人脸识别或注册的方法、装置、芯片、终端或存储介质

技术领域

本发明涉及生物安全技术领域，尤其涉及一种人脸识别或注册的方法、装置、芯片、终端或存储介质。

背景技术

人脸识别时一种在生物安全认证领域被广泛使用的认证方法。其认证和识别方法，通常是在注册过程中采集用户人脸的图片作为比对模板进行保存，在后续需要进行认证或者识别时，实时的采集用户人脸图片，再与比对模板进行比对，当比对通过时，即表明认证通过或者识别成功，当比对不通过时，即表明认证失败或者识别失败。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下技术问题：由于用户在识别或者认证过程中，当用户的人脸姿态为大姿态状态时，其识别准确效率和准确率较低。

发明内容

本发明提供人脸识别或注册的方法、装置、芯片、终端或存储介质，能够准确且高效率的识别大姿态的人脸，提高大姿态人脸的识别效率和识别准确率。

第一方面，本发明提供一种人脸识别方法，包括：

获取当前图像的人脸角度；

当所述人脸角度大于第一预定角度时，将无遮挡的人脸区域进行分割，以获取第一人脸区域；

将所述第一人脸区域进行镜像，以获取第二人脸区域；

将所述第一人脸区域和所述第二人脸区域合成为具有对称特性的对称人脸图像；

对所述对称人脸图像进行识别。

可选地，将无遮挡的人脸区域进行分割包括：

对所述当前图像进行3D人脸重建，以获取正面人脸；

以所述正面人脸的中心线对所述正面人脸进行分割，以获取正面人脸对应的第一人脸区域。

可选地，以所述正面人脸的中心线对所述正面人脸进行分割包括：

将所述人脸的两个眼睛的中心点和嘴部中心点进行连线，以形成基准线；

将所述基准线延长至于当前图像边缘相交的位置，以形成分割线；

采用所述分割线对当前图像进行分割，以保留无遮挡的人脸区域。

可选地，所述人脸角度大于第一预定角度包括：人脸在水平方向上与摄像平面的夹角大于30°。

第二方面，本发明提供一种人脸注册方法，包括：

获取具有用户人脸的正脸图像；

对所述正脸图像进行分割，以获取具有用户人脸中心线左侧的左脸图像以及用户人脸中心线右侧的右脸图像；

将所述左脸图像和所述右脸图像进行镜像，以获取左镜像图像以及右镜像图像；

将所述左脸图像和所述左镜像图像合成为第一对称图像，将所述右脸图像和所述右镜像图像合成为第二对称图像；

将所述正脸图像、第一对称图像和所述第二对称图像进行保存，以作为人脸识别的比对目标。

可选地，获取具有用户人脸的正脸图像包括：

获取用户的脸部姿态；

当所述用户的脸部姿态为预定的脸部姿态时，保存当前图像；

当所述用户的脸部姿态为非预定的脸部姿态时，提示用户变换姿态。

可选地，所述预定的脸部姿态包括：脸部在水平方向上与摄像平面的夹角不大于30°，脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角不大于10°。

可选地，当所述用户的脸部姿态为预定的脸部姿态时，保存当前图像之后还包括：

采用3D人脸建模的方法，对所述当前图像中的人脸进行合成，以形成用户的正脸图像；其中，所述正脸图像为脸部在水平方向上与摄像平面的夹角小于第二预定角度，且脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角小于第三预定角度的脸部图像。

