(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210463737.1 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 京东方科技 集团股份有限公司 地址 100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号 (72)发明人 胡伟阳　祖春山　 (74)专利代理 机构 北京正理专利代理有限公司 11257 专利代理师 张帆 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 人脸识别方法、 识别装置、 识别系统、 计算机 设备和介质 (57)摘要 本发明公开了一种人脸识别方法、 识别装 置、 识别系统、 计算机设备和介质， 其中一实施例 的人脸识别方法包括： 使用人脸特征提取模型对 接收的待测图像进行人脸特征提取并输出第一 人脸特征矩阵； 根据预设置的人脸特征库的具有 多个人脸特征的第二人脸特征矩阵， 与第一人脸 特征矩阵进行人脸搜索并输出待测人脸与多个 人脸特征的人脸相似度矩阵； 根据人脸相似度矩 阵获取与待测人脸的最大相似度， 若最大相似度 满足预设置的识别阈值则根据人脸特征库输出 待测人脸的识别信息。 本发明提供的实施例通过 一步矩阵运算完成人脸搜索以获得待测人脸的 人脸特征与人脸特征库中各人脸特征的相似度， 能够避免现有技术中长时间高复杂度的循环嵌 套操作， 有效提升运 算速度。 权利要求书3页 说明书14页 附图3页 CN 114783031 A 2022.07.22 CN 114783031 A 1.一种人脸识别方法， 其特 征在于， 包括： 使用数据处理器的人脸特征提取模型对接收的待测图像进行人脸特征提取并输出待 测人脸的第一人脸特 征矩阵； 根据预设置的人脸特征库的具有多个人脸特征的第 二人脸特征矩阵， 通过数据处理器 将所述第二人脸特征矩阵与所述第一人脸特征矩阵进行人脸搜索 并输出所述待测人脸与 所述多个人脸特 征的人脸相似度矩阵； 根据所述人脸相似度矩阵获取与 所述待测人脸的最大相似度， 若所述最大相似度满足 预设置的识别阈值则根据所述人脸特征库输出所述待测人脸的识别信息， 所述识别信息包 括所述人脸特 征库中与所述 最大相似度对应的人脸信息 。 2.根据权利要求1所述的人脸识别方法， 其特征在于， 所述使用数据处理器的人脸特征 提取模型对接 收的待测图像进行人脸特征提取并输出待测人脸的第一人脸特征矩阵进一 步包括： 将所述待测图像加载到数据处 理器中； 使用人脸检测模型检测所述待测图像并输出 所述待测人脸的人脸图像数据； 使用人脸特征提取模型对所述人脸图像数据进行人脸特征提取并输出所述第一人脸 特征矩阵。 3.根据权利要求2所述的人脸识别方法， 其特征在于， 在所述使用人脸检测模型检测所 述待测图像并输出所述待测人脸的人脸图像数据之后， 在所述使用人脸特征提取模型对所 述人脸图像数据进行人脸特征提取并输出所述第一人脸特征矩阵之前， 所述人脸识别方法 还包括： 使用人脸关键点提取模型对所述人脸图像数据进行关键点提取并输出各关键点的位 置坐标； 根据所述人脸图像数据的各关键点的位置坐标， 使用人脸对齐模型对所述人脸图像数 据进行仿射变换以对齐所述人脸图像数据； 根据预设置的人脸图像质量阈值， 使用人脸质量模型对所述人脸图像数据进行 过滤。 4.根据权利要求2所述的人脸识别方法， 其特征在于， 在所述使用人脸特征提取模型对 所述人脸图像数据进 行人脸特征提取并输出所述第一人脸特征矩阵之后， 所述人脸识别方 法还包括： 对所述第一人脸特 征矩阵进行归一 化处理。 5.