一种具备自学功能的人脸识别方法和系统

摘要

本发明提供一种具备自学功能的人脸识别方法和系统，通过人脸静态图像采集模块、人脸静态特征提取模块获取人脸特征数据，该数据作为初始的无偏移图像经分类器存储于用户数据储存单元，当用户进行身份识别时，通过人脸动态采集模块、人脸动态特征提取模块获得人脸动态特征数据，将该动态特征数据输入分类预处理模块进行分类并导入人脸特征对比模块，进行用户的人脸特征数据识别，一旦用户识别通过后，该系统的用户图像自学模块会将符合要求的人脸动态特征数据持续在用户数据储存单元进行有效补充或替换更新，以解决待识别用户随着时间的变化，参照系图像与本人特征数据存在较大偏差导致无法识别的问题及提高识别率，通过该系统可提高用户识别的准确性及识别速度。

主权项

一种具备自学习功能的人脸识别方法，其特征在于包括：S1、采集待识别用户的人脸静态图像该静态图像为正面且亮度、清晰度符合要求；S2、将采集到的人脸静态图像按照统一尺寸进行归一化处理，并通过算法获取人脸静态特征数据作为标准图像数据样本；S3、保存用户的人脸特征数据，其中包括将S2获取的人脸静态特征数据与所对应的用户个人资料关联，该关联数据作为用户的人脸特征数据的标准图像数据样本进行保存，还包括将S8输出的人脸动态特征数据与所对应的用户个人资料关联，该关联数据作为用户的人脸特征数据的辅助图像数据样本进行保存，当辅助图像数据样本数量超过预置值时，后采集的辅助图像数据样本自动覆盖先采集的辅助图像数据样本；S4、当用户进行人脸动态识别时，采集至少1幅成像效果符合要求的图像；S5、将动态采集的符合要求的人脸图像，按照统一尺寸进行归一化处理，并通过算法获取该图像的人脸动态特征数据；S6、将该图像的人脸动态特征数据与S3存储的用户的人脸特征数据作比对，判断两者数据是否匹配；S7、若数据匹配成功，则视为用户通过人脸识别，并运用声音、文字、图像或指示灯的提示信息输出识别结果；S8、判断通过人脸识别的人脸图像的成像效果是否符合要求，若是，则将该人脸图像所对应的人脸动态特征数据输出至S3步骤；当该用户再次进行人脸识别时，重复S4至S8。