第三方面，本发明提供一种人脸识别装置，包括：

角度获取模块，用于获取当前图像的人脸角度；

人脸分割模块，用于当所述人脸角度大于第一预定角度时，将无遮挡的人脸区域进行分割，以获取第一人脸区域；

人脸镜像模块，用于将所述第一人脸区域进行镜像，以获取第二人脸区域；

人脸对称模块，用于将所述第一人脸区域和所述第二人脸区域合成为具有对称特性的对称人脸图像；

人脸识别模块，用于对所述对称人脸图像进行识别。

可选地，人脸分割模块包括：

人脸重建单元，用于对所述当前图像进行3D人脸重建，以获取正面人脸；

正面分割单元，用于以所述正面人脸的中心线对所述正面人脸进行分割，以获取正面人脸对应的第一人脸区域。

可选地，正面分割单元包括：

连线确定子单元，用于将所述人脸的两个眼睛的中心点和嘴部中心点进行连线，以形成基准线；

延长分割子单元，用于将所述基准线延长至于当前图像边缘相交的位置，以形成分割线；

人脸分割子单元，用于采用所述分割线对当前图像进行分割，以保留无遮挡的人脸区域。

可选地，人脸分割模块用于在人脸在水平方向上与摄像平面的夹角大于30°时，将无遮挡的人脸区域进行分割，以获取第一人脸区域。

第四方面，本发明提供一种人脸注册装置，包括：

人脸获取模块，用于获取具有用户人脸的正脸图像；

图像分割模块，用于对所述正脸图像进行分割，以获取具有用户人脸中心线左侧的左脸图像以及用户人脸中心线右侧的右脸图像；

图像镜像模块，用于将所述左脸图像和所述右脸图像进行镜像，以获取左镜像图像以及右镜像图像；

对称合成模块，用于将所述左脸图像和所述左镜像图像合成为第一对称图像，以及将所述右脸图像和所述右镜像图像合成为第二对称图像；

图像保存模块，用于将所述正脸图像、第一对称图像和所述第二对称图像进行保存，以作为人脸识别的比对目标。

可选地，人脸获取模块包括：

姿态获取单元，用于获取用户的脸部姿态；

图像保存单元，用于当所述用户的脸部姿态为预定的脸部姿态时，保存当前图像；

变换提示单元，用于当所述用户的脸部姿态为非预定的脸部姿态时，提示用户变换姿态。

可选地，所述预定的脸部姿态包括：脸部在水平方向上与摄像平面的夹角不大于30°，脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角不大于10°。

可选地，人脸获取模块还包括：

人脸建模单元，用于采用3D人脸建模的方法，对所述当前图像中的人脸进行合成，以形成用户的正脸图像；其中，所述正脸图像为脸部在水平方向上与摄像平面的夹角小于第二预定角度，且脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角小于第三预定角度的脸部图像。

第五方面，本发明提供一种芯片，所述芯片包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸识别方法，和/或，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸注册方法。

第六方面，本发明提供一种芯片模组，所述芯片模组包括上述的芯片。

第七方面，本发明提供一种终端，所述终端包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸识别方法，和/或，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸注册方法。

第八方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一项所述的人脸识别方法，和/或，所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一项所述的人脸注册方法。

本发明提供的技术方案中，在大姿态的人脸图像下，将未被遮挡的人脸部分进行对称镜像，并合成为完整的人脸图像。再依据合成的人脸图像，与注册阶段存储的人脸图像进行比对。在本发明提供的技术方案中，对镜像合成的人脸进行识别，在识别过程中，仅对无遮挡的半边人脸区域的特征进行识别，被识别的人脸区域内的特征均为清晰的人脸特征，因此，能够提高其识别的准确率和识别效率；同时，由于其识别过程中对无遮挡的半边人脸进行镜像，再合成为完整的人脸图像进行识别，无需对人脸识别模型进行修改即可进行识别，从而，能够降低应用成本。

附图说明

图1为本发明一实施例人脸识别方法的流程图；

图2a-图2e为本发明另一实施例人脸识别方法的人脸特征对称合成变化图；

图3为本发明另一实施例人脸识别方法的第一人脸区域分割的流程图；

图4为本发明另一实施例人脸识别方法的第一人脸区域分割的流程图；

图5为本发明一实施例人脸注册方法的流程图；

图6a-图6c为本发明另一实施例人脸注册方法的人脸图像示意图；

图7为本发明一实施例人脸注册方法的脸部获取流程图；

图8为本发明一实施例人脸识别装置的结构示意图；

图9为本发明另一实施例人脸识别方法的人脸分割模块的示意图；

图10为本发明另一实施例人脸识别方法的正面分割单元的示意图；

图11为本发明一实施例人脸注册装置的示意图；

图12为本发明一实施例人脸注册装置的人脸获取模块的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种人脸识别方法，如图1所示，包括：

