本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉識(shí)別方法及人臉識(shí)別設(shè)備。

背景技術(shù)：

人臉識(shí)別產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，人臉識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。

現(xiàn)有的人臉識(shí)別設(shè)備是通過采集面部的圖像特征來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別，具體步驟包括：采集靠近人臉識(shí)別設(shè)備的戴眼鏡的用戶人臉圖像；對(duì)采集到人臉圖像進(jìn)行圖像特征提??；利用這些圖像特征，對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行登記，再比對(duì)或識(shí)別。

但是由于戴眼鏡的用戶越來(lái)越多，由于眼鏡會(huì)遮擋住面部，特別是眼睛周圍的特征點(diǎn)，這部分特征在識(shí)別過程中所占權(quán)重比較大，導(dǎo)致人臉識(shí)別設(shè)備對(duì)戴眼鏡的用戶在識(shí)別時(shí)的準(zhǔn)確率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉識(shí)別方法及人臉識(shí)別設(shè)備，用于提高戴眼鏡用戶在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供了一種人臉識(shí)別方法，具體包括：

獲取第一人臉圖像的圖像特征，所述第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；

獲取第二人臉圖像的圖像特征，所述第二人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，所述第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的左臉圖像；

獲取第三人臉圖像的圖像特征，所述第三人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，所述第二部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的右臉圖像；

根據(jù)所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征確定目標(biāo)圖像特征；

根據(jù)所述目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征；

根據(jù)所述低維圖像特征對(duì)所述戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，人臉識(shí)別設(shè)備在需要獲取到第一人臉的圖像特征時(shí)，可以通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第一人臉的圖像特征。

結(jié)合第一方面，在第一方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，人臉識(shí)別設(shè)備可以通過預(yù)置的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對(duì)第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征進(jìn)行圖像特征串聯(lián)確定目標(biāo)圖像特征。

結(jié)合第一方面，在第一方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)人臉識(shí)別設(shè)備在需要根據(jù)目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征時(shí)，可以提取目標(biāo)圖像特征的高維度特征，選取高維度特征中的目標(biāo)子集特征作為低維圖像特征，該目標(biāo)子集特征包含于高維度特征。

結(jié)合第一方面，在第一方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)人臉識(shí)別設(shè)備在需要根據(jù)目標(biāo)特征生成低維圖像特征時(shí)，可以將目標(biāo)圖像特征中的高維度特征經(jīng)過預(yù)置函數(shù)映射至低維度得到低維圖像特征。

本發(fā)明實(shí)施例第二方面提供了一種人臉識(shí)別設(shè)備，具體包括：

第一獲取模塊，用于獲取第一人臉圖像的圖像特征，所述第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；

第二獲取模塊，用于獲取第二人臉圖像的圖像特征，所述第二人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，所述第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的左臉圖像；

第三獲取模塊，用于獲取第三人臉圖像的圖像特征，所述第三人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，所述第二部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的右臉圖像；

第四獲取模塊，用于根據(jù)所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征確定目標(biāo)圖像特征；

生成模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征；

識(shí)別模塊，用于根據(jù)所述低維圖像特征對(duì)所述戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

本發(fā)明實(shí)施例第三方面提供了一種人臉識(shí)別設(shè)備，包括：

中央處理器、存儲(chǔ)器、存儲(chǔ)介質(zhì)、電源、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口以及輸入輸出接口；

通過調(diào)用所述存儲(chǔ)器或存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)的操作指令，所述中央處理器，用于執(zhí)行如下步驟：

獲取第一人臉圖像的圖像特征，所述第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；

獲取第二人臉圖像的圖像特征，所述第二人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，所述第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的左臉圖像；

獲取第三人臉圖像的圖像特征，所述第三人臉圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，所述第二部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的右臉圖像；

