一种人脸识别的方法与流程

技术特征：
1.一种人脸识别的方法，其特征在于：它包括以下步骤：s1、采集人脸图像和身份信息,在人脸图像数据库中找到所述身份信息对应的不同检测时间点的人脸图像；所述人脸图像数据库存储有不同人在不同检测时间点的人脸图像；s2、对s1中采集的人脸图像和在人脸图像数据库中找到的人脸图像进行预处理；s3、利用人脸预测模型对s2中人脸图像数据库中预处理后的人脸图像进行特征处理，在最早检测时间点的人脸图像的特征上，将后续检测时间点上具有老化后特点的人脸图像特征进行像素点随机融合，且在融合时根据人脸检测时间进行融合像素的比例分配，预测出当前时间点的人脸图像；s4、判断预处理后的采集的人脸图像与预测出当前时间点的人脸图像是否一致，进而确定采集的人脸图像和身份信息是否一致，或者根据预测出的人脸图像与采集的人脸图像进行比对，对人脸预测模型进行修正，将采集的人脸图像存储在人脸图像数据库中。2.根据权利要求1中所述的一种人脸识别的方法，其特征在于：所述s2中，对s1中采集的人脸图像和在人脸图像数据库中找到的人脸图像进行预处理的方法包括：s21、选取每张人脸图像的roi区域；s22、对s21选取的roi区域进行灰度化处理；s23、将s22灰度化处理后的图像进行平滑处理；s24、将s23平滑处理后的图像进行增强处理，获得预处理后的人脸图像。3.根据权利要求1中所述的一种人脸识别的方法，其特征在于：所述s3中，人脸预测模型的获取方法为：建立人脸预测模型；确定训练集，所述训练集包括输入数据和输出数据，输入数据包括不同检测时间点的人脸图像中人脸的特征点，输出数据包括预测的人脸图像；根据训练集对人脸预测模型进行训练，得到确定参数的人脸预测模型。4.根据权利要求1中所述的一种人脸识别的方法，其特征在于：所述s3中，具有老化后特点的人脸图像特征包括出现皱纹、色斑、黑眼圈、眼袋或嘴角下垂和脸部失去光泽。5.根据权利要求1中所述的一种人脸识别的方法，其特征在于：所述s3中，利用人脸预测模型对s2中人脸图像数据库中预处理后的人脸图像进行特征处理时，对于拍摄时间距离预测时间点相隔时间长的图像，可以减少老化前图像的像素比例而增加老化后的像素比例；对于拍摄时间距离预测时间短的图像，则可以增加老化前的图像的像素比例而减少老化后的像素比例。6.一种人脸识别的方法，其特征在于：它包括以下步骤：s1、采集人脸图像和身份信息,在人脸图像数据库中找到所述身份信息对应的不同检测时间点的人脸图像；所述人脸图像数据库存储有不同人在不同检测时间点的人脸图像；s2、对s1中采集的人脸图像和在人脸图像数据库中找到的人脸图像进行预处理；s3、利用人脸溯源模型对s2中预处理后的人脸图像进行特征处理，在得到不同时间的人脸图像的脸部同一特征点后，将具有年轻特点的人脸图像特征赋予权重并进行像素点融合，且在融合后将所有特征点进行拼接，溯源出以前时间点的人脸图像，并将溯源的人脸图
像与采集的人脸图像存储在人脸图像数据库中。7.根据权利要求6中所述的一种人脸识别的方法，其特征在于：所述s2中，对s1中采集的人脸图像和在人脸图像数据库中找到的人脸图像进行预处理的方法包括：s21、选取每张人脸图像的roi区域；s22、对s21选取的roi区域进行灰度化处理；s23、将s22灰度化处理后的图像进行平滑处理；s24、将s23平滑处理后的图像进行增强处理，获得预处理后的人脸图像。8.根据权利要求6中所述的一种人脸识别的方法，其特征在于：所述s3中，人脸溯源模型的获取方法为：建立人脸溯源模型；确定训练集，所述训练集包括输入数据和输出数据，输入数据包括不同检测时间点的人脸图像中人脸的特征点，输出数据包括溯源的人脸图像；根据训练集对人脸溯源模型进行训练，得到确定参数的人脸溯源模型。9.根据权利要求6中所述的一种人脸识别的方法，其特征在于：所述s3中，利用人脸溯源模型对s2中预处理后的人脸图像进行特征处理时，对于拍摄时间距离预测时间点相隔时间长的图像，可以增加老化前图像的像素比例而减少老化后的像素比例；对于拍摄时间距离预测时间短的图像，则可以减少老化前的图像的像素比例而增加老化后的像素比例。

技术总结
一种人脸识别的方法，涉及一种基于图像识别与融合的人脸预测与溯源的方法及系统，本发明为解决已有的人脸识别系统中无法对长时间未更新的人脸图像进行准确快速识别的问题，S1、采集人脸图像和身份信息在人脸图像数据库中找到对应的人脸图像；S2、对S1中的人脸图像进行预处理；S3、利用人脸预测模型对S2中的人脸图像进行特征处理；S4、判断采集的人脸图像与预测的人脸图像是否一致。S1、采集人脸图像和身份信息在人脸图像数据库中找到对应的人脸图像；S2、对S1中的人脸图像进行预处理；S3、利用人脸溯源模型对S2中预处理后的人脸图像进行特征处理，将溯源的人脸图像存入人脸图像数据库。本发明用于预测和溯源人脸，属于深度学习计算机视觉领域。学习计算机视觉领域。学习计算机视觉领域。


技术研发人员：邓子涵 王红滨
受保护的技术使用者：哈尔滨工程大学
技术研发日：2021.09.22
技术公布日：2021/11/24