包括判斷所述輸出的面部特征碼與面部特征碼數(shù)據(jù)庫中的面部特征碼的相似度屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個。其中，所述在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配輸出的面部特征碼步驟之前還包括如下步驟向服務(wù)器發(fā)送請求更新數(shù)據(jù)庫指令；若接收到服務(wù)器發(fā)送的更新數(shù)據(jù)庫指令，接收服務(wù)器傳輸?shù)拿娌刻卣鞔a數(shù)據(jù)，并下載所述面部特征碼數(shù)據(jù)以更新所述面部特征碼數(shù)據(jù)庫。其中，所述在特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值時，輸出面部特征碼步驟之后還包括如下步驟向所述服務(wù)器傳輸面部特征碼數(shù)據(jù)以更新所述服務(wù)器中的面部特征碼數(shù)據(jù)。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另ー個技術(shù)方案是提供ー種人臉識別裝置， 包括采集模塊，用于采集包含人臉在內(nèi)的圖像；獲取模塊，用于獲取所述圖像中人臉的面部特征；判斷模塊，用于在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配所述獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪一個；提示模塊，用于在判斷屬于匹配區(qū)間時， 發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息；在判斷屬于不匹配區(qū)間時，發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的又一個技術(shù)方案是提供一種能識別人臉的移動終端，所述移動終端包括攝像頭，用于采集包含人臉在內(nèi)的圖像；識別模塊，用于獲取所述圖像中人臉的面部特征；處理器，用于在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配所述獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪一個；若判斷屬于匹配區(qū)間，處理器發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息，若判斷屬于不匹配區(qū)間，處理器發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息，若判斷屬于待識別區(qū)間，處理器控制攝像頭重新采集包含人臉在內(nèi)的圖像， 直到處理器檢測到結(jié)束指令或發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。其中，所述識別模塊還進(jìn)ー步用于獲取圖像中人臉的面部特征點，若特征點的數(shù)量小于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征無效碼；若特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征碼；所述處理器還進(jìn)ー步用于在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配輸出的面部特征碼，判斷所述輸出的面部特征碼與面部特征碼數(shù)據(jù)庫中的面部特征碼的相似度屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個。其中，所述移動終端還包括射頻模塊，用于向服務(wù)器發(fā)送請求更新數(shù)據(jù)庫指令及在接收到服務(wù)器發(fā)送的更新數(shù)據(jù)庫指令吋，接收服務(wù)器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。其中，所述射頻模塊還用于向所述服務(wù)器傳輸面部特征碼數(shù)據(jù)以更新所述服務(wù)器中的面部特征碼數(shù)據(jù)。其中，所述處理器還用于在啟動人臉識別吋，驅(qū)動LED燈變成紅色；在匹配結(jié)果屬于匹配區(qū)間或不匹配區(qū)間時，驅(qū)動LED燈變成綠色；在匹配結(jié)果屬于待識別區(qū)間吋，驅(qū)動 LED燈變成藍(lán)色；在檢測到結(jié)束命令吋，驅(qū)動LED燈熄滅。本發(fā)明的有益效果是區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)的情況，當(dāng)攝像頭拍攝到的圖像模糊不清或目標(biāo)人物與攝像頭偏轉(zhuǎn)的角度超過限定的角度而造成匹配的結(jié)果位于待識別區(qū)間，即圖像不能被識別但又不屬于完全匹配或者完全不匹配的情況時，處理器會重新采集圖像，直到圖像能夠準(zhǔn)確被識別，提高識別率。并且，本發(fā)明結(jié)合人臉識別技術(shù)及移動終端技木，通過移動終端隨時隨地對目標(biāo)人物進(jìn)行采集圖像，有效的擴(kuò)大攝像頭的視場。


