人脸识别方法、系统、存储介质以及计算机设备与流程

1.本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法、系统、存储介质以及计算机设备。


背景技术：

2.移动监控设备，如ar眼镜可以应用在安防领域，传统的监控设备位置、角度相对固定，移动监控设备相对于传统的监控设备可移动性更强，一方面有益于人脸识别的效率和准确性，另外，能够辅助安防人员(警察等)更好的实时取证。
3.尽管安防人员佩戴了移动监控设备，然而在佩戴的过程中仍会出现问题，如所有安防人员的站姿和面向人群的方向相对固定，会导致所有移动监控设备在识别效率上与传统的监控可能无太大区别。
4.综上所述，现有技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。


技术实现要素：

5.针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种人脸识别方法、系统、存储介质以及计算机设备，可以提高人脸识别准确率。
6.为了实现上述目的，本发明提供了一种人脸识别方法，包括：
7.至少一个第一监控设备获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；
8.根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；
9.若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备；
10.根据所述人物的行走路径计算出调整信息；
11.所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别。
12.根据所述的人脸识别方法，所述至少一个第一监控设备获得人物的信息的步骤包括：
13.生成包括所述人物的所在位置区域的第一地图；
14.根据所述第一地图获取所述人物的环境信息；
15.所述第一监控设备根据所述环境信息计算出所述人物的行走路径。
16.根据所述的人脸识别方法，所述人脸识别结果包括：所述第一监控设备根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息以及所述人物的身份信息的准确率、所述第一监控设备无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息。
17.根据所述的人脸识别方法，根据所述人脸识别结果获得人脸识别度的步骤包括：
18.若所述第一监控设备无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，则所述人脸识别度为0；
19.若所述第一监控设备根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，则所述人脸
识别度为所述人物的身份信息的准确率。
20.根据所述的人脸识别方法，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备的步骤包括：
21.获取所述第二监控设备的第一位置信息；
22.根据至少一个所述第一位置信息以及所述人物的行走路径进行计算，获得所述第二监控设备与所述人物的最近距离；
23.计算出至少一个所述最近距离中的最小值；
24.选取所述最小值的最近距离对应的所述第二监控设备作为所述目标监控设备。
25.根据所述的人脸识别方法，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备的步骤包括：
26.获取至少一个所述第二监控设备的拍摄方向以及第二位置信息；
27.获取所述人物的人脸朝向；
28.根据所述拍摄方向、第二位置信息以及所述人脸朝向计算出获取到所述人物正脸的所述第二监控设备；
29.所述获取到所述人物正脸的所述第二监控设备为目标监控设备。
30.根据所述的人脸识别方法，所述调整信息包括识别位置信息以及旋转角度信息；
31.所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别的步骤还包括：
32.所述目标监控设备根据所述识别位置信息移动至识别位置以及根据所述旋转角度信息进行旋转预定的角度对所述人物进行人脸识别。
33.为了实现上述目的，本发明还提供了一种人脸识别系统，包括至少一个第一监控设备、至少一个第二监控设备，识别度获得模块、目标监控设备获取模块、调整信息计算模块：
34.第一监控设备，用于获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；
35.识别度获得模块，用于根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；
36.目标监控设备获取模块，用于若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备；
37.调整信息计算模块，用于根据所述人物的行走路径计算出调整信息；
38.所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别。
39.为了实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，用于存储一种用于执行上述任意一种人脸识别方法的计算机程序。
40.为了实现上述目的，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的人脸识别方法。
