一种人脸匹配方法及装置与流程

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种人脸匹配方法及装置。

背景技术：

近年来人脸匹配在影视娱乐、军事安防及生活便利方面都有广泛的应用，例如换脸贴图应用、刷脸门禁系统、支付宝人脸识别等。

人脸匹配的过程主要可以分为人脸预处理、特征提取与特征对比三个步骤。人脸预处理包含人脸检测与人脸对齐两个步骤，人脸检测就是在图像中定位人脸的位置，人脸对齐则是在人脸中定位人脸关键点的位置，如眼角、鼻尖、嘴角等。通过人脸对齐定位的人眼的位置可以对人脸的角度及尺度进行矫正即归一化后再进行人脸匹配可以显著得提高人脸匹配的精确性。常用的人脸对齐算法有mtcnn、sdm、lbf等。

人脸检测和人脸对齐都是人脸研究中的热点方向，每一个步骤都要耗费大量的研究时间和精力，且在应用中也要占用一定的运行时间。目前大多数人脸对齐算法都部署在服务器上，一是因为计算速度在移动端受限制，二是由于其训练模型较大，在移动端占用内存比例较大。

在移动手机开户的过程中需要进行人脸匹配，工作人员当场拍照对其照片与身份证的人脸照进行对比确定是否本人办理，这种情况下不同的手机系统以及拍照方向可能会出现照片方向异常的情况，例如人脸大角度倾斜或倒立的情况，导致无法定位人脸，同时由于人脸匹配的整个流程都部署在服务器上，每次人脸匹配都需要上传整张图像，占用网络流量较大。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了一种人脸匹配方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种人脸匹配方法，包括：

获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；

从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；

根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；

根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；

根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；

截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

第二方面，本发明实施例提供一种人脸匹配装置，包括：

获取模块，用于获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；

检测模块，用于从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；

方向校正模块，用于根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；

尺度校正模块，用于根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；

确定人脸区域模块，用于根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；

截取模块，用于截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下方法：获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，根据原始图像中包含的预设标志物信息提前对图像进行方向和尺度的校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，裁剪出人脸区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，能识别方向异常的原始图像，提高人脸匹配的效率。

附图说明

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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的人脸匹配方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的人脸匹配方法中标志物示意图；

图3为本发明实施例提供的人脸匹配装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

图1为本发明实施例提供的人脸匹配方法流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤s11、获取原始图像，所述原始图像中包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；

具体地，预先设定一个标志物，当需要人脸匹配时，确定标志物与人脸的位置关系，然后采集包含标志物和人脸的原始图像，获取原始图像。例如，将标志物平放在人脸正下方进行拍照，这样就可确定所获取的原始图像中标志物与人脸的位置关系。

步骤s12、从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；

具体地，从原始图像中检测标志物，例如根据边缘检测方法检测出原始图像中所有的边缘线，根据标志物形状，从检测的边缘线中确定出标志物图像，然后确定标志物在原始图像中的初始坐标信息。

在实际应用中，还可以首先对原始图像进行图像预处理操作，对原始图像进行高斯滤波去噪，然后进行灰度化处理，之后，从预处理之后的原始图像中检测标志物，根据检测到的信息结合标志物实际形状信息，确定出标志物，然后确定标志物在原始图像中的初始坐标信息，这里以原始图像的左上角为坐标原点，坐标单位可以为原始图像的实际尺寸单位，也可以为像素单位。

步骤s13、根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；

具体地，标志物的标准方向为预先规定的标志物的正确方向，例如预先设置包括三个图形的标志物，并且已经确定这三个图形的之间的初始位置关系，则检测出的标志物中这三个图形满足初始位置关系则表明标志物方向正确，若不满足初始位置关系，则表明标志物方向发生倾斜。

若标志物方向正确，则不对原始图像做方向校正，若标志物方向发生倾斜，则根据标志物在原始图像中的初始坐标信息以及标志物的标准方向信息，确定标志物在原始图像中的倾斜信息，根据倾斜信息对原始图像的方向进行矫正，确定第一校正图像，使得在第一校正图像中标志物的方向正确。

其中步骤s14、根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；

具体地，标志物的标准尺寸信息为预先设计的标志物图像的标准像素大小，可以根据需要检测的人脸图像的像素标准以及人脸的长度信息，确定标志物图像实际像素大小。例如，假设人脸真实长度facer为15cm，人脸匹配时需要的人脸图像边长facew为160像素，标志物长度为6cm，那么标志物图像的标准尺寸信息为：6*160/15＝64像素。