圖1是本發(fā)明ー種人臉識別方法實施例一的流程圖；圖2是本發(fā)明ー種人臉識別方法實施例一的人臉中特征點分布示意圖；圖3是本發(fā)明ー種人臉識別裝置實施例一的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4是本發(fā)明一種能夠識別人臉的移動終端實施例一的機(jī)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。參閱圖1，本發(fā)明ー種人臉識別方法實施例一包括步驟110 采集包含人臉在內(nèi)的圖像。步驟120 獲取圖像中人臉的面部特征。其中，面部特征包括黒痣、胎記、鼻尖到雙眼的距離、鼻梁的高度、長度及寬度、顴骨、雙眼的距離、下頌輪廓、眉骨及其它具有明顯識別作用的特征。步驟130 在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個。其中，匹配區(qū)間、待識別區(qū)間及不匹配區(qū)間可以設(shè)置在區(qū)間的邊界連續(xù)或者不連續(xù)，具體的區(qū)間設(shè)置以實際要求為準(zhǔn)。步驟140 若判斷屬于匹配區(qū)間，發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于不匹配區(qū)間，發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于待識別區(qū)間，返回執(zhí)行采集包含人臉在內(nèi)的圖像的步驟，直到檢測到結(jié)束指令或發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。提示信息可以是屏幕的文字、圖案顯示或者通過聲光顯示的信息。區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)的情況，當(dāng)攝像頭拍攝到的圖像模糊不清或目標(biāo)人物與攝像頭偏轉(zhuǎn)的角度超過限定的角度而造成匹配的結(jié)果位于待識別區(qū)間，即圖像不能被識別但又不屬于完全匹配或者完全不匹配的情況時，處理器會重新采集圖像，直到圖像能夠準(zhǔn)確被識別， 提高識別率。并且，本發(fā)明結(jié)合人臉識別技術(shù)及移動終端技木，通過移動終端隨時隨地對目標(biāo)人物進(jìn)行采集圖像，有效的擴(kuò)大攝像頭的視場。下面，以手機(jī)為例但不限于手機(jī)闡述更詳盡的人臉識別方法。只要具有攝像頭的移動終端都可以作為本發(fā)明的圖像采集工具，為了使識別的圖像的識別率，可以采用較高像素的攝像頭。為了描述方便，下面以手機(jī)為例來描述發(fā)現(xiàn)可疑人物吋，用戶通過手機(jī)采集一幅可疑人物的人臉的圖像，對圖像采用直方圖均衡化、圖像平滑等方法進(jìn)行處理得到清晰的圖像。然后，對圖像進(jìn)行歸ー化處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)尺寸的圖像。由于直方圖均衡化、圖像平滑及歸ー化均為現(xiàn)有技術(shù)，這里就不展開贅
3dio參閱圖2，在本實施例中，將包含可疑人物的人臉的圖像通過ニ值化、邊緣提取及計算奇點等圖像處理技術(shù)將可疑人物的面部特征，包括黒痣、胎記、鼻尖到雙眼的距離、鼻梁的高度、長度及寬度、顴骨、雙眼的距離、下頌輪廓、眉骨及其它具有明顯識別作用的特征轉(zhuǎn)化為特征點。若由于圖像模糊或面部偏轉(zhuǎn)等原因造成所獲取的特征點的數(shù)量小于設(shè)定的閾值， 輸出面部特征無效碼。反之，若所獲取的特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征碼。其中，閾值為通過計算機(jī)多次訓(xùn)練得到的，在保證識別率情況下，計算量最小的特征點的數(shù)量。手機(jī)中的面部特征數(shù)據(jù)庫中存有大量目標(biāo)人物的面部特征碼，讀取目標(biāo)人物的面部特征碼，并將輸出的面部特征碼與面部特征數(shù)據(jù)庫中的目標(biāo)人物的面部特征碼進(jìn)行一一匹配。匹配的結(jié)果可以反映為相似度，將W%，100%]的相似度區(qū)間按相似度的大小劃分為三個區(qū)間，匹配區(qū)間、待識別區(qū)間及不匹配區(qū)間。其中，匹配區(qū)間、待識別區(qū)間及不匹配區(qū)間可以設(shè)置在區(qū)間的邊界連續(xù)或者不連續(xù)，如將W%，30% ]劃分為不匹配區(qū)間，[30%， 70% ]劃分為待識別區(qū)間，[70%，100% ]劃分為匹配區(qū)間，或者將W%，25% ]劃分為不匹配區(qū)間，[30%,70% ]劃分為待識別區(qū)間，[75%, 100% ]劃分為匹配區(qū)間，具體的區(qū)間設(shè)置以實際要求為準(zhǔn)。