步骤110，获取当前图像的人脸角度；

在一些实施例中，获取当前图像的人脸角度是指人脸在水平方向上相对于摄像平面的夹角。由于人脸角度越小时，采用当前图像直接与注册过程中存储的图像进行比对越容易通过认证或者识别。当人脸角度越大时，由于人脸中有半张脸的特征会被遮挡，因此，采用当前图像直接与注册过程中存储的图像进行对比越不同意通过认证或者识别。

步骤120，当所述人脸角度大于第一预定角度时，将无遮挡的人脸区域进行分割，以获取第一人脸区域；

在一些实施例中，依据人脸识别模型的识别精度，当人脸识别模型在的人脸角度大于第一预定角度时，其识别准确率和识别效率明显降低时，即可确定其第一预定角度。由于人脸超过第一预定角度时，其识别准确率和识别效率不足以支持完成识别和认证过程，因此，在本步骤中，将无遮挡的人脸区域进行分割，以便后续合成对称人脸。如图2a所示，图中的人脸角度大于第一预定角度，可以首先对人脸进行3D人脸建模，获取正面人脸图像，如图2b所示。此时，由于再原始图像中右脸被遮挡，因此，右脸的特征会出现失真，为了确保识别的准确率和效率，将图2b中的图像中的左脸图像进行分割，得到无遮挡的人脸区域，如图2c所示。

步骤130，将所述第一人脸区域进行镜像，以获取第二人脸区域；

在一些实施例中，第二人脸区域与第一人脸区域关于一条对称轴对称，该对称轴例如可以为两眼的中心点至嘴部中心点的连线。得到的第二人脸区域的图像中的人脸特征与第一人脸区域中的人脸特征是一致的，但是，其左右方向是相反的，如图2d所示。

步骤140，将所述第一人脸区域和所述第二人脸区域合成为具有对称特性的对称人脸图像；

在一些实施例中，将第一人脸区域和第二人脸区域合成对称人脸图像，对称人脸图像的左脸和右脸是一致的，此时，人脸为完整的人脸，可以使用现有的人脸识别模型进行识别，但是，人脸中只有半张脸的特征，因此，在识别过程中，实际上是以半张脸的特征进行识别的。合成的对称人脸图像如图2e所示。

步骤150，对所述对称人脸图像进行识别。

在一些实施例中，将对称人脸图像与预先存储的人脸图像进行比对，当两幅图像的相似度大于预定的阈值时，即可通过认证或者确定识别成功；当两幅图像的相似度小于预定的阈值时，即可决绝认证或者确定识别失败。

本实施例提供的技术方案中，在大姿态的人脸图像下，将未被遮挡的人脸部分进行对称镜像，并合成为完整的人脸图像。再依据合成的人脸图像，与注册阶段存储的人脸图像进行比对。在本实施例提供的技术方案中，对镜像合成的人脸进行识别，在识别过程中，仅对无遮挡的半边人脸区域的特征进行识别，被识别的人脸区域内的特征均为清晰的人脸特征，因此，能够提高其识别的准确率和识别效率；同时，由于其识别过程中对无遮挡的半边人脸进行镜像，再合成为完整的人脸图像进行识别，无需对人脸识别模型进行修改即可进行识别，从而，能够降低应用成本。

作为一种可选的实施方式，如图3所示，将无遮挡的人脸区域进行分割包括：

步骤121，对所述当前图像进行3D人脸重建，以获取正面人脸；

在一些实施例中，对人脸区域进行3D人脸重建，例如，可以以当前图像中的人脸中的特征点与正面人脸的特征点进行仿射变换，从而，获取正面人脸。

步骤122，以所述正面人脸的中心线对所述正面人脸进行分割，以获取正面人脸对应的第一人脸区域。

在一些实施例中，由于在人脸匹配模型中，眼睛和嘴巴部分通常是对称的，以眼睛和嘴巴的中心点确定正面人脸的中心线，在获取其人脸的中心线之后，将图像进行分割，得到半张人脸的第一人脸区域。

