本發(fā)明實施例涉及人臉識別技術領域，尤其涉及一種基于人臉識別的解鎖方法及終端。

背景技術：

隨著科學技術的發(fā)展，人臉識別技術廣泛應用于電子設備的解鎖和認證，通過電子設備的攝像頭獲取人臉圖像，提取人臉圖像中的特征信息與預存的人臉圖像中特征信息進行相似度匹配，若匹配成功則解鎖電子設備或通過電子設備的認證。

然而，在不同的光照環(huán)境下，攝像頭獲取的人臉圖像會存儲在一定的差別，若攝像頭獲取的人臉圖像與預存的人臉圖像是在不同光照環(huán)境下獲取的，則會導致匹配失敗，使用戶無法對電子設備進行解鎖或通過電子設備的認證。

技術實現要素：

本發(fā)明實施例提供一種基于人臉識別的解鎖方法及終端，可消除光照環(huán)境的干擾，提高人臉識別的準確率。

本發(fā)明實施例一方面提供一種基于人臉識別的解鎖方法，所述方法包括：

獲取用戶的面部圖像；

獲取當前光照信息；

在數據庫中查找與所述當前光照信息對應的預存面部圖像；

計算所述面部圖像與所述預存面部圖像之間的相似度；

若所述相似度大于預設閾值，則解鎖。

本發(fā)明實施例另一方面還提供一種終端，所述終端包括：

第一圖像獲取單元，用于獲取用戶的面部圖像；

第一光照信息獲取單元，用于獲取當前光照信息；

第一查找單元，用于在數據庫中查找與所述當前光照信息對應的預存面部圖像；

第一計算單元，用于計算所述面部圖像與所述預存面部圖像之間的相似度；

解鎖單元，用于若所述相似度大于預設閾值，則解鎖。

本發(fā)明實施例通過選取與當前光照信息對應的預存面部圖像與用戶的面部圖像進行相似度匹配，可有效消除光照環(huán)境的干擾，提高人臉識別的準確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實施例一提供的基于人臉識別的解鎖方法的基本流程框圖；

圖2是本發(fā)明實施例二提供的基于人臉識別的解鎖方法的基本流程框圖；

圖3是本發(fā)明實施例三提供的終端的結構框圖；

圖4是本發(fā)明實施例四提供的終端的結構框圖；

圖5是本發(fā)明實施例五提供的終端的結構框圖。

具體實施方式

為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分的實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明的說明書和權利要求書及上述附圖中的術語“包括”以及它們任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含。例如包含一系列步驟或單元的過程、方法或系統、產品或設備沒有限定于已列出的步驟或單元，而是可選地還包括沒有列出的步驟或單元，或可選地還包括對于這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。此外，術語“第一”、“第二”和“第三”等是用于區(qū)別不同對象，而非用于描述特定順序。

實施例一：

如圖1所示，本實施例所提供的基于人臉識別的解鎖方法，其包括：

步驟S101：獲取用戶的面部圖像。

在具體應用中，所述面部圖像是指包括用戶的五官的圖像，而不僅僅只包括用戶的五官，還可以包括用戶的頭發(fā)、頸部、肩部以及背景等。

在具體應用中，可通過攝像頭來獲取面部圖像。

步驟S102：獲取當前光照信息。

在具體應用中，所述當前光照信息具體是指當前光照環(huán)境下的光照度(即，光強)和色溫(即，光色)。

在具體應用中，可通過照度計和色度計來分別獲取當前光照環(huán)境下的光照度和色溫。

在本實施例中，步驟S101和步驟S102同時執(zhí)行，即在獲取用戶面部圖像的同時獲取當前光照信息。

步驟S103：在數據庫中查找與所述當前光照信息對應的預存面部圖像。

在一實施例中，步驟S103包括：

分別計算所述當前光照信息與數據庫中預存的多個光照信息之間的差值；

在所述數據庫中，查找與所述當前光照信息之間差值最小的光照信息所對應的預存面部圖像。

在具體應用中，所述差值的計算方法具體包括：

分別計算所述當前光照信息的光照度與預存的多個光照信息的光照度之間的光照度差；

分別計算所述當前光照信息的色溫與預存的多個光照信息的色溫之間的色溫差。

在通常情況下，光照度的大小與色溫的大小成正比，當光照度差最小時，色溫差也最小，因此與所述當前光照信息之間的光照度差和色溫差最小的光照信息通常對應于同一張預存面部圖像，若在特殊情況下，光照度差和色溫差最小的光照信息通常不應于同一張預存面部圖像，則僅以光照度差最小或色溫差最小的光照信息作為查找依據查找對應的預存面部圖像。

