基于双重特征进行人脸识别的方法和终端的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于双重特征进行人脸识别的方法和终端，以提高图像识别的正确率。所述方法包括：获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E；将第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，编码E’为已识别人物第二生物特征的编码；若匹配结果为第一生物特征的编码F与编码F’以及第二生物特征的编码E与编码E’成功匹配，则识别待识别人物与已识别人物为同一对象。与现有技术仅仅通过脸部特征的识别来识别人物相比，本发明明显减小了误识别的概率，大大提高了识别精度，在图像识别领域增强了图像识别的可靠性。
【专利说明】基于双重特征进行人脸识别的方法和终端
【技术领域】
[0001]本发明属于图像识别领域，尤其涉及一种基于双重特征进行人脸识别的方法和终端。
【背景技术】
[0002]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤:提取特征、建索引以及查询。
[0003]在图像识别领域，人脸识别是一个重要的研究方向。从生物学角度，每个人的脸部图像其实是独一无二的，哪怕是看上去长得非常相像的两个人(例如双胞胎)，如果采用专业的图像识别系统来识别，仍然能够找出区别的地方。因此，通过对人脸的识别来验证一个人的身份，是图像识别的重要应用之一。
[0004]现有的一种人脸识别方法是采集被识别对象的脸部图像，将采集的脸部图像与数据库存储的目标图像匹配。若两者匹配成功，则成功识别出被识别对象。
[0005]然而，由于在图像采集和/或匹配环节会存在一定的误差，特别是比对数量较大时，这种误差更大，因此，上述人脸识别的方法存在难以避免的误识别概率。
【发明内容】
[0006]本发明提供一种基于双重特征进行人脸识别的方法和终端，以提高图像识别的正确率。
[0007]本发明第一方面提供基于双重特征进行人脸识别的方法，包括:
[0008]获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E ；
[0009]将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，所述编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，所述编码E’为所述已识别人物第二生物特征的编码；
[0010]若所述匹配结果为所述第一生物特征的编码F与所述编码F’以及所述第二生物特征的编码E与所述编码E’成功匹配，则识别所述待识别人物与所述已识别人物为同一对象。
[0011]结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述待识别人物第一生物特征为所述待识别人物的脸部特征，所述待识别人物第二生物特征为所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征为所述已识别人物的脸部特征，所述已识别人物第二生物特征为所述已识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征的编码为所述已识别人物脸部特征的编码f’，所述已识别人物第二生物特征的编码为所述已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’。
[0012]结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述获取待识别人物第一生物特征的编码F包括:
[0013]采用大视角摄像头拍摄所述待识别人物的脸部图像；
[0014]针对所述待识别人物的脸部图像，提取所述待识别人物的脸部特征后编码，得到所述待识别人物的脸部特征的编码f ;
[0015]所述获取待识别人物第二生物特征的编码E，包括:
[0016]采用远焦摄像头拍摄所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像；
[0017]针对所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，提取所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征后编码，得到所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征的编码e。
[0018]结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果包括:
[0019]将所述编码f与所述编码f’比对；
[0020]若所述编码f与所述编码f’的差别大于设定的第一阈值，则输出匹配失败的匹配结果，否则，将所述编码e与所述编码e’比对；
[0021]若所述编码f与所述编码f’的差别不大于设定的第一阈值，并且所述编码e与所述编码e’的差别不大于设定的第二阈值，则输出匹配成功的匹配结果；
[0022]若所述编码f与所述编码f’的差别大于设定的第一阈值、所述编码e与所述编码e’的差别大于设定的第二阈值、或者所述编码f与所述编码f ’的差别大于设定的第一阈值并且所述编码e与所述编码e’的差别大于设定的第二阈值，则输出匹配失败的匹配结果。