在本实施方式中，通过对当前图像进行3D人脸重建，先形成一个完整的正面人脸，尽管在正面人脸中的其中半张脸的特征是失真的，但是，完成3D人脸重建后有利于获取人脸的中心线，从而准确的完成第一人脸区域的分割。

作为一种可选的实施方式，如图4所示，步骤122中，以所述正面人脸的中心线对所述正面人脸进行分割包括：

步骤1221，将所述人脸的两个眼睛的中心点和嘴部中心点进行连线，以形成基准线；

在一些实施例中，由于在步骤121中进行了3D人脸重建，得到了正面人脸，为本步骤中的基准线的形成提供了前置的条件，由于两个眼睛和嘴巴通常是对称的，因此，利用两个眼睛的中心点和嘴部中心点进行连线，形成一个基准线。

步骤1222，将所述基准线延长至于当前图像边缘相交的位置，以形成分割线；

在一些实施例中，将基准线进行延长，直到与当前图像边缘相交的位置，即能够将图像的前景人脸和背景一并进行分割的分割线。

步骤1223，采用所述分割线对当前图像进行分割，以保留无遮挡的人脸区域。

在一些实施例中，无遮挡的人脸区域实际上是指在3D人脸重建之后的正面人脸中分割出的图像区域，该图像区域对应于原始图像中未遮挡的半边脸。将图像进行分割后，得到图像中只有无遮挡的人脸区域。

在本实施方式中，以步骤121中进行3D重建的正面人脸作为基础，获取基准线和分割线，再对正面人脸进行分割，从而，得到无遮挡的人脸区域。由于基准线和分割线是以重建后的人脸为基础进行确定的，能够获取更加准确的基准线和分割线位置，从而，更加准确的对人脸进行分割。

作为一种可选的实施方式，所述人脸角度大于第一预定角度包括：人脸在水平方向上与摄像平面的夹角大于30°。在一些实施例中，由于人脸识别模型在人脸角度大于30°时，容易使识别得效率和准确率大幅度下降，因此，在本实施方式中人脸在水平方向上与摄像平面的夹角大于30°，即执行后续的分割和合成步骤。

本发明实施例提供一种人脸注册方法，如图5所示，包括：

步骤210，获取具有用户人脸的正脸图像；

在一些实施例中，用户人脸的正脸图像是指用户的人脸在水平方向上与摄像平面的夹角接近0°，在竖直方向上与摄像平面的夹角也接近0°的用户人脸图像。在一些实施例中，用户人脸的正脸图像可以为用户保持准确的姿态直接拍摄的正脸图像，也可以为对用户的人脸图像进行3D重建得到的正脸图像。

步骤220，对所述正脸图像进行分割，以获取具有用户人脸中心线左侧的左脸图像以及用户人脸中心线右侧的右脸图像；

在一些实施例中，以用户的人脸中心线对人脸图像进行分割，得到用户的左侧图像和右侧图像，为后续合成对称图像以实现对半张脸的特征进行识别奠定了基础。

步骤230，将所述左脸图像和所述右脸图像进行镜像，以获取左镜像图像以及右镜像图像；

在一系实施例中，将左脸图像进行镜像，得到左镜像图像，从而，左脸图像以及左镜像图像之间之间，除了左右方向相反之外，其具备的人脸特征是完全相同的。同理，将右脸图像进行镜像，得到右镜像图像，从而，右脸图像以及右镜像图像之间之间，除了右右方向相反之外，其具备的人脸特征是完全相同的。

步骤240，将所述左脸图像和所述左镜像图像合成为第一对称图像；将所述右脸图像和所述右镜像图像合成为第二对称图像；

在一些实施例中，将左脸图像和左镜像图像合成为完整的正面人脸图像，即第一对称图像，该第一对称图像为左右对称的图像，因此，在第一对称图像中，只有左脸图像的半张脸的特征。将右脸图像和右镜像图像合成为完整的正面人脸图像，即第二对称图像，该第二对称图像为右右对称的图像，因此，在第二对称图像中，只有右脸图像的半张脸的特征。