若匹配得到的相似度屬于匹配區(qū)間，則可疑人物為目標(biāo)人物，處理器發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息，并通過屏幕的文字、圖案顯示或聲光報警提醒用戶匹配成功；若匹配得到的相似度屬于不匹配區(qū)間，處理器發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息，并通過屏幕的文字、圖案顯示或聲光報警提醒用戶匹配成功，用戶可以放棄對可疑人物的跟蹤；若匹配得到的相似度屬于待識別區(qū)間，表示不能確定可疑人物的身份，手機(jī)通過用戶界面提示是否需要進(jìn)一步采集可疑人物的圖像。如果手機(jī)檢測到用戶發(fā)送了結(jié)束指令，或者因超時手機(jī)系統(tǒng)自動發(fā)出了結(jié)束指令，結(jié)束程序。否則，繼續(xù)采集可疑人物的圖像，直到手機(jī)發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。另外，手機(jī)獲取的面部特征碼可存儲到面部特征數(shù)據(jù)庫中，用于擴(kuò)充面部特征數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量，也可以通過基站與服務(wù)器連接，將獲取的面部特征碼通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器中，更新服務(wù)器中的面部特征碼數(shù)據(jù)。另外，也可以在并將輸出的面部特征碼與面部特征數(shù)據(jù)庫中的目標(biāo)人物的面部特征碼進(jìn)行一一匹配前，向服務(wù)器發(fā)送請求更新數(shù)據(jù)庫指令，并在接收到服務(wù)器發(fā)送的更新數(shù)據(jù)庫指令后，接收服務(wù)器傳輸?shù)拿娌刻卣鞔a數(shù)據(jù)，并下載面部特征碼數(shù)據(jù)以更新所述面部特征碼數(shù)據(jù)庫。區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)的情況，當(dāng)攝像頭拍攝到的圖像模糊不清或目標(biāo)人物與攝像頭偏轉(zhuǎn)的角度超過限定的角度而造成匹配的結(jié)果位于待識別區(qū)間，即圖像不能被識別但又不屬于完全匹配或者完全不匹配的情況時，處理器會重新采集圖像，直到圖像能夠準(zhǔn)確被識別， 提高識別率。并且，本發(fā)明結(jié)合人臉識別技術(shù)及移動終端技木，通過移動終端隨時隨地對目標(biāo)人物進(jìn)行采集圖像，有效的擴(kuò)大攝像頭的視場。參閱圖3，本發(fā)明還提供了ー種人臉識別裝置，包括采集模塊110 用于采集包含人臉在內(nèi)的圖像；獲取模塊120 用于獲取圖像中人臉的面部特征；判斷模塊130 用于在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個；提示模塊140 用于在判斷屬于匹配區(qū)間時，發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息；在判斷屬于不匹配區(qū)間時，發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息。本發(fā)明的人臉識別裝置可通過采集模塊110采集一幅包含可疑人物的人臉在內(nèi)的圖像，并將該圖像傳輸?shù)将@取模塊120中提取可疑人物的面部特征，如黒痣、胎記、鼻尖到雙眼的距離、鼻梁高度、長度、寬度、顴骨、雙眼的距離、下頌輪廓、眉骨及其它具有明顯識別作用的特征。判斷模塊130從面部特征數(shù)據(jù)庫中讀取目標(biāo)人物的面部特征，并將獲取模塊120 輸出的面部特征與面部特征數(shù)據(jù)庫中的目標(biāo)人物的面部特征進(jìn)行一一匹配。匹配的結(jié)果可以反映為相似度，將W%，100% ]的相似度區(qū)間按相似度的大小劃分為三個區(qū)間，匹配區(qū)間、待識別區(qū)間及不匹配區(qū)間。其中，匹配區(qū)間、待識別區(qū)間及不匹配區(qū)間可以設(shè)置在區(qū)間的邊界連續(xù)或者不連續(xù)，如將W%，30% ]劃分為不匹配區(qū)間，[30%，70% ]劃分為待識別區(qū)間，[70^,100% ]劃分為匹配區(qū)間，或者將W%，25% ]劃分為不匹配區(qū)間，[30%， 70% ]劃分為待識別區(qū)間，[75%, 100% ]劃分為匹配區(qū)間。具體的區(qū)間設(shè)置以實際要求為準(zhǔn)。若匹配得到的相似度屬于匹配區(qū)間，則可疑人物為目標(biāo)人物，提示模塊140發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息，并通過屏幕的文字、圖案顯示或聲光報警提醒用戶匹配成功； 若匹配得到的相似度屬于不匹配區(qū)間，提示模塊140發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息，并通過屏幕的文字、圖案顯示或聲光報警提醒用戶匹配成功，用戶可以放棄對可疑人物的跟蹤；若匹配得到的相似度屬于待識別區(qū)間，表示不能確定可疑人物的身份，通過用戶界面提示是否需要進(jìn)ー步采集可疑人物的圖像。