在一實施例中，步驟S101之前包括：

獲取用戶在不同光照環(huán)境下的面部圖像；

獲取所述不同光照環(huán)境的光照信息；

建立數據庫，并將所述面部圖像和所述光照信息存儲至所述數據庫；

在所述數據庫中，建立同一光照環(huán)境下獲取的光照信息和面部圖像之間的關聯關系。

步驟S104：計算所述面部圖像與所述預存面部圖像之間的相似度。

在具體應用中，步驟S104具體包括：

分別提取所述面部圖像中的面部特征信息和所述預存面部圖像中的面部特征信息；

計算所述面部圖像中的面部特征信息與所述預存面部圖像中的面部特征信息之間的相似度。

在具體應用中，所述面部特征信息包括皮膚顏色、臉型、瞳孔間距等。

步驟S105：若所述相似度大于預設閾值，則解鎖。

在具體應用中，所述預設閾值可以根據實際需要進行設定，具體可以設置為99％、95％、90％、85％或其他任意數值。

在具體應用中，所述解鎖并不僅僅指解鎖電子設備的某些功能，還可以指使電子設備通過身份認證。

本發(fā)明實施例通過選取與當前光照信息對應的預存面部圖像與用戶的面部圖像進行相似度匹配，可有效消除光照環(huán)境的干擾，提高人臉識別的準確率。

實施例二：

如圖2所示，本實施例是對實施例一的進一步細化，在本實施例中，所述當前光照信息包括當前光照度和當前色溫；

步驟S104包括：

步驟S201：判斷所述當前光照度是否超出預設光照度范圍，判斷所述當前色溫是否超出預設色溫范圍。

在具體應用中，所述預設光照度范圍包括光照度上限值和光照度下限值，所述預設色溫范圍包括色溫上限值和色溫下限值。

本實施例主要針對環(huán)境光線過亮或過暗，導致攝像頭拍攝的用戶的面部圖像曝光過度或曝光不足的情況，預設光照度范圍和預設色溫范圍也根據曝光過度或曝光不足的情況來設置相應的光照度上限值、光照度下限值、色溫上限值和色溫下限值。

步驟S202：若所述當前光照度超出預設光照度范圍或所述當前色溫超出預設色溫范圍，則提取所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息。

在具體應用中，所述輪廓信息包括面部輪廓大小和整體圖像輪廓大小，所述面部輪廓大小即指面部圖像中的面部五官的輪廓大小，所述整體圖像輪廓大小即指整張面部圖像中能夠看得清的外部最大輪廓的大小。

步驟S203：計算所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息之間的相似度。

下面以面部圖像曝光過度和曝光不足兩種情況為例來分別說明步驟S202和步驟S203的原理：

當面部圖像曝光過度時，面部圖像會呈現面部輪廓大小比正常曝光下的面部輪廓大小要小，而整體圖像輪廓大小比正常曝光下的整體圖像輪廓大小要大的特性；當面部圖像曝光不足時，面部圖像會呈現面部輪廓大小比正常曝光下的面部輪廓大小要大，而整體圖像輪廓大小比正常曝光下的整體圖像輪廓大小要小的特性，然而，在這兩種情況下其他面部特征信息(皮膚顏色、臉型、瞳孔間距等)則無法準確的提取。

當面部圖像曝光過度或曝光不足(即，所述當前光照度超出預設光照度范圍或所述當前色溫超出預設色溫范圍)時，通過提取面部圖像和預存面部圖像的皮膚顏色、臉型、瞳孔間距等面部特征信息，來計算面部圖像和預存面部圖像的相似度，會導致計算結果偏差較大，使得相似度過低而導致解鎖失??；在這種情況下通過計算面部圖像和預存面部圖像的輪廓信息之前的相似度，則可獲得較高的識別成功率。

本實施例通過在當前光照度超出預設光照度范圍或當前色溫超出預設色溫范圍時，計算所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息之間的相似度，可大大提高人臉識別的準確度和成功率。