步骤250，将所述正脸图像、第一对称图像和所述第二对称图像进行保存，以作为人脸识别的比对目标。

在一些实施例中，在存储时，存储了三幅图像，其中，正脸图像为具有整张脸的特征的图像，如图6a所示，第一对称图像为仅具有左脸特征的图像，如图6b所示，第二对称图像为仅具有右脸特征的图像，如图6c所示。

本实施例提供的技术方案中，获取了三张图像，分别具有人脸整体特征，左脸特征和右脸特征，将三张图像作为后续的人脸识别或者认证的比对基础。在后续的识别或者热证过程中，在大姿态的人脸图像下，将未被遮挡的人脸部分进行对称镜像，并合成为完整的人脸图像。再依据合成的人脸图像，与注册阶段存储的人脸图像进行比对。在本实施例提供的技术方案中，对镜像合成的人脸进行识别，在识别过程中，仅对无遮挡的半边人脸区域的特征进行识别，被识别的人脸区域内的特征均为清晰的人脸特征，因此，能够提高其识别的准确率和识别效率；同时，由于其识别过程中对无遮挡的半边人脸进行镜像，再合成为完整的人脸图像进行识别，无需对人脸识别模型进行修改即可进行识别，从而，能够降低应用成本。

作为一种可选的实施方式，如图7所示，获取具有用户人脸的正脸图像包括：

步骤211，获取用户的脸部姿态；

在一些实施例中，用户的脸部姿态是指用户在水平方向和竖直方向上与摄像平面之间的夹角，用户的脸部姿态时后续采集注册脸部图像的判断标准。

步骤212，当所述用户的脸部姿态为预定的脸部姿态时，保存当前图像；

在一些实施例中，预定的脸部姿态是指用户脸部在水平方向和竖直方向上与摄像平面之间的夹角分别小于对应的预定角度，例如，在水平方向上与摄像平面之间的夹角不大于30°，在竖直方向上与摄像平面之间的夹角不大于10°。此时，有利于获取用户脸部的全部特征，因此，保存当前图像。

步骤213，当所述用户的脸部姿态为非预定的脸部姿态时，提示用户变换姿态。

在一些实施例中，非预定的脸部姿态是指用户脸部在水平方向和竖直方向上与摄像平面之间的夹角分别大于对应的预定角度，例如，在水平方向上与摄像平面之间的夹角大于30°，在竖直方向上与摄像平面之间的夹角大于10°。此时，用户的脸部特征中部分特征容易被遮挡，因此，需要提示用户变换姿态。

在本实施方式中，通过对用户的脸部姿态进行采集，判断是否获取当前图像作为后续的识别或者认证的比对基础，能够确保获得的当前图像中具有面部的全部特征，有利于后续的识别或者认证过程的准确率和效率的提高。

作为一种可选的实施方式，所述预定的脸部姿态包括：脸部在水平方向上与摄像平面的夹角不大于30°，脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角不大于10°。在一些实施例中，为了确保获取的当前图像中，具有人脸的全部特征，可以依据人脸识别模型能够识别的角度来确定预定的脸部姿态，例如在本实施方式中，将脸部在水平方向上与摄像平面的夹角不大于30°，脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角不大于10°。

作为一种可选的实施方式，当所述用户的脸部姿态为预定的脸部姿态时，保存当前图像之后还包括：采用3D人脸建模的方法，对所述当前图像中的人脸进行合成，以形成用户的正脸图像；其中，所述正脸图像为脸部在水平方向上与摄像平面的夹角小于第二预定角度，且脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角小于第三预定角度的脸部图像。在一些实施例中，由于人脸在拍照时的姿态难免会有误差，如果将预定姿态的范围限制的过小，则难以完成对正脸图像的采集，因此，为了确保对正脸图像的采集成功，需要给预定的脸部姿态确定一些误差范围，例如，第二预定角度可以为5°，第三预定角度也可以为5°。

本发明实施例提供一种人脸识别装置，如图8所示，包括：

角度获取模块，用于获取当前图像的人脸角度；

在一些实施例中，获取当前图像的人脸角度是指人脸在水平方向上相对于摄像平面的夹角。由于人脸角度越小时，采用当前图像直接与注册过程中存储的图像进行比对越容易通过认证或者识别。当人脸角度越大时，由于人脸中有半张脸的特征会被遮挡，因此，采用当前图像直接与注册过程中存储的图像进行对比越不同意通过认证或者识别。