[0023]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式、第一方面的第二种可能的实现方式或第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E之前，所述方法还包括:
[0024]对某一人物第一生物特征和第二生物特征进行获取；
[0025]对所述获取的某一人物第一生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第一生物特征的编码F’ ；
[0026]对所述获取的某一人物第二生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第二生物特征的编码E’ ；
[0027]保存所述编码F’和编码E’。
[0028]本发明第二方面提供一种基于双重特征进行人脸识别的终端，包括:
[0029]编码获取模块，用于获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E ;
[0030]匹配模块，用于将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，所述编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，所述编码E’为所述已识别人物第二生物特征的编码；
[0031]识别模块，用于若所述匹配结果为所述第一生物特征的编码F与所述编码F’以及所述第二生物特征的编码E与所述编码E’成功匹配，则识别所述待识别人物与所述已识别人物为同一对象。
[0032]结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述待识别人物第一生物特征为所述待识别人物的脸部特征，所述待识别人物第二生物特征为所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征为所述已识别人物的脸部特征，所述已识别人物第二生物特征为所述已识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征的编码为所述已识别人物脸部特征的编码f’，所述已识别人物第二生物特征的编码为所述已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’。
[0033]结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述编码获取模块包括第一编码获取单元和第二编码获取单元，所述第一编码获取单元包括大视角摄像头和第一提取单元，所述第二编码获取单元包括远焦摄像头和第二提取单元；
[0034]所述大视角摄像头，用于拍摄所述待识别人物的脸部图像；
[0035]所述第一提取单元，用于针对所述待识别人物的脸部图像，提取所述待识别人物的脸部特征后编码，得到所述待识别人物的脸部特征的编码f ;
[0036]所述远焦摄像头，用于拍摄所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像；
[0037]所述第二提取单元，用于针对所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，提取所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征后编码，得到所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征的编码e。
[0038]结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述匹配模块包括:
[0039]第一比对单元，用于将所述编码f与所述编码f’比对；
[0040]第一输出单元，用于若所述第一比对单元的比对结果为所述编码f与所述编码f’的差别大于设定的第一阈值，则输出匹配失败的匹配结果；
[0041]第二比对单元，用于在所述第一比对单元的比对结果为所述编码f与所述编码f’的差别不大于所述设定的第一阈值时，将所述编码e与所述编码e’比对；
[0042]第二输出单元，用于若所述第一比对单元的比对结果为所述编码f与所述编码f’的差别不大于设定的第一阈值，并且所述第二比对单元的比对结果为所述编码e与所述编码e’的差别不大于设定的第二阈值，则输出匹配成功的匹配结果，否则，输出匹配失败的匹配结果。
[0043]结合第二方面、第二方面的第一种可能的实现方式、第二方面的第二种可能的实现方式或第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述终端还包括:
[0044]特征获取模块，用于对某一人物第一生物特征和第二生物特征进行获取；
[0045]第一编码模块，用于对所述获取的某一人物第一生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第一生物特征的编码F’ ；
[0046]第二编码模块，用于对所述获取的某一人物第二生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第二生物特征的编码E’ ；
[0047]保存模块，用于保存所述编码F’和编码E’。
[0048]从上述本发明实施例可知，本发明通过将待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E分别与已识别人物第一生物特征的编码F’和第二生物特征的编码E’进行匹配，在两者成功匹配后，才识别待识别人物与已识别人物为同一对象。由于是基于两种特征的匹配后得出的人脸识别结果，因此，与现有技术仅仅通过脸部特征的识别来识别人物相比，本发明明显减小了误识别的概率，大大提高了识别精度，在图像识别领域增强了图像识别的可靠性。
