人脸图像的更新方法、存储介质、电子设备以及车辆与流程

1.本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种人脸图像的更新方法、存储介质、电子设备以及车辆。


背景技术：

2.目前，人脸识别技术在汽车领域应用越来越广泛，如车外人脸解锁系统，车内驾驶员疲劳检测，驾驶员身份识别等。在人脸识别技术应用中，既要保证人脸识别的安全性，也需要满足人脸识别系统的易用性。由于车载人脸解锁系统使用周期较长，因此需要对标准人脸特征进行更新，避免出现由于人脸的易变性，受光照、年龄、胖瘦等因素影响，导致同一个体不同时间段内的人脸图像不能匹配的情况。
3.为解决上述问题，相关技术中提出了一种根据两次人脸解锁间隔时间对标准人脸特征进行更新的技术。然而，该技术需与时间关联，对于用户长时间没有进行解锁，且脸部形变较大，如短期增重或减重的情形，并不适用。同时，对两次间隔预设解锁时长没有统一标准，对系统易用性不友好。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种人脸图像的更新方法，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。
5.本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6.本发明的第三个目的在于提出一种电子设备。
7.本发明的第四个目的在于提出一种车辆。
8.为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出一种人脸图像的更新方法，所述方法包括以下步骤：采集待识别人脸图像；评估所述待识别人脸图像的质量以得到第一质量得分，并提取所述待识别人脸图像的特征以得到第一图像特征；获取预存标准人脸图像的预存图像特征；根据所述第一质量得分、所述第一图像特征和所述预存图像特征，确定是否将所述预存图像特征更新为所述第一图像特征。
9.本发明实施例的人脸图像的更新方法，在采集到待识别人脸图像时，对待识别人脸图像进行质量评估，得到第一质量得分，并对待识别人脸图像进行特征提取，得到第一图像特征；进而根据第一质量得分、第一图像特征和预存图像特征，确定是否将预存图像特征更新为第一图像特征。由此，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。
10.另外，本发明上述的人脸图像的更新方法还可以具有如下附加的技术特征：
11.根据本发明的一个实施例，在提取所述待识别人脸图像的特征以得到第一图像特征之前，所述人脸图像的更新方法还包括：判断所述第一质量得分是否处在第一预设质量范围内；如果所述第一质量得分处在所述第一预设质量范围内，则执行所述提取所述待识
别人脸图像的特征以得到第一图像特征的步骤。
12.根据本发明的一个实施例，所述根据所述第一质量得分、所述第一图像特征和所述预存图像特征，确定是否将所述预存图像特征更新为所述第一图像特征包括：计算所述第一图像特征与所述第一标准人脸图像对应的预存图像特征之间的相似度，得到第一相似度；判断所述第一相似度是否大于第一预设相似度阈值；如果所述第一相似度大于所述第一预设相似度阈值，则进行人脸解锁，并判断所述第一质量得分是否处在第二预设质量范围内，其中，所述第二预设质量范围对应的图像质量优于所述第一预设质量范围对应的图像质量；如果所述第一质量得分处在所述第二预设质量范围内，则将所述第一标准人脸图像对应的预存图像特征更新为所述第一图像特征；如果所述第一质量得分不处在所述第二预设质量范围内，则将所述第二标准人脸图像对应的预存图像特征更新为所述第一图像特征。
13.根据本发明的一个实施例，所述根据所述第一质量得分、所述第一图像特征和所述预存图像特征，确定是否将所述预存图像特征更新为所述第一图像特征还包括：如果所述第一相似度小于或者等于所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一图像特征与所述第二标准人脸图像对应的预存图像特征之间的相似度，得到第二相似度；判断所述第二相似度是否大于第二预设相似度阈值；如果所述第二相似度大于所述第二预设相似度阈值，则进行人脸解锁。
14.根据本发明的一个实施例，所述人脸图像的更新方法还包括：如果所述第二相似度小于或者等于所述第二预设相似度阈值，则发出第一提示信息，以进行人脸解锁失败提示。
15.根据本发明的一个实施例，所述人脸图像的更新方法还包括：获取利用第二标准人脸图像进行人脸解锁的连续次数；如果所述连续次数达到第一预设次数，则将当前第一标准人脸图像对应的预存图像特征更新为当前第一图像特征。
16.根据本发明的一个实施例，所述人脸图像的更新方法还包括：根据所述第一标准人脸图像的质量和所述第二标准人脸图像的质量确定所述第二预设质量范围。