人脸分割模块，用于当所述人脸角度大于第一预定角度时，将无遮挡的人脸区域进行分割，以获取第一人脸区域；

在一些实施例中，依据人脸识别模型的识别精度，当人脸识别模型在的人脸角度大于第一预定角度时，其识别准确率和识别效率明显降低时，即可确定其第一预定角度。由于人脸超过第一预定角度时，其识别准确率和识别效率不足以支持完成识别和认证过程，因此，在本步骤中，将无遮挡的人脸区域进行分割，以便后续合成对称人脸。如图2a所示，图中的人脸角度大于第一预定角度，可以首先对人脸进行3D人脸建模，获取正面人脸图像，如图2b所示。此时，由于再原始图像中右脸被遮挡，因此，右脸的特征会出现失真，为了确保识别的准确率和效率，将图2b中的图像中的左脸图像进行分割，得到无遮挡的人脸区域，如图2c所示。

人脸镜像模块，用于将所述第一人脸区域进行镜像，以获取第二人脸区域；

在一些实施例中，第二人脸区域与第一人脸区域关于一条对称轴对称，该对称轴例如可以为两眼的中心点至嘴部中心点的连线。得到的第二人脸区域的图像中的人脸特征与第一人脸区域中的人脸特征是一致的，但是，其左右方向是相反的，如图2d所示。

人脸对称模块，用于将所述第一人脸区域和所述第二人脸区域合成为具有对称特性的对称人脸图像；

在一些实施例中，将第一人脸区域和第二人脸区域合成对称人脸图像，对称人脸图像的左脸和右脸是一致的，此时，人脸为完整的人脸，可以使用现有的人脸识别模型进行识别，但是，人脸中只有半张脸的特征，因此，在识别过程中，实际上是以半张脸的特征进行识别的。合成的对称人脸图像如图2e所示。

人脸识别模块，用于对所述对称人脸图像进行识别。

在一些实施例中，将对称人脸图像与预先存储的人脸图像进行比对，当两幅图像的相似度大于预定的阈值时，即可通过认证或者确定识别成功；当两幅图像的相似度小于预定的阈值时，即可决绝认证或者确定识别失败。

本实施例提供的技术方案中，在大姿态的人脸图像下，将未被遮挡的人脸部分进行对称镜像，并合成为完整的人脸图像。再依据合成的人脸图像，与注册阶段存储的人脸图像进行比对。在本实施例提供的技术方案中，对镜像合成的人脸进行识别，在识别过程中，仅对无遮挡的半边人脸区域的特征进行识别，被识别的人脸区域内的特征均为清晰的人脸特征，因此，能够提高其识别的准确率和识别效率；同时，由于其识别过程中对无遮挡的半边人脸进行镜像，再合成为完整的人脸图像进行识别，无需对人脸识别模型进行修改即可进行识别，从而，能够降低应用成本。

作为一种可选的实施方式，如图9所示，人脸分割模块包括：

人脸重建单元，用于对所述当前图像进行3D人脸重建，以获取正面人脸；

在一些实施例中，对人脸区域进行3D人脸重建，例如，可以以当前图像中的人脸中的特征点与正面人脸的特征点进行仿射变换，从而，获取正面人脸。

正面分割单元，用于以所述正面人脸的中心线对所述正面人脸进行分割，以获取正面人脸对应的第一人脸区域。

在一些实施例中，由于在人脸匹配模型中，眼睛和嘴巴部分通常是对称的，以眼睛和嘴巴的中心点确定正面人脸的中心线，在获取其人脸的中心线之后，将图像进行分割，得到半张人脸的第一人脸区域。

在本实施方式中，通过对当前图像进行3D人脸重建，先形成一个完整的正面人脸，尽管在正面人脸中的其中半张脸的特征是失真的，但是，完成3D人脸重建后有利于获取人脸的中心线，从而准确的完成第一人脸区域的分割。