【专利附图】
【附图说明】
[0049]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0050]图1是本发明实施例一提供的基于双重特征进行人脸识别的方法的实现流程示意图；
[0051]图2是本发明实施例二提供的某人2006年和2013年的白色眼球的血管纹路对比示意图；
[0052]图3是本发明实施例三提供的基于双重特征进行人脸识别的方法的实现流程示意图；
[0053]图4是本发明实施例四提供的基于双重特征进行人脸识别的终端的结构示意图；
[0054]图5是本发明实施例五提供的基于双重特征进行人脸识别的终端的结构示意图；
[0055]图6是本发明实施例六提供的基于双重特征进行人脸识别的终端的结构示意图；
[0056]图7_a是本发明实施例七提供的基于双重特征进行人脸识别的终端的结构示意图；
[0057]图7_b是本发明实施例八提供的基于双重特征进行人脸识别的终端的结构示意图；
[0058]图7-c是本发明实施例九提供的基于双重特征进行人脸识别的终端的结构示意图。
【具体实施方式】
[0059]为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0060]本发明实施例提供基于双重特征进行人脸识别的方法，所述方法包括:获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E ;将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，所述编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，所述编码E’为所述已识别人物第二生物特征的编码；若所述匹配结果为所述第一生物特征的编码F与所述编码F’以及所述第二生物特征的编码E与所述编码E’成功匹配，则识别所述待识别人物与所述已识别人物为同一对象。本发明实施例还提供相应的基于双重特征进行人脸识别的终端。以下分别进行详细说明。
[0061]请参阅附图1，是本发明实施例一提供的基于双重特征进行人脸识别的方法的实现流程，其执行主体可以是一种终端，例如，智能手机、平板电脑等。附图1示例的基于双重特征进行人脸识别的方法主要包括以下步骤SlOl至步骤S103:
[0062]SlOl，获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E。
[0063]从生物学角度，人的脸部特征和白色眼球的血管纹路特征均具有唯一性和恒久性，唯一性体现在不同的人的脸部特征是不一样的(即使是通常看上去长得非常相像的双胞胎，若经过专业的图像识别系统识别，两者仍然存在差异)，不同的人的白色眼球的血管纹路也是不一样的；恒久性体现在一个人(特别是成年人)人的脸部特征、尤其是白色眼球的血管纹路特征在相当长的时间内是不变化或者变化非常细微的，如附图2所示，是某个人2006年和2013年的白色眼球的血管纹路，经过专业的图像识别系统识别，结果显示，两者基本没有变化。
[0064]基于上述讨论的人的脸部特征和白色眼球的血管纹路特征均具有唯一性和恒久性这一特点，在本发明实施例中，待识别人物第一生物特征可以是所述待识别人物的脸部特征，待识别人物第二生物特征可以是所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征。
[0065]S102，将待识别人物第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将待识别人物第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，所述编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，所述编码E’为所述已识别人物第二生物特征的编码。
[0066]在本发明实施例中，编码F’是某个已识别人物第一生物特征的编码，编码E’是该某个已识别人物第二生物特征的编码，这些编码可以事先对某个人物进行识别，识别获得的结果，例如，其第一生物特征的编码F’和第二生物特征的编码E’保存到数据库，作为后续匹配时的目标对象。
[0067]与前述示例的待识别人物第一生物特征和第二生物特征类似，在本发明实施例中，已识别人物第一生物特征可以是所述已识别人物的脸部特征，已识别人物第二生物特征可以是所述已识别人物的白色眼球的血管纹路特征，已识别人物第一生物特征的编码可以是所述已识别人物脸部特征的编码f’，已识别人物第二生物特征的编码可以是所述已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’。
[0068]S103，若步骤S102的匹配结果为待识别人物第一生物特征的编码F与已识别人物第一生物特征的编码F’以及待识别人物第二生物特征的编码E与所述已识别人物第二生物特征的编码E’成功匹配，则识别所述待识别人物与所述已识别人物为同一对象。
[0069]从上述示例的基于双重特征进行人脸识别的方法可知，通过将待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E分别与已识别人物第一生物特征的编码F’和第二生物特征的编码E’进行匹配，在两者成功匹配后，才识别待识别人物与已识别人物为同一对象。由于是基于两种特征的匹配后得出的人脸识别结果，因此，与现有技术仅仅通过脸部特征的识别来识别人物相比，本发明明显减小了误识别的概率，大大提高了识别精度，在图像识别领域增强了图像识别的可靠性。