如果檢測到用戶發(fā)送了結(jié)束指令，或者因超時系統(tǒng)自動發(fā)出了結(jié)束指令，人臉識別裝置停止工作。否則，采集模塊110繼續(xù)采集包含可疑人物的人臉的圖像，直到提示模塊140發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信肩、ο區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)的情況，當(dāng)攝像頭拍攝到的圖像模糊不清或目標(biāo)人物與攝像頭偏轉(zhuǎn)的角度超過限定的角度而造成匹配的結(jié)果位于待識別區(qū)間，即圖像不能被識別但又不屬于完全匹配或者完全不匹配的情況時，處理器會重新采集圖像，直到圖像能夠準(zhǔn)確被識別， 提高識別率。并且，本發(fā)明結(jié)合人臉識別技術(shù)及移動終端技木，通過移動終端隨時隨地對目標(biāo)人物進(jìn)行采集圖像，有效的擴(kuò)大攝像頭的視場。參閱圖4，本發(fā)明還提供了一種能識別人臉的移動終端，下面依然以手機(jī)為例但不限于手機(jī)進(jìn)行闡述，其中，手機(jī)的攝像頭210的像素可以選擇較高像素，以保證圖像識別的要求發(fā)現(xiàn)可疑人物吋，啟動人臉識別程序，處理器230驅(qū)動LED燈變成紅色，提示用戶人臉識別程序處于運(yùn)行中。此時，用戶可通過手機(jī)的攝像頭210采集一幅包含可疑人物的人臉的圖像，并將該圖像傳輸?shù)阶R別模塊220中。識別模塊220對圖像采用直方圖均衡化、圖像平滑等方法進(jìn)行處理得到清晰的圖像。然后，對圖像進(jìn)行歸一化處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)尺寸的圖像。由于直方圖均衡化、圖像平滑及歸ー化均為現(xiàn)有技術(shù)，這里就不展開贅述。在得到清晰的圖像后，識別模塊220將包含可疑人物的人臉的圖像通過ニ值化、邊緣提取及計算奇點等圖像處理技術(shù)將可疑人物的面部特征，如黒痣、胎記、鼻尖到雙眼的距離、鼻梁高度、長度、寬度、顴骨、雙眼的距離、下頌輪廓、 眉骨及其它具有明顯識別作用的特征，轉(zhuǎn)化為特征點。若由于圖像模糊或面部偏轉(zhuǎn)等原因造成所獲取的特征點的數(shù)量小于設(shè)定的閾值，識別模塊220輸出面部特征無效碼。反之，若所獲取的特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值，識別模塊220輸出面部特征碼。其中，閾值為通過計算機(jī)多次訓(xùn)練得到的，在保證識別率情況下，計算量最小的特征點的數(shù)量。處理器230接收到識別模塊220輸出的面部特征碼后，從面部特征數(shù)據(jù)庫中讀取目標(biāo)人物的面部特征碼，并將識別模塊220輸出的面部特征與面部特征數(shù)據(jù)庫中的目標(biāo)人物的面部特征進(jìn)行一一匹配。匹配的結(jié)果可以反映為相似度，將W%，100%]的相似度區(qū)間按相似度的大小劃分為三個區(qū)間，匹配區(qū)間、待識別區(qū)間及不匹配區(qū)間。其中，匹配區(qū)間、 待識別區(qū)間及不匹配區(qū)間可以設(shè)置在區(qū)間的邊界連續(xù)或者不連續(xù)，如將W%，30% ]劃分為不匹配區(qū)間，[30%，70% ]劃分為待識別區(qū)間，[70%，100% ]劃分為匹配區(qū)間，或者將
劃分為不匹配區(qū)間，[30%,70% ]劃分為待識別區(qū)間，[75%, 100% ]劃分為匹配區(qū)間。具體的區(qū)間設(shè)置以實際要求為準(zhǔn)。若匹配得到的相似度屬于匹配區(qū)間，則可疑人物為目標(biāo)人物，處理器230發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息，并驅(qū)動LED燈變成綠色提醒用戶匹配成功；若匹配得到的相似度屬于不匹配區(qū)間，處理器230發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息，并驅(qū)動LED燈變成綠色提醒用戶匹配成功，用戶可以放棄對可疑人物的跟蹤；若匹配得到的相似度屬于待識別區(qū)間，表示不能確定可疑人物的身份，處理器230驅(qū)動LED燈變成藍(lán)色提醒用戶需要進(jìn)ー步采集可疑人物的圖像，手機(jī)通過用戶界面提示是否需要進(jìn)ー步采集可疑人物的圖像。如果手機(jī)檢測到用戶發(fā)送了結(jié)束指令，或者因超時手機(jī)系統(tǒng)自動發(fā)出了結(jié)束指令，結(jié)束程序，處理器230 驅(qū)動LED燈熄滅。否則，繼續(xù)采集可疑人物的圖像，直到手機(jī)發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。