根據(jù)所述第一人臉圖像的圖像特征、所述第二人臉圖像的圖像特征以及所述第三人臉圖像的圖像特征確定目標(biāo)圖像特征；

根據(jù)所述目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征；

根據(jù)所述低維圖像特征對(duì)所述戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實(shí)施例具有以下優(yōu)點(diǎn)：獲取第一人臉圖像的第一圖像特征，獲取第二人臉圖像的第二圖像特征，獲取第三人臉圖像的第三圖像特征，根據(jù)所述第一圖像特征、所述第二圖像特征以及所述第三圖像特征確定目標(biāo)特征；根據(jù)所述目標(biāo)特征生成低維特征；根據(jù)低維特征對(duì)戴眼睛用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。由此可見，采集的圖像特征是用戶整個(gè)人臉的圖像特征以及戴眼鏡部分以下的人臉圖像特征，通過對(duì)著三個(gè)人臉圖像進(jìn)行特征提取，且將提取的特征生成低維特征并保存，由于是分別提取了整個(gè)面部特征以及戴眼鏡部分以下的面部特征，可以提高戴眼鏡用戶在識(shí)別時(shí)的準(zhǔn)確率。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別方法的一個(gè)實(shí)施例示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別方法的另一實(shí)施例示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別設(shè)備的一個(gè)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別設(shè)備的另一結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉識(shí)別方法及人臉識(shí)別設(shè)備，用于提高戴眼鏡用戶在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明的說(shuō)明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于區(qū)別類似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描述的內(nèi)容以外的順序?qū)嵤?。此外，術(shù)語(yǔ)“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

請(qǐng)參閱圖1，本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別方法的一個(gè)實(shí)施例包括：

101、獲取第一人臉圖像的圖像特征。

本實(shí)施例中，當(dāng)戴眼鏡用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別或者登記時(shí)，人臉識(shí)別設(shè)備可以獲取戴眼鏡用戶的第一人臉圖像的圖像特征，該第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像，包括戴眼鏡用戶的全部人臉圖像，即戴眼鏡用戶的頭部以及肩部的圖像。

102、獲取第二人臉圖像的圖像特征。

本實(shí)施例中，人臉識(shí)別設(shè)備可以獲取到戴眼鏡用戶的第二人臉的圖像特征，該第二人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，該第一部分人臉的圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉圖像的左臉圖像，該左臉圖像占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的比例為預(yù)設(shè)數(shù)值，也就是說(shuō)，該左臉圖像可以占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的1/2，也可以為1/3或其他數(shù)值，具體此處不作限定。

103、獲取第三人臉圖像的圖像特征。

本實(shí)施例中，人臉識(shí)別設(shè)備可以獲取到戴眼鏡用戶的第三人臉的圖像特征，該第三人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，該第二部分人臉的圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉圖像的右臉圖像，該右臉圖像占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的比例為預(yù)設(shè)數(shù)值，也就是說(shuō)，該右臉圖像可以占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的1/2，也可以為1/3或其他數(shù)值，具體此處不作限定。

需要說(shuō)明的是，該左臉圖像與該右臉圖像為該戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉不同部位的圖像，該右臉圖像的尺寸與該左臉圖像的尺寸相匹配。

需要說(shuō)明的是，通過步驟101可以獲取到第一人臉圖像的圖像特征，通過步驟102可以獲取到第二人臉圖像的圖像特征，通過步驟103可以獲取到第三人臉圖像的圖像特征，然而，這幾個(gè)步驟之間并沒有先后執(zhí)行順序的限制，可以先執(zhí)行步驟101，也可以先執(zhí)行步驟102，也可以先執(zhí)行步驟103，或者同時(shí)執(zhí)行，具體此處不作限定。

104、根據(jù)第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉圖像的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征獲取目標(biāo)圖像特征。

本實(shí)施例中，當(dāng)人臉識(shí)別設(shè)備獲取到第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉圖像的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征之后，可以根據(jù)該三個(gè)人臉圖像的圖像特征獲取目標(biāo)圖像特征。

105、根據(jù)目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征。

本實(shí)施例中，人臉識(shí)別設(shè)備獲取目標(biāo)圖像特征之后，可以根據(jù)該目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征。

106、根據(jù)低維圖像特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

本實(shí)施例中，在人臉識(shí)別設(shè)備獲取到低維圖像特征之后，可以與戴眼鏡用戶的ID進(jìn)行匹配并保存至本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)戴眼鏡用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，可以從本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中提取該低維圖像特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例不限于戴眼鏡用戶的識(shí)別，用戶的眼鏡僅僅是一個(gè)分界線，用來(lái)對(duì)用戶在眼鏡以下的人臉以及用戶在眼鏡以上的人臉進(jìn)行分界，不戴眼鏡的用戶也可以進(jìn)行識(shí)別，或者戴眼鏡用戶在不戴眼鏡時(shí)登記，識(shí)別時(shí)戴眼鏡是可以識(shí)別的，上述僅以戴眼鏡為例進(jìn)行說(shuō)明。