[0070]请参阅附图3，是本发明实施例二提供的基于双重特征进行人脸识别的方法的实现流程，主要包括以下步骤S301至步骤S311。
[0071]S301，开启双重特征识别功能。
[0072]在本发明实施例中，开启双重特征识别功能是指开启终端的两个摄像头，使其都处于工作模式，用于后续对人脸和人眼白色眼球的血管纹路的识别。
[0073]S302，采用大视角摄像头拍摄待识别人物的脸部图像。
[0074]由于大视角摄像头具有镜头角度广、可视范围大,在本发明实施例中,可以采用大视角摄像头拍摄待识别人物的脸部图像，以利于后续充分脸部图像的特征。
[0075]S303，针对待识别人物的脸部图像，提取所述待识别人物的脸部特征后编码，得到所述待识别人物的脸部特征的编码f。
[0076]人的脸部特征无外乎人的眼睛、眉毛、鼻子、耳朵和嘴巴等五官以及五官构成的几何拓扑关系，不同的人，脸部特征会不一样。在本发明实施例中，可以针对待识别人物的脸部图像，提取所述待识别人物的脸部特征后编码，所得编码采用f表示。
[0077]S304，采用远焦摄像头拍摄待识别人物的白色眼球的血管纹路图像。
[0078]由于远焦摄像头具有拍摄视角小、主体大、景深短等特点，在本发明实施例中，可以采用远焦摄像头拍摄待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，以利于后续对白色眼球的血管纹路特征的提取。
[0079]S305，针对待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，提取所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征后编码，得到所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征的编码e。
[0080]从色彩学角度，任何颜色都是由红绿蓝(Red Green Blue, RGB)三种颜色分量即RGB分量的不同比例混合而成的。由于人眼白色眼球的血管纹路主要是血液充斥在血管里，这些血管附着在白色眼球的不同部位构成，因此，当针对待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，采用图像的RGB分量分析方法，找出其中R分量高的部分即是白色眼球的血管纹路所在，从而提取待识别人物的白色眼球的血管纹路特征并进行编码，所得编码采用e表示。[0081 ] 需要说明的是，在本发明实施例中，上述步骤S302和步骤S304并不存在严格的先后顺序关系，可以同时执行，也可以颠倒两者的先后关系，即，步骤S304和S305先于步骤S302和S303执行。
[0082]S306，将编码f与编码f’比对。
[0083]编码f即待识别人物的脸部特征的编码，编码f’即已识别人物脸部特征的编码。
[0084]S307，编码f与编码f’的差别是否大于设定的第一阈值。
[0085]考虑到在实际图像识别过程中，无需比对对象百分之百相同才确定两者为同一对象，因此，在本发明实施例中，可以设定一个阈值用于判断。为了与后续实施例涉及的阈值区别，此处称为第一阈值。
[0086]S308，输出匹配失败的匹配结果。
[0087]若S307的判断结果为编码f与编码f’的差别大于设定的第一阈值，则输出匹配失败的匹配结果。
[0088]S309，将编码e与编码e’比对。
[0089]若S307的判断结果为编码f与编码f’的差别不大于设定的第一阈值，则进一步将编码e与编码e’比对。
[0090]S310，编码e与编码e’的差别是否不大于设定的第二阈值。
[0091]与第一阈值的设定目的类似，在本发明实施例中，可以设定一个阈值用于判断编码e与编码e’的差别。为了与前述续实施例涉及的阈值区别，此处称为第二阈值。
[0092]S311，输出匹配成功的匹配结果。
[0093]若S307的判断结果为编码f与编码f ’的差别不大于设定的第一阈值，并且，步骤S310的判断结果为所述编码e与所述编码e’的差别不大于设定的第二阈值，则输出匹配成功的匹配结果。
[0094]若S307的判断结果为编码f与编码f’的差别大于设定的第一阈值、步骤S310的判断结果为所述编码e与所述编码e’的差别大于设定的第二阈值、或者S307的判断结果为编码f与编码f’的差别大于设定的第一阈值并且步骤S310的判断结果为所述编码e与所述编码e’的差别大于设定的第二阈值，则输出匹配失败的匹配结果，流程转向步骤S308。
[0095]需要说明的是，附图3提供的实施例中，步骤S306和步骤S309可以不分先后顺序，即，也可以先将编码e与编码e’比对。若比对的结果为编码e与编码e’的差别大于设定的第二阈值，则输出匹配失败的匹配结果，若比对的结果为编码e与编码e’的差别不大于设定的第二阈值，则进一步将编码f与编码f’比对。若比对的结果为编码f与编码f’的差别大于设定的第一阈值，则输出匹配失败的匹配结果。若比对的结果为编码f与编码f’的差别不大于设定的第一阈值，结合之前编码e与编码e’比对的结果即编码e与编码e’的差别不大于设定的第二阈值，则输出匹配成功的匹配结果。