另外，手機(jī)獲取的面部特征碼可存儲到本機(jī)的面部特征數(shù)據(jù)庫中，用于擴(kuò)充面部特征數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量，也可以通過射頻模塊240與服務(wù)器連接，將獲取的面部特征碼通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器中，更新服務(wù)器中的面部特征碼數(shù)據(jù)。另外，也可以在并將輸出的面部特征碼與面部特征數(shù)據(jù)庫中的目標(biāo)人物的面部特征碼進(jìn)行一一匹配前，通過射頻模塊MO向服務(wù)器發(fā)送請求更新數(shù)據(jù)庫指令，并在接收到服務(wù)器發(fā)送的更新數(shù)據(jù)庫指令后，接收服務(wù)器傳輸?shù)拿娌刻卣鞔a數(shù)據(jù)，并下載面部特征碼數(shù)據(jù)以更新面部特征碼數(shù)據(jù)庫。射頻模塊240可以是GSM、GPRS、TDS-CDMA、CDMA2000、WCDMA 中的ー種或多種。區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)的情況，當(dāng)攝像頭拍攝到的圖像模糊不清或目標(biāo)人物與攝像頭偏轉(zhuǎn)的角度超過限定的角度而造成匹配的結(jié)果位于待識別區(qū)間，即圖像不能被識別時，處理器會重新采集圖像，直到圖像能夠準(zhǔn)確被識別。并且，本發(fā)明結(jié)合人臉識別技術(shù)及移動終端技木，通過移動終端隨時隨地對目標(biāo)人物進(jìn)行采集圖像，有效的擴(kuò)大攝像頭的視場。以上所述僅為本發(fā)明的實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.ー種人臉識別方法，其特征在干，包括 采集包含人臉在內(nèi)的圖像；獲取所述圖像中人臉的面部特征；在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配所述獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個；若判斷屬于匹配區(qū)間，發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于不匹配區(qū)間，發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于待識別區(qū)間，返回執(zhí)行采集包含人臉在內(nèi)的圖像的步驟，直到檢測到結(jié)束指令或發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉識別方法，其特征在干，所述獲取圖像中人臉的面部特征的步驟包括獲取圖像中人臉的面部特征點；在所述面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配獲取的面部特征的步驟之后，包括若特征點的數(shù)量小于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征無效碼；若特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征碼；所述在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配獲取的面部特征的步驟包括在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配輸出的面部特征碼；所述判斷匹配的結(jié)果為屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個的步驟包括判斷所述輸出的面部特征碼與面部特征碼數(shù)據(jù)庫中的面部特征碼的相似度屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人臉識別方法，其特征在干，所述在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配輸出的面部特征碼步驟之前還包括如下步驟向服務(wù)器發(fā)送請求更新數(shù)據(jù)庫指令；若接收到服務(wù)器發(fā)送的更新數(shù)據(jù)庫指令，接收服務(wù)器傳輸?shù)拿娌刻卣鞔a數(shù)據(jù)，并下載所述面部特征碼數(shù)據(jù)以更新所述面部特征碼數(shù)據(jù)庫。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人臉識別方法，其特征在干，所述在特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值時，輸出面部特征碼步驟之后還包括如下步驟向所述服務(wù)器傳輸面部特征碼數(shù)據(jù)以更新所述服務(wù)器中的面部特征碼數(shù)據(jù)。