作为一种可选的实施方式，如图10所示，正面分割单元包括：

连线确定子单元，用于将所述人脸的两个眼睛的中心点和嘴部中心点进行连线，以形成基准线；

在一些实施例中，由于在人脸重建单元中进行了3D人脸重建，得到了正面人脸，为本步骤中的基准线的形成提供了前置的条件，由于两个眼睛和嘴巴通常是对称的，因此，利用两个眼睛的中心点和嘴部中心点进行连线，形成一个基准线。

延长分割子单元，用于将所述基准线延长至于当前图像边缘相交的位置，以形成分割线；

在一些实施例中，将基准线进行延长，直到与当前图像边缘相交的位置，即能够将图像的前景人脸和背景一并进行分割的分割线。

人脸分割子单元，用于采用所述分割线对当前图像进行分割，以保留无遮挡的人脸区域。

在一些实施例中，无遮挡的人脸区域实际上是指在3D人脸重建之后的正面人脸中分割出的图像区域，该图像区域对应于原始图像中未遮挡的半边脸。将图像进行分割后，得到图像中只有无遮挡的人脸区域。

在本实施方式中，以人脸重建单元进行3D重建的正面人脸作为基础，获取基准线和分割线，再对正面人脸进行分割，从而，得到无遮挡的人脸区域。由于基准线和分割线是以重建后的人脸为基础进行确定的，能够获取更加准确的基准线和分割线位置，从而，更加准确的对人脸进行分割。

作为一种可选的实施方式，人脸分割模块用于在人脸在水平方向上与摄像平面的夹角大于30°时，将无遮挡的人脸区域进行分割，以获取第一人脸区域。在一些实施例中，由于人脸识别模型在人脸角度大于30°时，容易使识别得效率和准确率大幅度下降，因此，在本实施方式中人脸在水平方向上与摄像平面的夹角大于30°，即执行后续的分割和合成步骤。

本发明实施例提供一种人脸注册装置，如图11所示，包括：

人脸获取模块，用于获取具有用户人脸的正脸图像；

在一些实施例中，用户人脸的正脸图像是指用户的人脸在水平方向上与摄像平面的夹角接近0°，在竖直方向上与摄像平面的夹角也接近0°的用户人脸图像。在一些实施例中，用户人脸的正脸图像可以为用户保持准确的姿态直接拍摄的正脸图像，也可以为对用户的人脸图像进行3D重建得到的正脸图像。

图像分割模块，用于对所述正脸图像进行分割，以获取具有用户人脸中心线左侧的左脸图像以及用户人脸中心线右侧的右脸图像；

在一些实施例中，以用户的人脸中心线对人脸图像进行分割，得到用户的左侧图像和右侧图像，为后续合成对称图像以实现对半张脸的特征进行识别奠定了基础。

图像镜像模块，用于将所述左脸图像和所述右脸图像进行镜像，以获取左镜像图像以及右镜像图像；

在一系实施例中，将左脸图像进行镜像，得到左镜像图像，从而，左脸图像以及左镜像图像之间之间，除了左右方向相反之外，其具备的人脸特征是完全相同的。同理，将右脸图像进行镜像，得到右镜像图像，从而，右脸图像以及右镜像图像之间之间，除了右右方向相反之外，其具备的人脸特征是完全相同的。

对称合成模块，用于将所述左脸图像和所述左镜像图像合成为第一对称图像；以及将所述右脸图像和所述右镜像图像合成为第二对称图像；

在一些实施例中，将左脸图像和左镜像图像合成为完整的正面人脸图像，即第一对称图像，该第一对称图像为左右对称的图像，因此，在第一对称图像中，只有左脸图像的半张脸的特征。将右脸图像和右镜像图像合成为完整的正面人脸图像，即第二对称图像，该第二对称图像为右右对称的图像，因此，在第二对称图像中，只有右脸图像的半张脸的特征。