17.根据本发明的一个实施例，所述人脸图像的更新方法还包括：判断所述待识别人脸图像与所述第一标准人脸图像的采集设备是否相同；根据判断结果确定所述第一预设相似度阈值，其中，所述判断结果相同确定的第一预设相似度阈值大于所述判断结果不同确定的预设相似度阈值。
18.为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的人脸图像的更新方法。。
19.本发明实施例的计算机可读存储介质，在其上存储的与上述的人脸图像的更新方法对应的计算机程序被执行时，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。
20.为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出一种电子设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述的人脸图像的更新方法。
21.本发明实施例的电子设备，通过实现上述的人脸图像的更新方法，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的
准确性和易用性。
22.为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出一种车辆，包括上述的电子设备。
23.本发明实施例的车辆，通过上述的电子设备，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。
24.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
25.图1是本发明第一实施例的人脸图像的更新方法的流程图；
26.图2是本发明第二实施例的人脸图像的更新方法的流程图；
27.图3是本发明一个具体实施例的人脸图像的更新方法的流程图；
28.图4是本发明实施例的车辆的结构框图。
具体实施方式
29.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
30.下面参考附图1-4描述本发明实施例的人脸图像的更新方法、电子设备以及车辆。
31.图1是本发明一个实施例的人脸图像的识别方法的流程图。
32.如图1所示，人脸图像的识别方法包括以下步骤：
33.s11，采集待识别人脸图像。
34.作为一个示例，如图3所示，可通过采集设备(如车载终端上的摄像头)采集待识别的人脸视频流，进而根据待识别的人脸视频流获取待识别人脸图像。其中，上述人脸图像可以是2d图像、深度图像和3d人脸图像中的任一者。
35.具体地，根据待识别的人脸视频流获取待识别人脸图像可包括：根据待识别的人脸视频流获取包含人脸的图像，进而对该图像进行人脸区域提取和关键点定位，例如，可以将包含人脸的图像输入至预设的人脸检测网络，从而得到人脸区域和关键点定位，进而根据关键点定位获取关键点信息。其中，可将上述人脸区域中的图像作为待识别人脸图像，上述关键点可以为5个点或者68个点。
36.s12，评估待识别人脸图像的质量以得到第一质量得分，并提取待识别人脸图像的特征以得到第一图像特征。
37.具体地，对提取得到的人脸区域进行质量评估，得到第一质量得分。例如，可以根据上述关键点信息进行人脸对齐，进而对人脸区域进行质量评估，得到第一质量得分。
38.进一步地，判断上述第一质量得分是否处在第一预设质量范围内；如果上述第一质量得分处在第一预设质量范围内，则执行上述对待识别人脸图像进行特征提取，得到第一图像特征的步骤。
39.作为一个示例，如图3所示，可以通过比较第一质量得分与第一质量阈值的关系判断第一质量得分是否处在第一预设质量范围内。如若上述第一质量得分表示人脸图像的质量，则第一质量得分越高，人脸图像的质量就越好。此时，要实现上述第一质量得分处在第
一预设质量范围内，需要该第一质量得分大于第一质量阈值。如若上述第一质量得分表示人脸图像的质量损失，则第一质量得分越高，人脸图像的质量就越差。此时，若要实现上述第一质量得分处在第一预设质量范围内，需要该第一质量得分小于第一质量阈值。
40.其中，上述第一质量阈值可以由用户自行设置，例如，可以设置上述第一质量阈值与上述第一质量得分可能达到的最大值的百分数r1，r1为0-100％中的某一值。
41.可选地，如果上述第一质量得分不处在第一预设质量范围内，则再次执行上述获取待识别的人脸图像的步骤。
42.由此，可以检测待识别人脸图像的质量是否合格。具体地，如若上述第一质量得分处在第一预设质量范围内，则说明与该第一质量得分对应的待识别人脸图像的质量合格，可继续执行之后的更新步骤；如若上述第一质量得分不处在第一预设质量范围内，则说明该第一质量得分对应的待识别人脸图像的质量不合格，该图像无法实现人脸解锁，更不适于用以更新标准图像。
43.进一步地，若上述待识别人脸图像的质量合格，则对待识别人脸图像进行特征提取，得到第一图像特征。
