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申请/专利权人：北京君正集成电路股份有限公司

摘要：本发明提供一种人脸多角度识别的方法，包括：S0通过图像捕获，进行人脸检测、人脸关键点检测、人脸特征提取获取五个人脸特征向量并相加；S1特征归一化；S2分别存储五个角度的人脸特征值和该五个角度特征归一化的一个特征值总共六个特征值；S3分别计算输入的人脸特征值与数据库中一个人的六个特征值做欧氏距离的计算，得到六个人脸相似度；定义人脸识别的阈值th＝0.85，经过计算得到识别人脸特征值与注册特征值之间的六个人脸相似度；如果六个值中至少有四个值大于阈值th，计算六个特征值的均值；S4如果均值小于预定均值4.0，则更新预定的均值为这两个特征值的均值；S5遍历库中存储的人脸特征值，经过S3、S4，得到均值最小的人脸id为与待识别是同一个人。

主权项：1.一种人脸多角度识别的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S0.通过图像捕获，进行人脸检测、人脸关键点检测、人脸特征提取获取五个角度的人脸特征值并相加；每个向量值是一个包含512个数的列表，特征向量是512维的特征值，特征向量的取值范围是[-128,128]；S1.特征归一化：将五个人脸特征向量相加后，通过sklearn.preprocessing.normalize函数这一归一化的函数，将人脸特征值归一化到[-1,1]之间，对相加的人脸特征向量进行归一化得到一个512的人脸特征向量，这里人脸特征值是1*512大小的特征向量即1*512的列表，这样一个特征向量之中就有了人脸多个角度的信息；所述sklearn.preprocessing.normalize：各个特征值除以根号下各个特征值的平方和： 其中xn维某个特征向量的值，x′n为归一化之后的特征值；归一化的人脸特征向量的取值范围[-1,1]；S2.分别存储五个角度的人脸特征值即为步骤S0中的五个角度人脸特征值，和该五个角度特征归一化的一个特征值即为步骤S1中归一化的人脸特征值，总共六个特征值；S3.分别将输入的人脸特征值与数据库中一个人的所述六个特征值进行欧氏距离的计算，得到六个人脸相似度：欧式距离计算公式：其中，p是特征值计算得到的人脸相似度，xi为识别人脸即待识别的人脸图像的特征值，yi为注册的即数据库中的人脸特征值；经过计算得到识别人脸特征值与注册特征值之间的六个人脸相似度，定义人脸识别的阈值th＝0.85；如果六个人脸相似度值中至少有四个值大于阈值th，计算六个特征值的均值；S4.如果均值小于预定的均值4.0，则更新预定的均值为这两个特征值Xi、Yi的相似度的计算值即步骤S3中计算的均值；S5.遍历库中存储的人脸特征值，重复经过S3、S4步骤后，得到均值最小的人脸id为与待识别是同一个人。

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