图像保存模块，用于将所述正脸图像、第一对称图像和所述第二对称图像进行保存，以作为人脸识别的比对目标。

在一些实施例中，在存储时，存储了三幅图像，其中，正脸图像为具有整张脸的特征的图像，如图6a所示，第一对称图像为仅具有左脸特征的图像，如图6b所示，第二对称图像为仅具有右脸特征的图像，如图6c所示。

本实施例提供的技术方案中，获取了三张图像，分别具有人脸整体特征，左脸特征和右脸特征，将三张图像作为后续的人脸识别或者认证的比对基础。在后续的识别或者热证过程中，在大姿态的人脸图像下，将未被遮挡的人脸部分进行对称镜像，并合成为完整的人脸图像。再依据合成的人脸图像，与注册阶段存储的人脸图像进行比对。在本实施例提供的技术方案中，对镜像合成的人脸进行识别，在识别过程中，仅对无遮挡的半边人脸区域的特征进行识别，被识别的人脸区域内的特征均为清晰的人脸特征，因此，能够提高其识别的准确率和识别效率；同时，由于其识别过程中对无遮挡的半边人脸进行镜像，再合成为完整的人脸图像进行识别，无需对人脸识别模型进行修改即可进行识别，从而，能够降低应用成本。

作为一种可选的实施方式，如图12所示，人脸获取模块包括：

姿态获取单元，用于获取用户的脸部姿态；

在一些实施例中，用户的脸部姿态是指用户在水平方向和竖直方向上与摄像平面之间的夹角，用户的脸部姿态时后续采集注册脸部图像的判断标准。

图像保存单元，用于当所述用户的脸部姿态为预定的脸部姿态时，保存当前图像；

在一些实施例中，预定的脸部姿态是指用户脸部在水平方向和竖直方向上与摄像平面之间的夹角分别小于对应的预定角度，例如，在水平方向上与摄像平面之间的夹角不大于30°，在竖直方向上与摄像平面之间的夹角不大于10°。此时，有利于获取用户脸部的全部特征，因此，保存当前图像。

变换提示单元，用于当所述用户的脸部姿态为非预定的脸部姿态时，提示用户变换姿态。

在一些实施例中，非预定的脸部姿态是指用户脸部在水平方向和竖直方向上与摄像平面之间的夹角分别大于对应的预定角度，例如，在水平方向上与摄像平面之间的夹角大于30°，在竖直方向上与摄像平面之间的夹角大于10°。此时，用户的脸部特征中部分特征容易被遮挡，因此，需要提示用户变换姿态。

在本实施方式中，通过对用户的脸部姿态进行采集，判断是否获取当前图像作为后续的识别或者认证的比对基础，能够确保获得的当前图像中具有面部的全部特征，有利于后续的识别或者认证过程的准确率和效率的提高。

作为一种可选的实施方式，所述预定的脸部姿态包括：脸部在水平方向上与摄像平面的夹角不大于30°，脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角不大于10°。在一些实施例中，为了确保获取的当前图像中，具有人脸的全部特征，可以依据人脸识别模型能够识别的角度来确定预定的脸部姿态，例如在本实施方式中，将脸部在水平方向上与摄像平面的夹角不大于30°，脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角不大于10°。

作为一种可选的实施方式，人脸获取模块还包括：人脸建模单元，用于采用3D人脸建模的方法，对所述当前图像中的人脸进行合成，以形成用户的正脸图像；其中，所述正脸图像为脸部在水平方向上与摄像平面的夹角小于第二预定角度，且脸部在竖直方向上与摄像平面的夹角小于第三预定角度的脸部图像。在一些实施例中，由于人脸在拍照时的姿态难免会有误差，如果将预定姿态的范围限制的过小，则难以完成对正脸图像的采集，因此，为了确保对正脸图像的采集成功，需要给预定的脸部姿态确定一些误差范围，例如，第二预定角度可以为5°，第三预定角度也可以为5°。

本发明实施例提供一种芯片，所述芯片包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸识别方法，和/或，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸注册方法。

本发明实施例提供一种芯片模组，所述芯片模组包括上述的芯片。

本发明实施例提供一种终端，所述终端包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸识别方法，和/或，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的人脸注册方法。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一项所述的人脸识别方法，和/或，所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一项所述的人脸注册方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。