綜上所述，當(dāng)戴眼鏡用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別或者登記時(shí)，可以獲取戴眼鏡用戶的第一人臉圖像特征、戴眼鏡用戶在眼鏡以下的左臉圖像的圖像特征特征以及戴眼鏡用戶在眼鏡以下的右臉圖像的圖像特征，且根據(jù)這三個(gè)人臉圖像特征獲取目標(biāo)圖像特征，根據(jù)目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征，根據(jù)低維圖像特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。由于是分別提取了整個(gè)面部圖像特征以及戴眼鏡部分以下的面部圖像特征，可以提高戴眼鏡用戶在識(shí)別時(shí)候的準(zhǔn)確率。

請(qǐng)參閱圖2，本發(fā)明實(shí)施例人臉識(shí)別方法的另一實(shí)施例包括：

201、獲取第一人臉圖像。

本實(shí)施例中，當(dāng)戴眼鏡用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，人臉識(shí)別設(shè)備可以采集戴眼鏡用戶的第一人臉圖像，該第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像，包括戴眼鏡用戶的全部人臉圖像，即戴眼鏡用戶的頭部以及肩部的圖像。

202、通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第一人臉圖像的圖像特征。

本實(shí)施例中，當(dāng)人臉識(shí)別設(shè)備采集到戴眼鏡用戶的第一人臉圖像之后，人臉識(shí)別設(shè)備可以通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第一人臉圖像的圖像特征。

203、獲取第二人臉圖像。

本實(shí)施例中，人臉識(shí)別設(shè)備可以獲取戴眼鏡用戶的第二人臉圖像，該第二人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，該第一部分人臉的圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉圖像的左臉圖像，該左臉圖像占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的比例為預(yù)設(shè)數(shù)值，也就是說(shuō)，該左臉圖像可以占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的1/2，也可以為1/3或其他數(shù)值，具體此處不作限定。

204、通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第二人臉圖像的圖像特征。

本實(shí)施例中，當(dāng)人臉識(shí)別獲取到戴眼鏡用戶的第二人臉圖像之后，可以通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第二人臉圖像的圖像特征。

205、獲取第三人臉圖像。

本實(shí)施例中，人臉識(shí)別可以獲取戴眼鏡用戶的第三人臉圖像，該第三人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，該第二部分人臉的圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉圖像的右臉圖像，該右臉圖像占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的比例為預(yù)設(shè)數(shù)值，也就是說(shuō)，該右臉圖像可以占戴眼鏡用戶在眼鏡以下人臉圖像的1/2，也可以為1/3或其他數(shù)值，具體此處不作限定，該右臉圖像的尺寸與該左臉圖像的尺寸相匹配。

需要說(shuō)明的是，人臉識(shí)別設(shè)備在獲取第二人臉圖像以及第三人臉圖像時(shí)，可以重新采集戴眼鏡用戶在眼鏡以下的左臉圖像以及在眼鏡以下的右臉圖像，也可以提取采集得到的第一人臉圖像中眼鏡以下的左臉圖像以及眼鏡以下的右臉圖像，具體此處不作限定。

206、通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第三人臉圖像的圖像特征。

本實(shí)施例中，當(dāng)采集到戴眼鏡用戶的第三人臉圖像之后，人臉識(shí)別設(shè)備可以通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第三人臉圖像的圖像特征。

需要說(shuō)明的是，人臉識(shí)別設(shè)備通過步驟201至步驟202可以得到第一人臉圖像的圖像特征，通過步驟203至步驟204可以得到第二人臉圖像的圖像特征，通過步驟205至步驟206可以得到第三人臉圖像的圖像特征，然而，這幾個(gè)步驟之間并沒有先后執(zhí)行的順序限制，可以先執(zhí)行步驟201至步驟202，也可以先執(zhí)行步驟203至步驟204，也可以先執(zhí)行步驟205至步驟206，或者同時(shí)執(zhí)行，具體此處不作限定。

207、通過預(yù)置的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對(duì)第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉圖像的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征進(jìn)行圖像特征串聯(lián)確定目標(biāo)圖像特征。