对原始图像进行方向校正后，在第一校正图像中标志物的坐标信息发生改变，为了区分标志物在不同图像中的坐标信息，将标志物在原始图像中的坐标信息记为初始坐标信息，将标志物在第一校正图像中的坐标信息记为第一坐标信息，将标志物在第二校正图像中的坐标信息记为第二坐标信息。对原始图像进行方向校正之后，在第一校正图像中确定标志物的第一坐标信息，根据标志物的标准尺寸信息和第一坐标信息，对第一校正图像的尺度进行矫正，确定第二校正图像，使第二校正图像满足人脸匹配的尺寸要求。

步骤s15、根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；

具体地，经过方向校正和尺度校正之后，确定标志物在第二校正图像中的第二坐标信息，根据第二坐标信息确定经二次校正后的原始图像中的人脸信息对应的人脸区域，该区域包括了人脸信息，主要用于进行人脸匹配。

步骤s16、截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

具体地，从第二校正图像上截取人脸区域，将人脸区域上传至服务器，服务器根据人脸区域进行人脸匹配，例如，提取人脸区域的特征值，将这些特征值与人脸特征库进行匹配，确定原始图像的身份信息。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，根据原始图像中包含的预设标志物信息提前对图像进行方向和尺度的校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，裁剪出人脸区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，能识别方向异常的原始图像，提高人脸匹配的效率。

在上述实施例的基础上，进一步地，所述预设的标志物为三个互相相切的圆形r0、r1和r2，且满足：r1＝r2且r2>r0,其中，r0，r1，r2分别为圆形r0、r1和r2的半径。

具体地，图2为本发明实施例提供的人脸匹配方法中标志物示意图，如图2所示，标志物为三个互相相切的圆形r0、r1和r2，这样，由于圆形的定位不受方向影响，即使原始图像方向发生变化，在这种情况下仍然可以准确地检测到圆形及其在原始图像中的位置信息。

在标志物中r1和r2的半径相同，r0的半径小于r1和r2的半径，即三个圆形的半径满足条件：r1＝r2且r2>r0,这样r1和r2的圆心距为2r1(或2r2)，r0和r1的圆心距为r0+r1，r0和r2的圆心距为r0+r2，设人脸匹配时需要的人脸的边长为facew，单位为像素，根据人脸的真实长度facer，单位为厘米，可以确定三个圆形在人脸匹配时的标准圆心距。例如，假设人脸真实长度facer为15cm，人脸匹配时需要的人脸边长facew为160像素，三个圆形r0、r1和r2的半径分别为：r0＝1.5，r1＝r2＝3cm，那么标准化后的圆心距为2*3*160/15＝64像素和(1.5+3)*160/15＝48像素。

在实际应用中，还可以为了便于校正原始图像的方向，设置三个圆形r0、r1和r2的位置关系为：r1和r2的圆心位于同一水平线上，r0圆心位置低于r1和r2的圆心位置。当然三个圆形的位置关系还可以为其他位置关系，例如，r1和r2的圆心位于同一水平线上，r0圆心位置高于r1和r2的圆心位置等，本发明实施例对此不作限定。

采集原始图像时，用户可以将标志物双手平举置于人脸正下方进行拍照，获取包含三个互相相切的圆形图像的原始图像，根据这三个圆形的标准方向信息和标准尺寸信息，可以对原始图像进行方向校正和尺度校正，从经过二次矫正后的原始图像中确定人脸区域。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，预设标志物基于圆形设计，根据原始图像中包含的预设标志物图像信息提前对图像进行方向和尺度的校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，裁剪出人脸区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，由于对圆形的定位不受图片方向的影响，因此能识别方向异常的原始图像，提高人脸匹配的效率。

在上述各实施例的基础上，进一步地，从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息，包括：

根据霍夫圆检测算法检测所述原始图像中所有的圆形；

计算检测出的所有的圆形中相互两个圆形之间的距离；

根据所述距离确定所述三个互相相切的圆形r0、r1和r2；

确定所述三个圆形r0、r1和r2在所述原始图像中的初始圆心坐标(x0，y0)，(x1，y1)和(x2，y2)，其中(x0，y0)为所述圆形r0在原始图像中的初始圆心坐标，(x1，y1)为所述圆形r1在原始图像中的初始圆心坐标，(x2，y2)为所述圆形r2在原始图像中的初始圆心坐标。