41.本发明通过至少一个第一监控设备获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备；根据所述人物的行走路径计算出调整信息；所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人
脸识别。当第一监控设备对监控画面中出现的人脸进行识别时，获得的人脸识别度较低时，可以调用第二监控设备对所述人物再次进行人脸识别，为了提高人脸识别准确率，目标监控设备根据计算获得的调整信息进行移动后再对所述人物进行人脸识别。借此，本发明联动各个移动监控设备，提高人脸识别准确率。
附图说明
42.图1是本发明优选实施例的人脸识别系统的示意图；
43.图2是本发明优选实施例的人脸识别系统的示意图；
44.图3是本发明优选实施例的人脸识别方法的流程图；
45.图4是本发明提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
46.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
47.需要说明的，本说明书中针对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用，指的是描述的该实施例可包括特定的特征、结构或特性，但是不是每个实施例必须包含这些特定特征、结构或特性。此外，这样的表述并非指的是同一个实施例。进一步，在结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，不管有没有明确的描述，已经表明将这样的特征、结构或特性结合到其它实施例中是在本领域技术人员的知识范围内的。
48.此外，在说明书及后续的权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件或部件，所属领域中具有通常知识者应可理解，制造商可以用不同的名词或术语来称呼同一个组件或部件。本说明书及后续的权利要求并不以名称的差异来作为区分组件或部件的方式，而是以组件或部件在功能上的差异来作为区分的准则。在通篇说明书及后续的权利要求书中所提及的“包括”和“包含”为一开放式的用语，故应解释成“包含但不限定于”。以外，“连接”一词在此系包含任何直接及间接的电性连接手段。间接的电性连接手段包括通过其它装置进行连接。
49.参见图1～图2，在本发明的第一实施例中提供了一种人脸识别系统100，包括至少一个第一监控设备10、至少一个第二监控设备50，识别度获得模块20、目标监控设备获取模块30、调整信息计算模块40：
50.第一监控设备10，用于获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；
51.识别度获得模块20，用于根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；
52.目标监控设备获取模块30，用于若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备50中选取目标监控设备；
53.调整信息计算模块40，用于根据所述人物的行走路径计算出调整信息；
54.所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别。
55.在该实施例中，该系统100通过联动各个监控设备，选择合适的监控设备对所述人物进行人脸识别，并且将该监控设备调整至合理的状态进行人脸识别，从而提高人脸识别
的准确率。各个监控设备之间可以进行信息传递，每个监控设备均支持通讯协议如zigbee、蓝牙等mesh技术，并且每个监控设备设置有唯一标识码(sn码)，由此各个监控设备之间可以通过无线mesh网络(无线网状网络)，也称为“多跳(multi-hop)”网络进行通信。在无线mesh网络中，任何无线设备节点都可以同时作为ap(接入点)和路由器，网络中的每个节点都可以发送和接收信号，每个节点都可以与一个或者多个对等节点进行直接通信。无线mesh网络(无线网状网络)的最大好处在于：如果最近的ap由于流量过大而导致拥塞的话，那么数据可以自动重新路由到一个通信流量较小的邻近节点进行传输。以此类推，数据包还可以根据网络的情况，继续路由到与之最近的下一个节点进行传输，直到到达最终目的地为止。具体地，当所述人物进入监控设备的监控范围时，至少一个第一监控设备10对所述人物进行人脸识别获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；通过人脸识别度判断第一监控设备10是否成功识别出所述人物的身份信息，若第一监控设备10的人脸识别度低于预设的所述阈值，则需要调用其它监控设备重新对所述人物进行人脸识别，从至少一个第二监控设备50中选取目标监控设备，然后根据所述人物的行走路径计算出调整信息，调整信息用于将目标监控设备调整至合适的状态(合适的位置、拍摄角度等)对所述人物进行人脸识别，最后，所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别，提高了人脸识别的准确率。识别度获得模块20、目标监控设备获取模块30、调整信息计算模块40可以设置于监控设备内，也可以设置于云端服务器或者边缘设备。
56.在本发明的第二实施例中，该系统100还包括：
57.地图生成模块60，用于生成包括所述人物的所在位置区域的第一地图；
58.所述第一监控设备10根据所述第一地图获取所述人物的环境信息；
59.所述第一监控设备10根据所述环境信息计算出所述人物的行走路径。
60.在该实施例中，所述人物的行走路径包括所述人物的行进方向以及行走的路线，可以根据所述第一地图计算所述人物的行走路径。地图可以是建筑间地图，也可以是建筑内地图。地图生成模块60可以设置于监控设备内，也可以设置于云端服务器或者边缘设备。
