人脸识别装置 专利，人脸识别方法及装置

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人脸识别装置 专利，一种人脸识别装置

[0001]本实用新型涉及人脸识别技术领域，具体是一种人脸识别装置。

[0002]人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

[0003]由于人脸识别装置通常应用于较为密集的人群场所起安保作用，因此，人脸识别装置如果一直处于通电状态下就会浪费大量的电能，而且由于人群众多，每个人的身高体型不同，如果人脸识别装置安装位置固定的话，每个待测的人通常会根据自己的自身情况进行自我调整，如果有一些身体存在缺陷，动作不便的人，那么该人脸识别装置就很难进行人脸识别操作。

[0004]针对上述背景技术中的问题，本实用新型通过全新结构设计，制造出一种能够自动供断电以及适应不同身高的人的人脸识别装置。

[0005]本实用新型的目的在于提供一种人脸识别装置，以解决上述背景技术中提出的问题。

[0006]为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：

[0007]一种人脸识别装置，其包括：

支架、踏板、底座以及激光接收器，所述支架安装固定在踏板左侧上端，激光接收器设置在踏板右侧上端，踏板下端左右两侧通过缓冲组件与底座连接，踏板下端中间通过自动开关组件与底座连接； [0008]所述支架右侧开设有活动槽，活动槽内部安装有人脸识别组件，支架下端内部设有驱动组件，人脸识别组件下端与驱动组件连接； [0009]作为本实用新型进一步的方案：

所述踏板内部设有控制电路板，底座内部安装有蓄电池，控制电路板通过自动开关组件与蓄电池实现电性连接，踏板右侧开设有信息端口，蓄电池用于给所述人脸识别装置接通电源，控制电路板则控制整个所述人脸识别装置的运行状态，信息端口接通外部信息设备，用于输出识别的人脸信息。

[0010]作为本实用新型进一步的方案：

所述人脸识别组件包括滑块、人脸识别仪以及激光发射器，人脸识别仪以及激光发射器均安装在滑块上，激光发射器发出的激光踏板右侧上端的激光接收器可以接受感应；所述活动槽内部设有限位杆，限位杆的数量为两根，滑块同时活动安装在两根限位杆上，两根限位杆之间设有驱动组件。

[0011]作为本实用新型进一步的方案：

所述驱动组件包括丝杆、减速箱以及电机，丝杆在活动槽内部的部分上表面设有螺纹，滑块通过螺纹过盈配合方式与丝杆实现活动连接；丝杆下端连接减速箱，减速箱下端安装有电机，电机上设有继电器，丝杆在活动槽内部的部分上端设有缓冲垫，缓冲垫上端通过第一压缩弹簧与活动槽上端内壁连接。

[0012]作为本实用新型进一步的方案：

所述缓冲组件包括活动筒以及支撑杆，活动筒上端与踏板连接，活动筒下端内部活动安装有支撑杆。

[0013]作为本实用新型进一步的方案：

在活动筒内部，支撑杆上端设有限位块，限位块上端通过第二压缩弹簧与活动筒内壁连接，支撑杆在活动筒与底座之间的部分上设有第三压缩弹簧；通过缓冲组件设置的第二压缩弹簧与第三压缩弹簧配合作用能够对在底座上端位移的踏板起到较好的双重减震效果。

[0014]作为本实用新型进一步的方案：

所述自动开关组件包括导电柱以及固定筒，导电柱上端与踏板连接，导电柱下端活动安装在固定筒内部，固定筒安装在底座上端。

[0015]作为本实用新型进一步的方案：

导电柱下端在固定筒内部的末端部分上设有触电片，固定筒内部底端设有通电块，通电块上端通过第四压缩弹簧连接导电片；当踏板通过缓冲组件缓冲下降时，导电柱下端的触电片与第四压缩弹簧上端的导电片接触，用于给踏板内部的控制电路板接通电源。

[0016]与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：

人脸识别装置 专利，人脸识别方法及装置

[0001]本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种人脸识别方法及装置。

[0002]卷积神经网络在人脸识别中应用及其普遍，而卷积神经网络前向传播中的卷积层的计算量会占整个网络计算量的90%，一般高精度的卷积神经网络包含的参数量较多，导致了比较高的计算密集度，满足不了实时响应要求较高的人脸识别的应用场景的需求。