具体地，可以先对原始图像进行降噪处理和灰度化处理，然后根据霍夫圆检测算法检测出原始图像中所有的圆形，确定每个圆形的圆心位置和半径信息，根据圆心位置计算检测出来的圆形中相互两个圆形之间的圆心距，找到圆心距等于两个圆半径之和的三个圆形，即三个互相相切的圆形r0、r1和r2，然后以原始图像左上角为坐标原点，确定圆形r0、r1和r2的圆心坐标，由于对原始图像进行校正后，圆心坐标会发生改变，为了便于区分在不同始图像中的圆心坐标，在本发明实施例中，将在没有经过校正的原始图像中的圆心坐标记为初始圆心坐标，将方向校正后的第一校正图像中的圆心坐标记为第一圆心坐标，将尺度校正后的第二校正图像中的圆心坐标记为第二圆心坐标。这样就可以确定圆形r0在原始图像中的初始圆心坐标(x0，y0)，圆形r1在原始图像中的初始圆心坐标(x1，y1)和圆形r2在原始图像中的初始圆心坐标(x2，y2)。之后可以根据三个圆形的初始坐标信息对原始图像进行方向校正和尺度校正。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，预设标志物基于圆形设计，根据原始图像中包含的预设标志物图像的圆心坐标信息提前对原始图像进行方向和尺度的校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，裁剪出人脸区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，由于对圆形的定位不受图片方向的影响，因此能识别方向异常的原始图像，提高人脸匹配的效率。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据所述初始坐标信息和所述标志物图像的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像，包括：

根据所述初始圆心坐标(x0，y0)，(x1，y1)和(x2，y2)和所述标志物图像中所述三个圆形r0、r1和r2的标准位置信息，确定所述原始图像的旋转角度；

根据所述旋转角度对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像。

具体地，根据标志物图形中三个圆形的标准位置信息可以确定标志物图像的正方向，例如，标志物中两个大圆r1和r2的圆心位于同一水平线，小圆r0的圆心位于两个大圆之下，这样，若检测出的三个圆形中，两个大圆r1和r2的圆心不在同一水平线上，或者小圆r0的圆心位于两个大圆之上，则表示标志物图像发生了倾斜，以顺时针为正方向，根据标志物的倾斜角度，确定原始图像的旋转角度θ，将原始图像顺时针旋转θ度，就得到了第一校正图像。

例如，检测到三个互相相切的圆形之后，确定各自的初始圆心坐标，令两个大圆形的初始圆心坐标为分别为(x1，y1)，(x2，y2)，小圆初始圆心坐标为(x0，y0)，其中x2>＝x1。这样就可确定标志物图像中三个圆心各自的初始圆心坐标。若x2＝x1，则表明两个大圆r1和r2的圆心在同一垂直线上，标志物倾斜了90°或-90°，具体地，判断若x0大于x1，则表明标志物倾斜了-90°，原始图像旋转角度为θ＝90°，否则原始图像旋转角度为θ＝-90°。

若x2>x1，则令k＝(y2-y1)/(x2-x1)，计算参考角度计算三个初始圆心坐标对应的面积量s，s＝(x1-x0)*(y2-y0)-(y1-y0)*(x2-x0)。

若k<0且s>0，则若k<0且s≤0，则若k>＝0且s>0，则若k>＝0且s≤0，则

确定旋转角度θ之后，将原始图像顺时针旋转θ度，就得到了第一校正图像。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，根据原始图像中包含的预设标志物的圆心坐标信息确定原始图像的旋转角度，提前对原始图像进行方向和尺度的校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，裁剪出人脸区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，由于对圆形的定位不受图片方向的影响，可以匹配大倾斜角度甚至倒立的图像，提高人脸匹配的效率。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像，包括：

确定所述三个圆形r0、r1和r2在所述第一校正图像中的第一圆心坐标(x¹0，y¹0)，(x¹1，y¹1)和(x¹2，y¹2)，其中，第一圆心坐标(x¹0，y¹0)对应所述圆形r0，(x¹1，y¹1)对应所述圆形r1，(x¹2，y¹2)对应所述圆形r2；