61.在本发明的第三实施例中，所述人脸识别结果包括：所述第一监控设备10根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息以及所述人物的身份信息的准确率、所述第一监控设备10无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息。
62.在该实施例中，所述人物身份信息包括所述人物的性别、年龄、姓名或者家庭住址等。
63.具体的是，所述识别度获得模块20包括：
64.第一识别度获得子模块21，用于所述第一监控设备10无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，设置所述人脸识别度为0；
65.第二识别度获得子模块22，用于所述第一监控设备10根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，设置所述人脸识别度为所述人物的身份信息的准确率。
66.在本发明的第四实施例中，所述目标监控设备获取模块30包括：
67.第一位置获取子模块31，用于获取所述第二监控设备50的第一位置信息；
68.距离计算子模块32，用于根据至少一个所述第一位置信息以及所述人物的行走路径进行计算，获得所述第二监控设备50与所述人物的最近距离；
69.最小值获取子模块33，用于计算出至少一个所述最近距离中的最小值；
70.第一目标监控设备获取子模块34，用于选取所述最小值的最近距离对应的所述第二监控设备50作为所述目标监控设备。
71.在该实施例中，选取距离所述人物最近的第二监控设备50作为目标监控设备，最近距离即所述人物在沿所述行走路径行走的过程中，所述第二监控设备50与所述人物之间最短的距离。当目标监控设备获取模块30设置于云端服务器时，可以通过控制端将所有监控设备的相对位置及监控设备对应的唯一识别码sn码进行收集并分析，构建的监控设备之间的拓扑结构图。控制端将以上数据上传到云端服务器，并将该拓扑结构图与云端服务器上已有的地图进行分析获得所述第一位置信息。
72.在本发明的第五实施例中，所述目标监控设备获取模块30包括：
73.第二位置获取子模块35，用于获取至少一个所述第二监控设备50的拍摄方向以及第二位置信息；
74.方向判断子模块36，用于获取所述人物的人脸朝向；
75.第二目标监控设备获取子模块37，用于根据所述拍摄方向、第二位置信息以及所述人脸朝向计算出获取到所述人物正脸的所述第二监控设备50；所述获取到所述人物正脸的所述第二监控设备50为目标监控设备。
76.在该实施例中，选取能够拍摄到所述人物正脸的第二监控设备50作为目标监控设备。通过第二位置信息和所述人物的位置信息以及所述人脸朝向判断第二监控设备50能否拍摄所述人物正脸。还可以根据第二位置信息判断第二监控设备50与所述人物的距离，若距离适中，则可以将所述第二监控设备50作为目标监控设备。
77.在本发明的第六实施例中，所述调整信息包括识别位置信息以及旋转角度信息；
78.所述目标监控设备根据所述识别位置信息移动至识别位置以及根据所述旋转角度信息进行旋转预定的角度对所述人物进行人脸识别。
79.上述多个实施例中，所述第一监控设备10以及所述第二监控设备50为ar眼镜。
80.图3是本发明实施例的人脸识别方法的流程图，所述方法可以通过上述任一项所述的系统100实现，所述人脸识别方法包括：
81.步骤s301，至少一个第一监控设备10获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；通过第一监控设备10实现；
82.步骤s302，根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；通过识别度获得模块20实现；
83.步骤s303，若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备50中选取目标监控设备；通过目标监控设备获取模块30实现；
84.步骤s304，根据所述人物的行走路径计算出调整信息；通过调整信息计算模块40实现；
85.步骤s305，所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别。
86.在该实施例中，所述方法可以通过上述任一项所述的系统100实现，具体实施过程参见上述描述，在此不再赘述。
87.在本发明的实施例中，所述步骤s301包括：
88.生成包括所述人物的所在位置区域的第一地图；通过地图生成模块60实现；
89.根据所述第一地图获取所述人物的环境信息；通过第一监控设备10实现；
90.所述第一监控设备10根据所述环境信息计算出所述人物的行走路径。
91.在本发明的实施例中，所述人脸识别结果包括：所述第一监控设备10根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息以及所述人物的身份信息的准确率、所述第一监控设备10无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息。
92.在本发明的实施例中，所述步骤s302包括：
93.若所述第一监控设备10无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，则所述人脸识别度为0；通过第一识别度获得子模块21实现；
94.若所述第一监控设备10根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，则所述人脸识别度为所述人物的身份信息的准确率；通过第二识别度获得子模块22实现。
95.在本发明的实施例中，所述步骤s303包括：