根据权利要求2所述的人脸识别方法， 其特征在于， 在所述根据 预设置的人脸特征库 的具有多个人脸特征的第二人脸特征矩阵， 通过数据处理器将所述第二人脸特征矩阵与所 述第一人脸特征矩阵进行人脸搜索 并输出所述待测人脸与所述多个人脸特征的人脸相似 度矩阵之前， 所述人脸识别方法还 包括： 对所述人脸特 征库的第二人脸特 征矩阵进行转置； 将所述人脸特 征库加载到所述数据处 理器中。 6.根据权利要求5所述的人脸识别方法， 其特征在于， 所述人脸特征库包括多个子人脸 特征库， 所述人脸识别方法包括： 选择一个子人脸特 征库； 所述对所述人脸特征库的第 二人脸特征矩阵进行转置进一步包括： 对选择的子人脸特权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114783031 A 2征库的第二人脸特 征矩阵进行转置； 所述将所述人脸特征库加载到数据处理器中进一步包括： 将转置的子人脸特征库加载 到所述数据处 理器中； 所述根据 预设置的人脸特征库的具有多个人脸特征的第 二人脸特征矩阵， 通过数据处 理器将所述第二人脸特征矩阵与所述第一人脸特征矩阵进行人脸搜索 并输出所述待测人 脸与所述多个人脸特征的人脸相似度 矩阵进一步包括： 将转置的子人脸特征库的第二人脸 特征矩阵与所述第一人脸特征矩阵进行人脸搜索 并输出所述待测人脸与所述多个人脸特 征的子人脸相似度矩阵； 所述根据 所述人脸相似度矩阵获取与所述待测人脸的最大相似度， 若所述最大相似度 满足预设置的识别阈值则根据所述人脸特征库输出所述待测人脸的识别信息进一步包括： 根据子人脸相似度矩阵获取与所述待测人脸的最大相似度， 若所述最大相似度满足预设置的识别 阈值则根据所述子人脸特征库输出所述待测人 脸的识别 信息， 并结束人脸识别， 若所述最大相似度不满足预设置的识别 阈值则判断所述多个子人脸特征库中是否还 有未转置的子人脸特征库， 若有 未转置的子人脸特征库则跳转至所述选择一个子人脸特征 库， 否则结束人脸识别。 7.根据权利要求5所述的人脸识别方法， 其特征在于， 在所述对所述人脸特征库的第 二 人脸特征矩阵进行转置之前， 所述人脸识别方法还 包括： 建立所述人脸特征库， 包括： 根据接收的多个人脸图像进行人脸检测和特征提取并形 成具有多个人脸特征的第二人脸特征矩阵， 以及与第二人脸特征矩阵的各人脸特征一一对 应的人脸信息 。 8.一种人脸识别装置， 其特征在于， 包括中央处理器和数据处理器， 其中， 所述中央处 理器配置为： 将接收的待测图像传输至所述数据处理器， 使得所述数据处理器使用人脸特征提取模 型对所述待测图像进 行人脸特征提取并输出待测人脸的第一人脸特征矩阵， 根据预设置的 人脸特征库的具有多个人脸特征的第二人脸特征矩阵、 与所述第一人脸特征矩阵进行人脸 搜索并输出 所述待测人脸与所述多个人脸特 征的人脸相似度矩阵； 根据所述人脸相似度矩阵获取与 所述待测人脸的最大相似度， 若所述最大相似度满足 预设置的识别阈值则根据所述人脸特征库输出所述待测人脸的识别信息， 所述识别信息包 括所述人脸特 征库中与所述 最大相似度对应的人脸信息 。 9.根据权利要求8所述的人脸识别装置， 其特征在于， 所述人脸识别装置还包括内部存 储器， 所述中央处 理器进一 步配置为： 将存储在所述内部存储器的所述待测图像加载到所述数据处理器中， 使得所述数据处 理器使用人脸检测模型检测所述待测图像并输出所述待测人脸的人脸图像数据， 使用人脸 特征提取模型对所述人脸图像数据进 行人脸特征提取并输出所述第一人脸特征矩阵， 对所 述第一人脸特 征矩阵进行归一 化处理； 对存储在所述内部存储器的所述人脸特征库的第 二人脸特征矩阵进行转置， 将所述人 脸特征库加载到所述数据处理器中， 使得所述数据处理器将所述人脸特征库的第二人脸特 征矩阵与所述第一人脸特征矩阵进行人脸搜索 并输出所述待测人脸与所述多个人脸特征权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114783031 A 3