根据所述第一圆心坐标确定所述三个圆形r0、r1和r2中任意两个圆形之间的图像距离；

根据所述图像距离和所述两个圆形在所述标志物中的标准圆心距离，确定所述第一校正图像的缩放尺度；

根据所述缩放尺度对所述第一校正图像进行尺度校正。

具体地，对原始图像进行方向校正后，圆心坐标发生了变化，需要重新确定圆形r0在第一校正图像中的第一圆心坐标(x¹0，y¹0)、圆形r1在第一校正图像中的第一圆心坐标(x¹1，y¹1)以及，圆形r2在第一校正图像中的第一圆心坐标(x¹2，y¹2)。其中坐标的确定方法可以根据旋转角度确定。之后计算这三个圆形中任意两个圆形之间的圆心图像距离，例如，计算出r1和r2的圆心图像距离为d，而在标志物中，r1和r2的标准圆心距为nomd，则缩放尺度scale＝d/nomd，若第一校正图像的宽度为w，高度为h，则经尺度校正后，第二校正图像宽度为w/scale，原始图像高度为h/scale，这样就可以得到第二校正图像。

例如，预设的标志物中两个大圆r1和r2的标准圆心距为nomd为64像素，根据两个大圆r1和r2在第一校正图像中的第一圆心坐标，计算出的图像距离为96像素，则缩放尺度为1.5，若第一校正图像的宽度为150像素，高度为165像素，则第二校正图像的宽度为100像素，高度为110像素。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，根据原始图像中包含的预设标志物信息，提前对原始图像进行方向校正，根据标志物的标准尺寸信息进行尺度的校正，使图像尺度符合人脸匹配的尺度需求，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，裁剪出人脸区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，由于对圆形的定位不受图片方向的影响，可以匹配大倾斜角度甚至倒立的原始图像，提高人脸匹配的效率。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域，包括：

确定所述标志物图像在所述第二校正图像中的第二坐标信息；

根据所述第二坐标信息和所述标志物与所述待匹配的人脸的预设位置关系，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域的中心坐标信息；根据所述中心坐标信息确定所述人脸区域。

具体地，经尺度校正后，圆心坐标发生了改变，此时，需要重新确定圆心坐标，由于在拍照时，预先设置了三个圆形互相相切，拍照时用户将标志双手平举于人脸正下方拍照上传，因此，原始图像中的人脸区域的中心点的横坐标应该与两个大圆的切点横坐标相同，纵坐标应该为大圆的纵坐标与大圆半径和人脸半径之差。因此，在尺度校正后，只需确定圆形r1在第二校正图像中的第二圆心坐标(x²1，y²1)和圆形r2在第二校正图像中的第二圆心坐标(x²2，y²2)，这样待检测区域的中心点坐标为((x2-x1)/2,y1-facew/2-nomd/2)，其中，facew为标准人脸边长，nomd为大圆的标准化半径。为了便于人脸识别，人脸区域的边长可以设置为facew*3/2，即将人脸区域进行了1.5倍拉伸，保证原始图像中的人脸信息都覆盖在人脸区域内。这样就可以确定人脸区域了，截取第二校正图像中的人脸区域，就可以进行人脸的匹配识别等。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，根据原始图像中包含的预设标志物信息，提前对原始图像进行方向校正和尺度校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，校正后裁剪出待检测区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，由于对圆形的定位不受图片方向的影响，可以匹配大倾斜角度甚至倒立的原始图像，提高人脸匹配的效率。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域之前，还包括：

根据所述标志物的标准颜色信息，对所述第二校正图像进行颜色校正。

具体地，在截取人脸区域之前，还可以根据标志物的实际颜色信息，对经过方向校正和尺度校正后的图像进行颜色校正。例如，预先设计标志物图像为三个互相相切的圆形，其中两个大圆为纯黑色圆形，小圆为边框黑色，填充白色的圆形，可以根据检测到的圆的颜色对原始图像三通道分别进行标准化，黑色在rgb图像三通道的值都是0，白色则为255。但由于光照等因素影响，拍照后得到的图片中白色区域的值一般小于255，而黑色区域又不全是0，可以根据标志物图像的颜色信息对原始图像进行颜色标准化处理。在实际应用中，标志物颜色的设置还可以为其他方式，例如设置标志物为纯白色地板上包含三个全部为黑色的互相相切的圆形或其他包含纯黑色和纯白色且有助于识别圆形的标志物等。