96.获取所述第二监控设备50的第一位置信息；通过第一位置获取子模块31实现；
97.根据至少一个所述第一位置信息以及所述人物的行走路径进行计算，获得所述第二监控设备50与所述人物的最近距离；通过距离计算子模块32实现；
98.计算出至少一个所述最近距离中的最小值；通过最小值获取子模块33实现；
99.选取所述最小值的最近距离对应的所述第二监控设备50作为所述目标监控设备；通过第一目标监控设备获取子模块34实现。
100.在本发明的实施例中，所述步骤s303包括：
101.获取至少一个所述第二监控设备50的拍摄方向以及第二位置信息；通过第二位置获取子模块35实现；
102.获取所述人物的人脸朝向；通过方向判断子模块36实现；
103.根据所述拍摄方向、第二位置信息以及所述人脸朝向计算出获取到所述人物正脸的所述第二监控设备50；所述获取到所述人物正脸的所述第二监控设备50为目标监控设备；通过第二目标监控设备获取子模块37实现。
104.在本发明的实施例中，所述调整信息包括识别位置信息以及旋转角度信息；
105.所述步骤s305包括还包括：
106.所述目标监控设备根据所述识别位置信息移动至识别位置以及根据所述旋转角度信息进行旋转预定的角度对所述人物进行人脸识别。
107.上述多个实施例中，所述第一监控设备10以及所述第二监控设备50为ar眼镜。
108.本发明还提供一种存储介质，用于存储一种用于执行上述任意一种任务调度方法的计算机程序。例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本技术的方法和/或技术方案。而调用本技术的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的存储介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输和/或被存储在根据程序指令运行的计算机设备的存储介质中。在此，根据本技术的一个实施例中，包括一个如图4所示的计算机设备400，所述计算机设备400优选包括用于存储计算机程序的存储介质200和用于执行计算机程序的处理器300，其中，当该计算机程序被该处理器300执行时，触发该计算机设备400执行基于前述多个实施例中的方法和/或技术方案。
109.需要注意的是，本技术可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采
用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本技术的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本技术的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本技术的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
110.根据本发明的方法可以作为计算机实现方法在计算机上实现、或者在专用硬件中实现、或以两者的组合的方式实现。用于根据本发明的方法的可执行代码或其部分可以存储在计算机程序产品上。计算机程序产品的示例包括存储器设备、光学存储设备、集成电路、服务器、在线软件等。优选地，计算机程序产品包括存储在计算机可读介质上以便当所述程序产品在计算机上执行时执行根据本发明的方法的非临时程序代码部件。
111.在优选实施例中，计算机程序包括适合于当计算机程序在计算机上运行时执行根据本发明的方法的所有步骤的计算机程序代码部件。优选地，在计算机可读介质上体现计算机程序。
112.综上所述，本发明通过至少一个第一监控设备获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备；根据所述人物的行走路径计算出调整信息；所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别。当第一监控设备对监控画面中出现的人脸进行识别时，获得的人脸识别度较低时，可以调用第二监控设备对所述人物再次进行人脸识别，为了提高人脸识别准确率，目标监控设备根据计算获得的调整信息进行移动后再对所述人物进行人脸识别。借此，本发明联动各个移动监控设备，提高人脸识别准确率。
113.当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
114.本发明还公开了：a1、一种人脸识别方法，包括：
115.至少一个第一监控设备获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；
116.根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；
117.若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备；
118.根据所述人物的行走路径计算出调整信息；
119.所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别。
120.a2、根据a1所述的人脸识别方法，所述至少一个第一监控设备获得人物的信息的步骤包括：
121.生成包括所述人物的所在位置区域的第一地图；
122.根据所述第一地图获取所述人物的环境信息；
123.所述第一监控设备根据所述环境信息计算出所述人物的行走路径。
124.a3、根据a1所述的人脸识别方法，所述人脸识别结果包括：所述第一监控设备根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息以及所述人物的身份信息的准确率、所述第一监