[0096]如前所述，编码F’是某个已识别人物第一生物特征的编码，编码E’是该某个已识别人物第二生物特征的编码，这些编码事先对某个人物进行识别后获得的结果。因此，在上述附图1或附图示例的方法中，在获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E之前，所述方法还包括对某个人物进行识别，具体地，包括:对某一人物第一生物特征和第二生物特征进行获取；对所述获取的某一人物第一生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第一生物特征的编码F’ ；对所述获取的某一人物第二生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第二生物特征的编码E’ ；保存所述编码F’和编码E’。在本发明实施例中，某一人物第一生物特征、第二生物特征、对某一人物第一生物特征和第二生物特征的获取以及编码等等都与前述待识别人物第一生物特征、第二生物特征、对待识别人物第一生物特征和第二生物特征的获取以及编码等等都类似，例如，某一人物第一生物特征也可以是该某一人物的脸部特征，某一人物第二生物特征也可以是该某一人物的白色眼球的血管纹路特征，具体可参阅前述实施例的说明，此处不做赘述。
[0097]请参阅附图4，是本发明实施例四提供的基于双重特征进行人脸识别的终端的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。附图4示例的基于双重特征进行人脸识别的终端可以是前述实施例提供的基于双重特征进行人脸识别的方法的执行主体，其可以是一种终端，例如，智能手机、平板电脑等。附图4示例的基于双重特征进行人脸识别的终端主要包括编码获取模块401、匹配模块402和识别模块403，各功能模块详细说明如下:
[0098]编码获取模块401，用于获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E。
[0099]匹配模块402，用于将所述待识别人物第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，所述编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，所述编码E’为所述已识别人物第二生物特征的编码。
[0100]识别模块403，用于若匹配模块402的匹配结果为所述待识别人物第一生物特征的编码F与所述编码F’以及所述待识别人物第二生物特征的编码E与所述编码E’成功匹配，则识别所述待识别人物与所述已识别人物为同一对象。
[0101]需要说明的是，以上附图4示例的基于双重特征进行人脸识别的终端的实施方式中，各功能模块的划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将所述基于双重特征进行人脸识别的终端的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。而且，实际应用中，本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现，也可以由相应的硬件执行相应的软件完成，例如，前述的编码获取模块，可以是具有执行前述获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E的硬件，例如编码获取器，也可以是能够执行相应计算机程序从而完成前述功能的一般处理器或者其他硬件设备；再如前述的匹配模块，可以是执行所述将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果的硬件，例如匹配器，也可以是能够执行相应计算机程序从而完成前述功能的一般处理器或者其他硬件设备(本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则)。
[0102]在上述附图4示例的终端中，所述待识别人物第一生物特征为所述待识别人物的脸部特征，所述待识别人物第二生物特征为所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征为所述已识别人物的脸部特征，所述已识别人物第二生物特征为所述已识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征的编码为所述已识别人物脸部特征的编码f’，所述已识别人物第二生物特征的编码为所述已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’。
[0103]附图4示例的编码获取模块401包括第一编码获取单元501和第二编码获取单元502，第一编码获取单元501包括大视角摄像头503和第一提取单元504，第二编码获取单元502包括远焦摄像头505和第二提取单元506，如附图6所示本发明实施例六提供的基于双重特征进行人脸识别的终端，其中:
[0104]大视角摄像头503，用于拍摄待识别人物的脸部图像；
[0105]第一提取单元504，用于针对待识别人物的脸部图像，提取所述待识别人物的脸部特征后编码，得到所述待识别人物的脸部特征的编码f ;
[0106]远焦摄像头505，用于拍摄待识别人物的白色眼球的血管纹路图像；
[0107]第二提取单元505，用于针对待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，提取所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征后编码，得到所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征的编码e。