5.ー種人臉識別裝置，其特征在干，包括 采集模塊，用于采集包含人臉在內(nèi)的圖像； 獲取模塊，用于獲取所述圖像中人臉的面部特征；判斷模塊，用于在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配所述獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個；提示模塊，用于在判斷屬于匹配區(qū)間時，發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息；在判斷屬于不匹配區(qū)間時，發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息。
6.一種能識別人臉的移動終端，其特征在干，所述移動終端包括 攝像頭，用于采集包含人臉在內(nèi)的圖像；識別模塊，用于獲取所述圖像中人臉的面部特征；處理器，用于在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配所述獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個；若判斷屬于匹配區(qū)間，處理器發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息，若判斷屬于不匹配區(qū)間，處理器發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息，若判斷屬于待識別區(qū)間，處理器控制攝像頭重新采集包含人臉在內(nèi)的圖像，直到處理器檢測到結(jié)束指令或發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的移動終端，其特征在干，所述識別模塊還進(jìn)ー步用于獲取圖像中人臉的面部特征點，若特征點的數(shù)量小于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征無效碼；若特征點的數(shù)量大于或等于設(shè)定的閾值，則輸出面部特征碼；所述處理器還進(jìn)ー步用于在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配輸出的面部特征碼，判斷所述輸出的面部特征碼與面部特征碼數(shù)據(jù)庫中的面部特征碼的相似度屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪ー個。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的移動終端，其特征在干，所述移動終端還包括射頻模塊，用于向服務(wù)器發(fā)送請求更新數(shù)據(jù)庫指令及在接收到服務(wù)器發(fā)送的更新數(shù)據(jù)庫指令吋，接收服務(wù)器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的移動終端，其特征在干，所述射頻模塊還用于向所述服務(wù)器傳輸面部特征碼數(shù)據(jù)以更新所述服務(wù)器中的面部特征碼數(shù)據(jù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的移動終端，其特征在干，所述處理器還用于在啟動人臉識別吋，驅(qū)動LED燈變成紅色；在匹配結(jié)果屬于匹配區(qū)間或不匹配區(qū)間時，驅(qū)動LED燈變成綠色；在匹配結(jié)果屬于待識別區(qū)間吋，驅(qū)動LED燈變成藍(lán)色；在檢測到結(jié)束命令吋，驅(qū)動LED燈熄滅。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種人臉識別方法及裝置，所述方法包括采集包含人臉在內(nèi)的圖像；獲取圖像中人臉的面部特征；在面部特征數(shù)據(jù)庫中匹配獲取的面部特征，判斷匹配的結(jié)果屬于匹配區(qū)間、不匹配區(qū)間及待識別區(qū)間的哪一個；若判斷屬于匹配區(qū)間，發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于不匹配區(qū)間，發(fā)出非目標(biāo)人物的提示信息；若判斷屬于待識別區(qū)間，返回執(zhí)行采集包含人臉在內(nèi)的圖像的步驟，直到檢測到結(jié)束指令或發(fā)出識別出目標(biāo)人物的提示信息或非目標(biāo)人物的提示信息。本發(fā)明能夠當(dāng)攝像頭拍攝到的圖像模糊不清或目標(biāo)人物與攝像頭偏轉(zhuǎn)的角度超過限定的角度而造成匹配的結(jié)果位于待識別區(qū)間時，處理器會重新采集圖像，直到圖像能夠準(zhǔn)確被識別。
文檔編號G06K9/64GK102542299SQ20111040499
公開日2012年7月4日 申請日期2011年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月7日
發(fā)明者王亞輝 申請人:惠州Tcl移動通信有限公司