控设备无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息。
125.a4、根据a3所述的人脸识别方法，根据所述人脸识别结果获得人脸识别度的步骤包括：
126.若所述第一监控设备无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，则所述人脸识别度为0；
127.若所述第一监控设备根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，则所述人脸识别度为所述人物的身份信息的准确率。
128.a5、根据a1所述的人脸识别方法，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备的步骤包括：
129.获取所述第二监控设备的第一位置信息；
130.根据至少一个所述第一位置信息以及所述人物的行走路径进行计算，获得所述第二监控设备与所述人物的最近距离；
131.计算出至少一个所述最近距离中的最小值；
132.选取所述最小值的最近距离对应的所述第二监控设备作为所述目标监控设备。
133.a6、根据a1所述的人脸识别方法，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备的步骤包括：
134.获取至少一个所述第二监控设备的拍摄方向以及第二位置信息；
135.获取所述人物的人脸朝向；
136.根据所述拍摄方向、第二位置信息以及所述人脸朝向计算出获取到所述人物正脸的所述第二监控设备；
137.所述获取到所述人物正脸的所述第二监控设备为目标监控设备。
138.a7、根据a1所述的人脸识别方法，所述调整信息包括识别位置信息以及旋转角度信息；
139.所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别的步骤还包括：
140.所述目标监控设备根据所述识别位置信息移动至识别位置以及根据所述旋转角度信息进行旋转预定的角度对所述人物进行人脸识别。
141.a8、根据a1所述的人脸识别方法，
142.所述第一监控设备以及所述第二监控设备为ar眼镜。
143.b9、一种人脸识别系统，包括至少一个第一监控设备、至少一个第二监控设备，识别度获得模块、目标监控设备获取模块、调整信息计算模块：
144.第一监控设备，用于获得人物的信息，所述人物的信息包括人脸识别结果、所述人物的行走路径；
145.识别度获得模块，用于根据所述人脸识别结果获得人脸识别度；
146.目标监控设备获取模块，用于若所述人脸识别度低于预定的阈值时，从至少一个第二监控设备中选取目标监控设备；
147.调整信息计算模块，用于根据所述人物的行走路径计算出调整信息；
148.所述目标监控设备根据所述调整信息进行移动并对所述人物进行人脸识别。
149.b10、根据b9所述的人脸识别系统，还包括：
150.地图生成模块，用于生成包括所述人物的所在位置区域的第一地图；
151.所述第一监控设备根据所述第一地图获取所述人物的环境信息；
152.所述第一监控设备根据所述环境信息计算出所述人物的行走路径。
153.b11、根据b9所述的人脸识别系统，所述人脸识别结果包括：所述第一监控设备根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息以及所述人物的身份信息的准确率、所述第一监控设备无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息。
154.b12、根据b11所述的人脸识别系统，所述识别度获得模块包括：
155.第一识别度获得子模块，用于所述第一监控设备无法根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，设置所述人脸识别度为0；
156.第二识别度获得子模块，用于所述第一监控设备根据所述人物的人脸获得所述人物的身份信息，设置所述人脸识别度为所述人物的身份信息的准确率。
157.b13、根据b9所述的人脸识别系统，所述目标监控设备获取模块包括：
158.第一位置获取子模块，用于获取所述第二监控设备的第一位置信息；
159.距离计算子模块，用于根据至少一个所述第一位置信息以及所述人物的行走路径进行计算，获得所述第二监控设备与所述人物的最近距离；
160.最小值获取子模块，用于计算出至少一个所述最近距离中的最小值；
161.第一目标监控设备获取子模块，用于选取所述最小值的最近距离对应的所述第二监控设备作为所述目标监控设备。
162.b14、根据b9所述的人脸识别系统，所述目标监控设备获取模块包括：
163.第二位置获取子模块，用于获取至少一个所述第二监控设备的拍摄方向以及第二位置信息；
164.方向判断子模块，用于获取所述人物的人脸朝向；
165.第二目标监控设备获取子模块，用于根据所述拍摄方向、第二位置信息以及所述人脸朝向计算出获取到所述人物正脸的所述第二监控设备；所述获取到所述人物正脸的所述第二监控设备为目标监控设备。
166.b15、根据b9所述的人脸识别系统，所述调整信息包括识别位置信息以及旋转角度信息；
167.所述目标监控设备根据所述识别位置信息移动至识别位置以及根据所述旋转角度信息进行旋转预定的角度对所述人物进行人脸识别。
168.b16、根据b9所述的人脸识别系统，
169.所述第一监控设备以及所述第二监控设备为ar眼镜。
170.c17、一种存储介质，其特征在于，用于存储一种用于执行a1～a8中任意一种人脸识别方法的计算机程序。
171.d18、一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现a1～a8任一项所述的人脸识别方法。