44.具体地，对待识别人脸图像进行特征提取，得到特征矩阵，并将该特征矩阵作为第一图像特征。
45.可选地，还可以对待识别人脸图像进行提取，得到能进行人脸识别的特征，例如，可以提取待识别人脸图像的hog(histogram of oriented gradient，方向梯度直方图)特征、haar特征(哈尔特征)、颜色特征等中的至少一者，进而可将该特征作为第一图像特征。
46.需要说明的是，在根据上述待识别人脸图像得到第一图像特征后，还可得到上述待识别人脸图像的活体特征。该活体特征为描述待识别人脸图像包括的人脸是否为活体人脸的特征，该活体特征可以包括人脸图像中的局部纹理特征、光照反射特征、生物运动特征等。
47.s13，获取预存标准人脸图像的预存图像特征。
48.具体地，预存图像特征可存储在模板库中，以便进行人脸识别。预存图像特征的获得过程可以为：对预存标准人脸图像进行特征提取，得到特征矩阵，进而可将该特征矩阵作为预存图像特征。该预存图像特征可以是在得到预存标准人脸图像即获得的，并预存在人脸识别系统的，由此能够提高更新处理效率；还可以是在获取到第一图像特征时，对预存标准人脸图像进行特征提取得到的。
49.需要说明的是，模板库可以是车辆人脸识别系统中的数据库，该数据库中还可包含用以进行人脸识别解锁的预存标准人脸图像，该预存标准人脸图像及其预存图像特征之间存在对应关系。上述预存标准人脸图像为预先存储的标准人脸图像，其个数可以是一个，也可以是多个。以两个为例，可包括第一标准人脸图像和第二标准人脸图像。在用户进行人脸识别系统注册时，可以获取用户注册时使用的人脸图像作为初始的第一标准人脸图像与初始的第二标准人脸图像，当然，也可以不设置初始的第二标准人脸图像。
50.s14，根据第一质量得分、第一图像特征和预存图像特征，确定是否将预存图像特征更新为第一图像特征。
51.具体地，可先判断与第一质量得分对应的待识别人脸图像的活体特性，并在通过活体特性判断(如判定识别到活体人脸)后，根据第一质量得分、第一图像特征和预存图像
特征，确定是否将预存图像特征更新为第一图像特征。
52.由此，对采集到的图像进行活体检测，从而实现根据活体人脸图像对标准人脸图像进行实时更新，提升了人脸识别系统的安全性。
53.在本发明的一个实施例中，如图2所示，上述根据第一质量得分、第一图像特征和预存图像特征，确定是否将预存图像特征更新为第一图像特征可包括：
54.s21，计算第一图像特征与第一标准人脸图像对应的预存图像特征之间的相似度，得到第一相似度。
55.s22，判断第一相似度是否大于第一预设相似度阈值。
56.需要说明的是，在本发明实施例中，初始的第一标准人脸图像是在用户注册时获取的人脸图像，但非初始的第一标准人脸图像均是由待识别人脸图像更新得到的。由于待识别人脸图像和初始的第一标准人脸图像可以是由同一采集设备采集得到，也可以是由不同的采集设备采集得到。因此，为了对第一相似度进行更准确的判断，需要选择合适的第一预设相似度阈值。具体地，可判断待识别人脸图像与第一标准人脸图像的采集设备是否相同(例如，可以是采集设备的类型是否相同，或者，是同一采集设备)；根据判断结果确定第一预设相似度阈值，其中，判断结果为相同确定的第一预设相似度阈值大于判断结果为不同确定的预设相似度阈值。
57.应当理解，同模比对，即用于比对的两张人脸图像来自同一类型采集设备，此时比对出的相似度需要考虑的因素更少，误差更小，因此其对应的第一预设相似度阈值相对较大；异模比对，即用于比对的两张人脸图像来自不同类型的采集设备，如待识别人脸图像由上述采集设置采集，而第一标准人脸图像由人脸注册设备采集，此时比对出的相似度需要考虑的因素更多，误差更大，因此其对应的第一预设相似度阈值相对较小。
58.s23，如果第一相似度大于第一预设相似度阈值，则进行人脸解锁，并判断第一质量得分是否处在第二预设质量范围内，其中，第二预设质量范围对应的图像质量优于第一预设质量范围对应的图像质量。
59.具体地，如果第一相似度大于第一预设相似度阈值，则说明当前待识别人脸图像满足人脸识别系统的解锁条件，可进行人脸解锁，进而可对第一质量得分进行再次判断，确定当前待识别人脸图像是否适于更新预存标准人脸图像。
60.可选地，如果第一相似度小于或者等于第一预设相似度阈值，则计算第一图像特征与第二标准人脸图像对应的预存图像特征之间的相似度，得到第二相似度；判断第二相似度是否大于第二预设相似度阈值；如果第二相似度大于第二预设相似度阈值，则进行人脸解锁。如果第二相似度小于或者等于第二预设相似度阈值，则发出第一提示信息(如通过车载终端显示屏显示预设提示图片、文字信息等)，以进行人脸解锁失败提示。
61.其中，上述第二预设质量范围可根据上述第一标准人脸图像的质量和上述第二标准人脸图像的质量确定。例如，以图像质量与第一质量得分正相关为例，第二预设质量范围可以是大于第二质量阈值的范围，该第二质量阈值可以是两标准人脸图像得分的均值，第二质量阈值应大于或等于上述的第一质量阈值。