實施例三：

如圖3所示，本實施例所提供的終端，其包括：

第一圖像獲取單元101，用于獲取用戶的面部圖像；

第一光照信息獲取單元102，用于獲取當前光照信息；

第一查找單元103，用于在數據庫中查找與所述當前光照信息對應的預存面部圖像；

第一計算單元104，用于計算所述面部圖像與所述預存面部圖像之間的相似度；

解鎖單元105，用于若所述相似度大于預設閾值，則解鎖。

在具體應用中，第一圖像獲取單元101可以為攝像頭，第一光照信息獲取單元102可以包括光照度計和色度計。

在一實施例中，第一查找單元103包括：

第二計算單元，用于分別計算所述當前光照信息與數據庫中預存的多個光照信息之間的差值；

第二查找單元，用于在所述數據庫中，查找與所述當前光照信息之間差值最小的光照信息所對應的預存面部圖像。

在具體應用中，所述第二計算單元具體用于：

分別計算所述當前光照信息的光照度與預存的多個光照信息的光照度之間的光照度差；

分別計算所述當前光照信息的色溫與預存的多個光照信息的色溫之間的色溫差。

在一實施例中，所述終端還包括：

第二圖像獲取單元，用于獲取用戶在不同光照環(huán)境下的面部圖像；

第二光照信息獲取單元，用于獲取所述不同光照環(huán)境的光照信息；

存儲單元，用于建立數據庫，并將所述面部圖像和所述光照信息存儲至所述數據庫；

關聯建立單元，用于在所述數據庫中，建立同一光照環(huán)境下獲取的光照信息和面部圖像之間的關聯關系。

在具體應用中，第一計算單元104具體用于：

分別提取所述面部圖像中的面部特征信息和所述預存面部圖像中的面部特征信息；

計算所述面部圖像中的面部特征信息與所述預存面部圖像中的面部特征信息之間的相似度。

在具體應用中，所述面部特征信息包括皮膚顏色、臉型、瞳孔間距等。

本發(fā)明實施例通過選取與當前光照信息對應的預存面部圖像與用戶的面部圖像進行相似度匹配，可有效消除光照環(huán)境的干擾，提高人臉識別的準確率。

實施例四：

如圖4所示，本實施例是對實施例三的進一步細化，在本實施例中，所述當前光照信息包括當前光照度和當前色溫；

第一計算單元104包括：

判斷單元201，用于判斷所述當前光照度是否超出預設光照度范圍，判斷所述當前色溫是否超出預設色溫范圍；

特征提取單元202，用于若所述當前光照度超出預設光照度范圍或所述當前色溫超出預設色溫范圍，則提取所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息；

第三計算單元203，用于計算所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息之間的相似度。

在具體應用中，所述輪廓信息包括面部輪廓大小和整體圖像輪廓大小。

本實施例通過在當前光照度超出預設光照度范圍或當前色溫超出預設色溫范圍時，計算所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息之間的相似度，可大大提高人臉識別的準確度和成功率。

實施例五：

如圖5所示，本實施例提供的終端100，其包括：

處理器(processor)110，通信接口(Communications Interface)120，存儲器(memory)130，總線140，第一圖像獲取單元150和第一光照信息獲取單元160。

處理器110，通信接口120，存儲器130，第一圖像獲取單元150和第一光照信息獲取單元160通過總線140完成相互間的通信。

通信接口120，用于與外界設備，例如，個人電腦、智能手機等通信。

處理器110，用于執(zhí)行程序131；

在具體應用中，第一圖像獲取單元150可以選用攝像頭，第一光照信息獲取單元160可以包括光照度計和色度計；

具體地，程序131可以包括程序代碼，所述程序代碼包括計算機操作指令。

處理器110可能是一個中央處理器CPU，或者是特定集成電路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成實施本發(fā)明實施例的一個或多個集成電路。

存儲器130，用于存放程序131。存儲器130可能包含高速RAM存儲器，也可能還包括非易失性存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁盤存儲器。程序131具體可以包括：

第一圖像獲取單元，用于獲取用戶的面部圖像；

第一光照信息獲取單元，用于獲取當前光照信息；

第一查找單元，用于在數據庫中查找與所述當前光照信息對應的預存面部圖像；

第一計算單元，用于計算所述面部圖像與所述預存面部圖像之間的相似度；

解鎖單元，用于若所述相似度大于預設閾值，則解鎖。

在一實施例中，程序131具體還可以包括：

第二計算單元，用于分別計算所述當前光照信息與數據庫中預存的多個光照信息之間的差值；

第二查找單元，用于在所述數據庫中，查找與所述當前光照信息之間差值最小的光照信息所對應的預存面部圖像。

在一實施例中，程序131具體還可以包括：

第二圖像獲取單元，用于獲取用戶在不同光照環(huán)境下的面部圖像；

第二光照信息獲取單元，用于獲取所述不同光照環(huán)境的光照信息；

存儲單元，用于建立數據庫，并將所述面部圖像和所述光照信息存儲至所述數據庫；

關聯建立單元，用于在所述數據庫中，建立同一光照環(huán)境下獲取的光照信息和面部圖像之間的關聯關系。

在一實施例中，程序131具體還可以包括：

判斷單元，用于判斷所述當前光照度是否超出預設光照度范圍，判斷所述當前色溫是否超出預設色溫范圍；

特征提取單元，用于若所述當前光照度超出預設光照度范圍或所述當前色溫超出預設色溫范圍，則提取所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息；

第三計算單元，用于計算所述面部圖像中的輪廓信息和所述預存面部圖像中的輪廓信息之間的相似度。

本發(fā)明所有實施例中的模塊或子模塊，可以通過通用集成電路，例如CPU(Central Processing Unit，中央處理器)，或通過ASIC(Application Specific Integrated Circuit，專用集成電路)來實現。

本發(fā)明實施例方法中的步驟可以根據實際需要進行順序調整、合并和刪減。

本發(fā)明實施例裝置中的單元可以根據實際需要進行合并、劃分和刪減。

本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機存儲記憶體(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。