[0108]附图4示例的匹配模块402包括第一比对单元601、第一输出单元602、第二比对单元603和第二输出单元604，如附图6所示本发明实施例六提供的基于双重特征进行人脸识别的终端，其中:
[0109]第一比对单元601，用于将待识别人物的脸部特征的编码f与已识别人物脸部特征的编码f ’比对；
[0110]第一输出单元602，用于若第一比对单元601的比对结果为待识别人物的脸部特征的编码f与已识别人物脸部特征的编码f’的差别大于设定的第一阈值，则输出匹配失败的匹配结果；
[0111]第二比对单元603，用于在第一比对单元601的比对结果为待识别人物的脸部特征的编码f与已识别人物脸部特征的编码f ’的差别不大于设定的第一阈值时，将待识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e与已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’比对；
[0112]第二输出单元604，用于若第一比对单元601的比对结果为待识别人物的脸部特征的编码f与已识别人物脸部特征的编码f’的差别不大于设定的第一阈值，并且第二比对单元603的比对结果为待识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e与已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’的差别不大于设定的第二阈值，则输出匹配成功的匹配结果，否则，输出匹配失败的匹配结果。
[0113]附图4至附图6示例的基于双重特征进行人脸识别的终端还可以包括特征获取模块701、第一编码模块702、第二编码模块703和保存模块704，如附图7_a至附图7_c所示本发明实施例七至实施例九提供的基于双重特征进行人脸识别的终端，其中:
[0114]特征获取模块701，用于对某一人物第一生物特征和第二生物特征进行获取；
[0115]第一编码模块702，用于对特征获取模块701获取的某一人物第一生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第一生物特征的编码F’ ；
[0116]第二编码模块703，用于对特征获取模块701获取的某一人物第二生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第二生物特征的编码E’ ；
[0117]保存模块704，用于保存编码F’和编码E’。
[0118]需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
[0119]本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0120]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0121]在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0122]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0123]另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0124]所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM, Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0125]以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本【技术领域】的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
【权利要求】
1.一种基于双重特征进行人脸识别的方法，其特征在于，所述方法包括: 获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E ； 将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，所述编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，所述编码E’为所述已识别人物第二生物特征的编码； 若所述匹配结果为所述第一生物特征的编码F与所述编码F’以及所述第二生物特征的编码E与所述编码E’成功匹配，则识别所述待识别人物与所述已识别人物为同一对象。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别人物第一生物特征为所述待识别人物的脸部特征，所述待识别人物第二生物特征为所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征为所述已识别人物的脸部特征，所述已识别人物第二生物特征为所述已识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征的编码为所述已识别人物脸部特征的编码f’，所述已识别人物第二生物特征的编码为所述已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待识别人物第一生物特征的编码F,包括: 采用大视角摄像头拍摄所述待识别人物的脸部图像； 针对所述待识别人物的脸部图像，提取所述待识别人物的脸部特征后编码，得到所述待识别人物的脸部特征的编码f ; 所述获取待识别人物第二生物特征的编码E，包括: 采用远焦摄像头拍摄所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像； 针对所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，提取所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征后编码，得到所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征的编码e。