62.由此，可以实现根据至少两张标准图像进行人脸识别解锁，从而提高了人脸识别解锁的准确性和概率，提升用户体验。
63.需要说明的是，本发明实施例的更新方法可在通过人脸图像进行解锁的过程中进
行，也就是说，车载人脸识别系统可在进行常规人脸识别解锁交互的同时，执行本发明的更新方法。上述第二预设相似度阈值的确定方式与上述第一预设相似度阈值的确定方式相似，可以通过判断待识别人脸图像与第二标准人脸图像是否为相同的采集设备得到。
64.s24，如果第一质量得分处在第二预设质量范围内，则将第一标准人脸图像对应的预存图像特征更新为第一图像特征。
65.s25，如果第一质量得分不处在第二预设质量范围内，则将第二标准人脸图像对应的预存图像特征更新为第一图像特征。
66.需要说明的是，在根据待识别人脸图像对标准人脸图像进行更新时，上述的人脸图像关键点信息、图像特征等也需要被更新到模板库中。
67.作为一个示例，如图3所示，可以通过比较第一质量得分与第二质量阈值的关系判断第一质量得分是否处于第二预设质量范围内。其中，上述第二质量阈值可以为第一标准人脸图像与第二标准人脸图像的均值。若第一质量得分大于第二质量阈值，则第一质量得分处在第二预设质量范围内，将第一标准人脸图像对应的预存图像特征更新为第一图像特征；若第一质量得分小于等于第二质量阈值，则第一质量得分不处在第二预设质量范围内，将第二标准人脸图像对应的预存图像特征更新为第一图像特征。
68.在一些实施例中，可能存在某次更新得到的第一标准人脸图像的质量较高，导致连续多次人脸解锁成功后仅第二标准人脸图像进行更新，而待识别人脸图像不能通过第一标准图像进行人脸解锁的情况。因此还可获取利用第二标准人脸图像进行人脸解锁的连续次数；如果连续次数达到第一预设次数，则将当前第一标准人脸图像对应的预存图像特征更新为当前第一图像特征。由此，可保证模板库中标准人脸图像的实时性。
69.需要说明的是，在人脸解锁成功后，即判断连续次数是否达到第一预设次数，如果达到，则直接进行模板库中标准人脸图像的更新，而不再比较第一质量得分与第二预设质量范围之间的关系。
70.作为一个示例，在进行模板库中标准人脸图像更新时，如果有更新，则可通过车载终端发出提示信息，以提示用户模板库有更新；如果没有更新，则可不进行任何提示。当然，也可在有更新时不提示，无更新时提示；在有无更新时都不进行提示，此时更新过程后台运行，与用户无交互；还可在有无更新时都进行提示。
71.综上，本发明实施例的人脸图像的更新方法，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。而且，在人脸识别前，还进行活体检测，提升了人脸识别系统的安全性。根据至少两张标准图像进行人脸识别，从而进一步提高了人脸识别的准确性。
72.进一步地，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的人脸图像的更新方法。。
73.本发明实施例的计算机可读存储介质，在其上存储的与上述的人脸图像的更新方法对应的计算机程序被执行时，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。
74.本发明还提出一种电子设备。
75.在本发明了中，电子设备包括存储器、处理器和存储在存储器上的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述的人脸图像的更新方法。
76.本发明实施例的电子设备，通过实现上述的人脸图像的更新方法，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。而且，在人脸识别前，还进行活体检测，提升了人脸识别系统的安全性。根据至少两张标准图像进行人脸识别，从而进一步提高了人脸识别的准确性。
77.图4是本发明实施例的车辆的结构框图。
78.如图4所示，该车辆1000包括上述的电子设备100。
79.本发明实施例的车辆，通过上述的电子设备，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。而且，在人脸识别前，还进行活体检测，提升了人脸识别系统的安全性。根据至少两张标准图像进行人脸识别，从而进一步提高了人脸识别的准确性。
80.需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
81.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
82.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
83.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
84.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