[0003]现有的针对卷积神经网络的加速方法，虽然可以提高卷积神经网络的运算速度，进而提高人脸识别的效率，但是在加速后的运算过程中会出现因数值溢出导致计算精度下降，最终影响了人脸识别的准确性。

[0004]本发明的目的在于提供了一种人脸识别方法及装置，其能够对人脸识别模型中的卷积神经网络的卷积层进行优化，既能提高卷积层的计算速率，又能保证计算精度，最终保证人脸识别的高效性和准确性。

[0005]为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

[0006]第一方面，本发明提供一种人脸识别方法，所述方法包括：

获取待识别的人脸图像；将所述人脸图像输入至预先训练的人脸识别模型，利用所述人脸识别模型对所述人脸图像进行处理，以提取所述人脸图像的人脸特征，其中，所述人脸识别模型包括至少一个特征提取网络，所述特征提取网络对输入特征图依次进行量化、卷积及反量化，所述量化及所述反量化所采用的第一参数是按照所述输入特征图的通道数及预设通道组数确定的；依据所述人脸特征对所述人脸图像进行人脸识别。

[0007]第二方面，本发明提供一种人脸识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待识别的人脸图像；特征提取模块，用于将所述人脸图像输入至预先训练的人脸识别模型，利用所述人脸识别模型对所述人脸图像进行处理，以提取所述人脸图像的人脸特征，其中，所述人脸识别模型包括至少一个特征提取网络，所述特征提取网络对输入特征图依次进行量化、卷积及反量化，所述量化及所述反量化所采用的第一参数是按照所述输入特征图的通道数及预设通道组数确定的；人脸识别模块，用于依据所述人脸特征对所述人脸图像进行人脸识别。

[0008]与现有技术相比，本发明预先按照卷积层的输入特征图的通道数及预设通道组数确定第一参数，在卷积层处理之前首先利用第一参数对输入特征图进行量化，然后再对量化后的输入特征图进行卷积，最后对卷积结果进行反量化，既提高了卷积运算的速度，又避免了卷积运算过程中因出现数值溢出而导致的精度计算下降，最终保证了人脸识别的高效性和准确性。

[0009]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

[0010]图1为本发明实施例提供的一种人脸识别方法的流程示意图。

[0011]图2为本发明实施例提供的多个特征提取网络组成人脸识别模型的示例图。

[0012]图3为本发明实施例提供的由特征提取网络和卷积层组成的人脸识别模型的示例图。

[0013]图4是本发明实施例提供的普通卷积的示例图。

[0014]图5是本发明实施例提供的分组卷积的示例图。

[0015]图6为本发明实施例提供的利用多个特征提取网络进行人脸特征提取的流程示意图。

[0016]图7为本发明实施例提供的任意一个特征提取网络进行人脸特征提取的流程示意图。

[0017]图8为本发明实施例提供的反量化的示例图。

[0018]图9为本发明实施例提供的确定第一参数的流程示意图。

人脸识别装置 专利，腾讯新专利可识别合成嘴型人脸图像，降低诈骗率

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腾讯新专利可识别合成嘴型人脸图像，降低诈骗率 新京报贝壳财经讯 10月27日，企查查APP显示，近日，腾讯科技（深圳）有限公司申请的“合成嘴型人脸的识别方法、模型获取方法、装置和设备”专利公布。

企查查专利摘要显示，该方法包括：

对样本图像进行人脸特征点检测得到第一人脸特征数据；将人脸数据和待合成的音频特征数据输入预训练的语音转嘴型合成模型，根据该模型输出确定第二人脸特征数据；根据第一、二人脸特征数据训练分类模型，得到合成嘴型人脸识别模型；将待识别图像输入至识别模型，确定是否为合成嘴型人脸图像。

本专利能有效识别出图像或视频中的合成嘴型人脸，降低由于合成嘴型人脸所引起的造谣、诈骗等行为的发生概率。

编辑 宋钰婷 校对 卢茜

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