本實(shí)施例中，當(dāng)獲取到第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉圖像的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征之后，人臉識(shí)別設(shè)備可以通過預(yù)置的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對(duì)這三個(gè)人臉圖像的圖像特征進(jìn)行圖像特征串聯(lián)得到目標(biāo)圖像特征。

208、提取目標(biāo)圖像特征中的高維度特征。

本實(shí)施例中，由于獲取到的目標(biāo)圖像特征中包含有高維度圖像特征，人臉識(shí)別設(shè)備可以提取該目標(biāo)圖像特征中的高維度圖像特征。

209、選取高維度特征中的目標(biāo)子集特征作為低維圖像特征。

本實(shí)施例中，當(dāng)提取得到目標(biāo)圖像特征中的高維度特征之后，人臉識(shí)別設(shè)備可以選取高維度特征中的目標(biāo)子集特征作為低維圖像特征。

需要說(shuō)明的是，根據(jù)目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征可以有很多種方式，例如將目標(biāo)圖像特征中的高維度特征經(jīng)過預(yù)置函數(shù)映射至低維度得到低維圖像特征，上面僅以選取高維度特征中的目標(biāo)子集特征作為低維圖像特征為例進(jìn)行說(shuō)明，具體此處不作限定。

210、根據(jù)低維圖像特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

本實(shí)施例中，當(dāng)?shù)玫侥繕?biāo)圖像中的低維特征之后，可以與戴眼鏡用戶的ID進(jìn)行匹配并保存于人臉識(shí)別設(shè)備的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)戴眼鏡用戶在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，可以從本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中提取該低維特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

綜上所述，當(dāng)戴眼鏡用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，可以獲取戴眼鏡用戶的第一人臉圖像特征、戴眼鏡用戶在眼鏡以下的左臉圖像的圖像特征以及戴眼鏡用戶在眼鏡以下的右臉圖像的圖像特征，且根據(jù)這三個(gè)人臉圖像特征獲取目標(biāo)圖像特征，根據(jù)目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征，根據(jù)低維圖像特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。由于是分別提取了整個(gè)面部圖像特征以及戴眼鏡部分以下的面部圖像特征，可以提高戴眼鏡用戶在識(shí)別時(shí)候的準(zhǔn)確率。

上面從人臉識(shí)別方法的角度對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明，下面從人臉識(shí)別設(shè)備的角度對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明。

請(qǐng)參閱圖3，本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別設(shè)備的一個(gè)實(shí)施例包括：

第一獲取模塊301，用于獲取第一人臉圖像的圖像特征，第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；

第二獲取模塊302，用于獲取第二人臉圖像的圖像特征，第二人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的左臉圖像；

第三獲取模塊303，用于獲取第三人臉圖像的圖像特征，第三人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，第二部分人臉的圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的右臉圖像；

第四獲取模塊304，用于根據(jù)第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉圖像的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征獲取目標(biāo)圖像特征；

生成模塊305，用于根據(jù)目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征；

識(shí)別模塊306，用于根據(jù)低維圖像特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

本實(shí)施例中的人臉識(shí)別設(shè)備的各模塊與單元之間的交互方式如前述圖2所示實(shí)施例中的描述，具體此處不再贅述。

本實(shí)施例中，當(dāng)戴眼鏡用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，可以通過第一獲取模塊301獲取第一人臉圖像的圖像特征，通過第二獲取模塊302獲取第二人臉圖像的圖像特征，通過第三獲取模塊303獲取第三人臉圖像的圖像特征，通過第四獲取模塊304目標(biāo)圖像特征，通過生成模塊305生成低維圖像特征，通過識(shí)別模塊306對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。由于是分別提取了整個(gè)面部圖像特征以及戴眼鏡部分以下的面部圖像特征，可以提高戴眼鏡用戶在識(shí)別時(shí)候的準(zhǔn)確率。

為了便于理解，下面結(jié)合圖4進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

請(qǐng)參閱圖4，本發(fā)明實(shí)施例中人臉識(shí)別設(shè)備的另一實(shí)施例包括：

第一獲取模塊401，用于獲取第一人臉圖像的圖像特征，第一人臉圖像為戴眼鏡用戶完整的人臉圖像；

第二獲取模塊402，用于獲取第二人臉圖像的圖像特征，第二人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第一部分人臉的圖像，第一部分人臉的圖像為所述戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的左臉圖像；