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，包括: 将所述编码f与所述编码f ’比对； 若所述编码f与所述编码f ’的差别大于设定的第一阈值，则输出匹配失败的匹配结果，否则，将所述编码e与所述编码e’比对； 若所述编码f与所述编码f’的差别不大于设定的第一阈值，并且所述编码e与所述编码e，的差别不大于设定的第二阈值，则输出匹配成功的匹配结果； 若所述编码f与所述编码f’的差别大于设定的第一阈值、所述编码e与所述编码e’的差别大于设定的第二阈值、或者所述编码f与所述编码f ’的差别大于设定的第一阈值并且所述编码e与所述编码e’的差别大于设定的第二阈值，则输出匹配失败的匹配结果。
5.如权利要求1至4任意一项所述的方法，所述获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E之前，所述方法还包括: 对某一人物第一生物特征和第二生物特征进行获取； 对所述获取的某一人物第一生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第一生物特征的编码F’ ； 对所述获取的某一人物第二生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第二生物特征的编码E’ ； 保存所述编码F’和编码E’。
6.一种基于双重特征进行人脸识别的终端，其特征在于，所述终端包括: 编码获取模块，用于获取待识别人物第一生物特征的编码F和第二生物特征的编码E ；匹配模块，用于将所述第一生物特征的编码F与编码F’匹配以及将所述第二生物特征的编码E与编码E’匹配后输出匹配结果，所述编码F’为已识别人物第一生物特征的编码，所述编码E’为所述已识别人物第二生物特征的编码； 识别模块，用于若所述匹配结果为所述第一生物特征的编码F与所述编码F’以及所述第二生物特征的编码E与所述编码E’成功匹配，则识别所述待识别人物与所述已识别人物为同一对象。
7.如权利要求6所述的终端，其特征在于，所述待识别人物第一生物特征为所述待识别人物的脸部特征，所述待识别人物第二生物特征为所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征为所述已识别人物的脸部特征，所述已识别人物第二生物特征为所述已识别人物的白色眼球的血管纹路特征，所述已识别人物第一生物特征的编码为所述已识别人物脸部特征的编码f’，所述已识别人物第二生物特征的编码为所述已识别人物白色眼球的血管纹路特征的编码e’。
8.如权利要求7所述的终端，其特征在于，所述编码获取模块包括第一编码获取单元和第二编码获取单元，所述第一编码获取单元包括大视角摄像头和第一提取单元，所述第二编码获取单元包括远焦摄像头和第二提取单元； 所述大视角摄像头，用于拍摄所述待识别人物的脸部图像； 所述第一提取单元，用于针对所述待识别人物的脸部图像，提取所述待识别人物的脸部特征后编码，得到所述待识别人物的脸部特征的编码f ; 所述远焦摄像头，用于拍摄所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像； 所述第二提取单元，用于针对所述待识别人物的白色眼球的血管纹路图像，提取所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征后编码，得到所述待识别人物的白色眼球的血管纹路特征的编码e。
9.如权利要求7所述的终端，其特征在于，所述匹配模块包括: 第一比对单元，用于将所述编码f与所述编码f’比对； 第一输出单元，用于若所述第一比对单元的比对结果为所述编码f与所述编码f’的差别大于设定的第一阈值，则输出匹配失败的匹配结果； 第二比对单元，用于在所述第一比对单元的比对结果为所述编码f与所述编码f’的差别不大于所述设定的第一阈值时，将所述编码e与所述编码e’比对； 第二输出单元，用于若所述第一比对单元的比对结果为所述编码f与所述编码f’的差别不大于设定的第一阈值，并且所述第二比对单元的比对结果为所述编码e与所述编码e’的差别不大于设定的第二阈值，则输出匹配成功的匹配结果，否则，输出匹配失败的匹配结果O
10.如权利要求6至9任意一项所述的终端，所述终端还包括: 特征获取模块，用于对某一人物第一生物特征和第二生物特征进行获取； 第一编码模块，用于对所述获取的某一人物第一生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第一生物特征的编码F’ ； 第二编码模块，用于对所述获取的某一人物第二生物特征进行编码，所得编码结果作为所述已识别人物第二生物特征的编码E’ ； 保存模块，用于保存所述编码F’和编码E’。
【文档编号】G06K9/64GK104331692SQ201410714787
【公开日】2015年2月4日 申请日期:2014年11月28日 优先权日:2014年11月28日
【发明者】张学勇, 周奇群, 张弓, 孙剑波, 蓝和 申请人:广东欧珀移动通信有限公司