例如，设置预设标志物为纯白色底色上有两个相同大小的黑色圆形以及一个较小的黑色圆形，三个圆形互相相切。两个大圆直径分别为6厘米，小圆直径为3厘米，两大圆圆心距离为6厘米，人脸一般大小为15厘米左右，人脸匹配时需要的人脸边长为facew为160像素，故尺度矫正时可以将两大圆圆心距离标准化为nomd＝6*160/15＝64像素。

首先，用户将标志物双手平举于人脸正下方拍照上传，确定包含有人脸信息和标志物信息的图像；然后对图像进行预处理操作，即图像高斯滤波去噪以及图像灰度化处理；之后基于霍夫圆检测算法检测出图像上所有的圆形；之后计算检测到的所有圆相互之间的距离，找到相互之间距离约等于两个圆半径之和的三个圆；之后矫正图片方向、尺度和颜色，经三次校正后，确定人脸区域，裁剪出人脸区域上传至服务器，服务器进行人脸匹配。

本发明实施例提供的人脸匹配方法，根据原始图像中包含的预设标志物信息，提前对原始图像进行方向校正和尺度校正和颜色校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，校正后裁剪出待检测区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，由于对圆形的定位不受图片方向的影响，可以匹配大倾斜角度甚至倒立的原始图像，进一步提高人脸匹配的效率。

图3为本发明实施例提供的人脸匹配装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：获取模块31、检测模块32、方向校正模块33、尺度校正模块34、确定人脸区域模块35和截取模块36，其中：

获取模块31用于获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；检测模块32用于从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；方向校正模块33用于根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；尺度校正模块34用于根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；确定人脸区域模块35用于根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；截取模块36用于截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

具体地，预先设定一个标志物，当需要人脸匹配时，确定标志物与人脸的位置关系，然后采集包含标志物和人脸的原始图像，获取模块3获取包含标志物信息和人脸信息原始图像。例如，将标志物平放在人脸正下方进行拍照，这样就可确定所获取的原始图像中标志物与人脸的位置关系。检测模块32从原始图像中检测标志物，例如根据边缘检测方法检测出原始图像中所有的边缘线，根据标志物形状，从检测的边缘线中确定出标志物图像，然后确定标志物在原始图像中的初始坐标信息。方向校正模块33根据标志物在原始图像中的初始坐标信息以及标志物图像的标准方向信息，确定标志物在原始图像中的倾斜信息，根据倾斜信息对原始图像的方向进行矫正，确定第一校正图像。尺度校正模块34确定标志物的第一坐标信息，根据标志物的标准尺寸信息和第一坐标信息，对第一校正图像的尺度进行矫正，确定第二校正图像。经过方向校正和尺度校正之后，确定人脸区域模块35确定标志物在第二校正图像中的第二坐标信息，根据第二坐标信息确定经二次校正后的原始图像中的人脸区域，该区域主要用于进行人脸匹配。截取模块36从第二校正图像上截取人脸区域，将人脸区域上传至服务器，服务器根据人脸区域进行人脸匹配，例如，提取人脸区域的特征值，将这些特征值与人脸特征库进行匹配，确定原始图像的身份信息。本发明实施例提供的装置，用于实现上述方法，其功能具体参照上述方法实施例，此处不再赘述。

本发明实施例提供的人脸匹配装置，根据原始图像中包含的预设标志物信息提前对图像进行方向和尺度的校正，校正过程简单占用内存较小，可以直接部署在移动端，裁剪出人脸区域之后再上传至服务器，减小网络流量压力，能识别方向异常的原始图像，提高人脸匹配的效率。

图4为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图4所示，所述设备包括：处理器(processor)401、存储器(memory)402和总线403；

其中，处理器401和存储器402通过所述总线403完成相互间的通信；

处理器401用于调用存储器402中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取原始图像，所述原始图像包括预设的标志物信息和待匹配的人脸信息；从所述原始图像中检测预设的标志物，确定所述标志物在所述原始图像中的初始坐标信息；根据所述初始坐标信息和所述标志物的标准方向信息，对所述原始图像进行方向校正，确定第一校正图像；根据所述标志物在所述第一校正图像中的第一坐标信息和所述标志物的标准尺寸信息，对所述第一校正图像进行尺度校正，确定第二校正图像；根据所述标志物在所述第二校正图像中的第二坐标信息，确定所述第二校正图像中与所述待匹配的人脸信息对应的人脸区域；截取所述人脸区域上传至服务器，以供所述服务器根据所述人脸区域进行人脸匹配。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所描述的装置等实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明的实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明的实施例各实施例技术方案的范围。