85.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
86.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
87.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种人脸图像的更新方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待识别人脸图像；评估所述待识别人脸图像的质量以得到第一质量得分，并提取所述待识别人脸图像的特征以得到第一图像特征；获取预存标准人脸图像的预存图像特征；根据所述第一质量得分、所述第一图像特征和所述预存图像特征，确定是否将所述预存图像特征更新为所述第一图像特征。2.如权利要求1所述的人脸图像的更新方法，其特征在于，在提取所述待识别人脸图像的特征以得到第一图像特征之前，所述更新方法还包括：判断所述第一质量得分是否处在第一预设质量范围内；如果所述第一质量得分处在所述第一预设质量范围内，则执行所述提取所述待识别人脸图像的特征以得到第一图像特征的步骤。3.如权利要求2所述的人脸图像的更新方法，其特征在于，所述预存标准人脸图像包括第一标准人脸图像和第二标准人脸图像，其中，所述根据所述第一质量得分、所述第一图像特征和所述预存图像特征，确定是否将所述预存图像特征更新为所述第一图像特征，包括：计算所述第一图像特征与所述第一标准人脸图像对应的预存图像特征之间的相似度，得到第一相似度；判断所述第一相似度是否大于第一预设相似度阈值；如果所述第一相似度大于所述第一预设相似度阈值，则进行人脸解锁，并判断所述第一质量得分是否处在第二预设质量范围内，其中，所述第二预设质量范围对应的图像质量优于所述第一预设质量范围对应的图像质量；如果所述第一质量得分处在所述第二预设质量范围内，则将所述第一标准人脸图像对应的预存图像特征更新为所述第一图像特征；如果所述第一质量得分不处在所述第二预设质量范围内，则将所述第二标准人脸图像对应的预存图像特征更新为所述第一图像特征。4.如权利要求3所述的人脸图像的更新方法，其特征在于，所述根据所述第一质量得分、所述第一图像特征和所述预存图像特征，确定是否将所述预存图像特征所述第一图像特征，还包括：如果所述第一相似度小于或者等于所述第一预设相似度阈值，则计算所述第一图像特征与所述第二标准人脸图像对应的预存图像特征之间的相似度，得到第二相似度；判断所述第二相似度是否大于第二预设相似度阈值；如果所述第二相似度大于所述第二预设相似度阈值，则进行人脸解锁。5.如权利要求4所述的人脸图像的更新方法，其特征在于，所述更新方法还包括：如果所述第二相似度小于或者等于所述第二预设相似度阈值，则发出第一提示信息，以进行人脸解锁失败提示。6.如权利要求4所述的人脸图像的更新方法，其特征在于，所述更新方法还包括：获取利用第二标准人脸图像进行人脸解锁的连续次数；如果所述连续次数达到第一预设次数，则将当前第一标准人脸图像对应的预存图像特征更新为当前第一图像特征。
7.如权利要求3所述的人脸图像的更新方法，其特征在于，所述更新方法还包括：根据所述第一标准人脸图像的质量和所述第二标准人脸图像的质量确定所述第二预设质量范围。8.如权利要求3所述的人脸图像的更新方法，其特征在于，所述更新方法还包括：判断所述待识别人脸图像与所述第一标准人脸图像的采集设备是否相同；根据判断结果确定所述第一预设相似度阈值，其中，所述判断结果相同确定的第一预设相似度阈值大于所述判断结果不同确定的预设相似度阈值。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-8中任一项所述的人脸图像的更新方法。10.一种电子设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-8中任一项所述的人脸图像的更新方法。11.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求10所述的电子设备。

技术总结
本发明公开了一种人脸图像的更新方法、存储介质、电子设备以及车辆。其中，人脸图像的更新方法包括：采集待识别人脸图像；评估待识别人脸图像以得到第一质量得分，并提取待识别人脸图像的特征以得到第一图像特征；获取预存标准人脸图像的预存图像特征；根据第一质量得分、第一图像特征和预存图像特征，确定是否将预存图像特征更新为第一图像特征。该人脸图像的更新方法，可以实现对标准人脸图像进行实时更新，从而降低人脸识别系统受人脸易变性的影响，提升人脸识别的准确性和易用性。提升人脸识别的准确性和易用性。提升人脸识别的准确性和易用性。


技术研发人员：代芳 杨冬生 刘柯 王欢
受保护的技术使用者：比亚迪股份有限公司
技术研发日：2020.11.23
技术公布日：2022/5/25