第三獲取模塊403，用于獲取第三人臉圖像的圖像特征，第三人臉圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的第二部分人臉的圖像，第二部分人臉的圖像為戴眼鏡用戶在眼鏡以下的人臉的圖像的右臉圖像；

第四獲取模塊404，用于根據(jù)第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉圖像的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征獲取目標(biāo)圖像特征；

生成模塊405，用于根據(jù)目標(biāo)圖像特征生成低維圖像特征；

識(shí)別模塊406，用于根據(jù)低維圖像特征對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。

其中，第一獲取模塊401可以進(jìn)一步包括：

第一提取單元4011，用于通過預(yù)置的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊提取第一人臉圖像的圖像特征。

第四獲取模塊404可以進(jìn)一步包括：

第一處理單元4041，用于通過預(yù)置的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對(duì)第一人臉圖像的圖像特征、第二人臉圖像的圖像特征以及第三人臉圖像的圖像特征進(jìn)行圖像特征串聯(lián)得到目標(biāo)圖像特征。

生成模塊405可以進(jìn)一步包括：

第二提取單元4051，用于提取目標(biāo)圖像特征中的高維度特征；

選取單元4052，用于選取高維度特征中的目標(biāo)子集特征作為低維圖像特征，目標(biāo)子集特征包含于高維度特征；

或，

第二處理單元4053，用于將目標(biāo)圖像特征中的高維度特征經(jīng)過預(yù)置函數(shù)映射至低維度得到低維圖像特征。

本實(shí)施例中的人臉識(shí)別設(shè)備的各模塊與單元之間的交互方式如前述圖2所示實(shí)施例中的描述，具體此處不再贅述。

本實(shí)施例中，當(dāng)戴眼鏡用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，可以通過第一獲取模塊401獲取第一人臉圖像的圖像特征，通過第二獲取模塊402獲取第二人臉圖像的圖像特征，通過第三獲取模塊403獲取第三人臉圖像的圖像特征，通過第四獲取模塊404目標(biāo)圖像特征，通過生成模塊405生成低維圖像特征，通過識(shí)別模塊406對(duì)戴眼鏡用戶進(jìn)行人臉識(shí)別。由于是分別提取了整個(gè)面部圖像特征以及戴眼鏡部分以下的面部圖像特征，可以提高戴眼鏡用戶在識(shí)別時(shí)候的準(zhǔn)確率。

請(qǐng)參閱圖5，圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉識(shí)別設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖，該人臉識(shí)別設(shè)備500可因配置或性能不同而產(chǎn)生比較大的差異，可以包括一個(gè)或一個(gè)以上中央處理器(central processing units，CPU)522(例如，一個(gè)或一個(gè)以上處理器)和存儲(chǔ)器32，一個(gè)或一個(gè)以上存儲(chǔ)應(yīng)用程序542或數(shù)據(jù)544的存儲(chǔ)介質(zhì)30(例如一個(gè)或一個(gè)以上海量存儲(chǔ)設(shè)備)。其中，存儲(chǔ)器532和存儲(chǔ)介質(zhì)530可以是短暫存儲(chǔ)或持久存儲(chǔ)。存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)530的程序可以包括一個(gè)或一個(gè)以上模塊(圖示沒標(biāo)出)，每個(gè)模塊可以包括對(duì)服務(wù)器中的一系列指令操作。更進(jìn)一步地，中央處理器522可以設(shè)置為與存儲(chǔ)介質(zhì)530通信，在人臉識(shí)別設(shè)備500上執(zhí)行存儲(chǔ)介質(zhì)530中的一系列指令操作。

人臉識(shí)別設(shè)備500還可以包括一個(gè)或一個(gè)以上電源526，一個(gè)或一個(gè)以上有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口550，一個(gè)或一個(gè)以上輸入輸出接口558，和/或，一個(gè)或一個(gè)以上操作系統(tǒng)541，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，F(xiàn)reeBSDTM等等。

上述實(shí)施例中由人臉識(shí)別設(shè)備所執(zhí)行的步驟可以基于該圖5所示的人臉識(shí)別設(shè)備結(jié)構(gòu)。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過程，在此不再贅述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。