CN111783593B 基于人工智能的人脸识别方法、装置、电子设备及介质 （中国平安人寿保险股份有限公司）

2基于所述人脸特征信息点构建所述待识别图像的三维人脸图像征向量及3D形状融合模型的第二特征向量所述第一特征向量是指人脸在不同情况下的形基于所述多个目标值确定所述待识别图像的目标用对所述人脸区域进行灰度值处理，得到所述人脸区域的多个像素点当检测到任意灰度值大于阈值时，将所述任意灰度值对应的像素点确定为瞳孔边缘根据所述瞳孔边缘点确定所述人脸区域的瞳孔中心作为所述人脸特征信息3对于所述多个目标特征中的任意特征，确定所述任意特征所属的类型采用余弦距离公式计算所述任意特征与所述多个配置特征的相将所述多个相似距离值中数值最大的相似距离值确定为所述任意特确定与所述多个目标值对应的配置特征，并确定与该配置8.一种基于人工智能的人脸识别装置，其特征在模型的第一特征向量及3D形状融合模型的第二特征向量所述第一特征向量是指人脸在不同情况下的形状变化的参数，所述第二特征向量是指人脸在不同情况下的表情变化的参计算单元，用于计算所述多个目标特征与配置库处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1至7中任意一4[0014]利用检测窗口从所述待识别图像中选取所述多个肤色区域，得到多个待确定区[0017]根据本发明优选实施例，在利用预先训练好的人脸检测器检测所述目标图像之5利用SUSAN算子方法检测出所述人脸区域中的眼角、嘴角及眼部边缘作为所述人脸特征信所述多个目标特征对应的用户；6[0051]利用检测窗口从所述待识别图像中选取所述多个肤色区域，得到多个待确定区利用SUSAN算子方法检测出所述人脸区域中的眼角、嘴角及眼部边缘作为所述人脸特征信7所述多个目标特征对应的用户；[0081]处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述基于人工智能的人脸识别方述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述基于人工智能的[0086]图3是本发明实现基于人工智能的人脸识别方法的较佳实施例的电子设备的结构件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，F8Computing)的由大量主机或网络服务[0095]在本发明的至少一个实施例中，所述人脸识别指令可以是在预设时间内自动触9设备通过扰动法增加与所述图像数量对应的正样本区域的瞳孔中心作为所述人脸特征信息点，并利用SUSAN算子方法检测出所述人脸区域中板,用圆形模板在图像上移动,模板内部每个图像像素点的灰度值均与模板中心像素的灰度值进行比较,若模板内某个像素的灰度与模板中心像素(核)灰度的差值小于一定值,则置特征，所述电子设备采用余弦距离公式计算所述任意特征与所述多个配置特征的相似[0143]在本发明的至少一个实施例中，所述人脸识别指令可以是在预设时间内自动触[0147]在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元110从所述待识别图像中确定人脸[0152]所述确定单元110确定所述待识别图像中每个像素的亮度值，并检测每个亮度值差分特征构建深度二叉树，生成单元116采用bootstrap框架对所述深度二叉树进行级联，[0158]所述划分单元115将所述数据集按照预设比例随机划分为至少一个数据包，所述划分单元115将所述至少一个数据包中的任意一个数据包确定为所述测试样本，其余的数[0164]在本发明的至少一个实施例中，所述提取单元111从所述人脸区域中提取人脸特[0165]所述提取单元111对所述人脸区域进行灰度值处理，得到所述人脸区域的多个像述任意灰度值对应的像素点确定为瞳孔边缘点，所述提取单元111根据所述瞳孔边缘点确定所述人脸区域的瞳孔中心作为所述人脸特征信息点，并利用SUSAN算子方法检测出所述板,用圆形模板在图像上移动,模板内部每个图像像素点的灰度值均与模板中心像素的灰度值进行比较,若模板内某个像素的灰度与模板中心像素(核)灰度的差值小于一定值,则[0172]在本发明的至少一个实施例中，所述构建单元112基于所述人脸特征信息点构建[0178]在本发明的至少一个实施例中，所述提取单元111从所述三维人脸图像中提取多个目标特征的方式与所述提取单元111从所述人脸区域中提取人脸特征信息点的方式可以[0179]计算单元113计算所述多个目标特征与配置库中的配置特征的相似度，得到多个[0180]在本发明的至少一个实施例中，所述计算单元113计算所述多个目标特征与配置[0181]对于所述多个目标特征中的任意特征，所述计算单元113从所述三维人脸图像中个配置特征，所述计算单元113采用余弦距离公式计算所述任意特征与所述多个配置特征中数值最大的相似距离值确定为所述任意特征的目标值，所述计算单元113整合多个所述[0183]在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元110基于所述多个目标值确定所述[0184]所述确定单元110确定与所述多个目标值对应的配置特征，并确定与该配置特征[0187]如图3所示，是本发明实现基于人工智能的人脸识别方法的较佳实施例的电子设其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器[0191]所述处理器13执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个基于人工智能的人脸识别方法实施例中的步骤，或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描[0193]所述存储器12可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器13通过运行或实现所述电子设备1的各种功能。所述存储器12可主要包括存储程序区和存储数据区，其[0195]所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的现