[發明專利]人臉圖片的識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201710138035.5
• 申請日: 2017-03-09
• 公開（公告）號: CN106934364A
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: 張億皓;李紹欣;李集佳;陳志博;吳永堅;黃飛躍
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司11138
• 代理人: 朱雅男

技術領域

本發明涉及信息技術領域，特別涉及一種人臉圖片的識別方法及裝置。

背景技術

隨著信息技術的發展，用戶的信息逐漸趨于數字化、隱形化，傳統的身份驗證方式，比如密鑰、登錄密碼、口令等，已很難保證用戶的信息安全，與此同時，人臉識別技術以其獨特的優勢，受到了越來越多用戶的青睞，已廣泛應用于智能門禁、自助辦證、海關身份驗證等方面。目前人臉識別技術主要通過對用戶的人臉圖片進行識別，實現對用戶身份的驗證。由于人臉圖片的識別精度，直接影響到身份驗證的準確率，因此，如何對人臉圖片進行識別已成為信息技術領域研究的熱點。

現有技術在對人臉圖片進行識別時，主要通過訓練人臉識別模型，并基于訓練的人臉識別模型對人臉圖片進行識別。具體識別過程為：采集多個訓練用戶的人臉圖片，得到多張訓練人臉圖片，每張訓練人臉圖片具有一個標注結果，該標注結果為訓練用戶的身份標識；根據多張訓練人臉圖片，對深度學習神經網絡模型進行訓練，得到訓練的人臉識別模型；根據該訓練的人臉識別模型，對待識別人臉圖片進行識別，且在后續的識別過程中將一直應用該訓練的人臉識別模型。

然而，現有技術中的人臉識別模型一旦訓練完成后，在后續使用過程中將一直應用，但隨著時間推移，用戶的樣貌可能會發生變化，因而識別結果并不準確。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本發明實施例提供了一種人臉圖片的識別方法及裝置。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種人臉圖片的識別方法，所述方法包括：

在進行人臉圖片識別的過程中，獲取至少兩種增量人臉圖片，每種增量人臉圖片對應一個標注結果，所述增量人臉圖片為已標注且未用于建模的人臉圖片；

獲取至少兩種歷史訓練人臉圖片，每種歷史訓練人臉圖片對應一個標注結果，所述歷史訓練圖片為已標注且已用于建模的人臉圖片；

根據每種增量人臉圖片及對應的標注結果和每種歷史訓練人臉圖片及對應的標注結果，對上一時間周期的人臉識別模型進行優化，得到當前時間周期的人臉識別模型；

根據所述當前時間周期的人臉識別模型，對待識別的人臉圖片進行識別。

另一方面，提供了一種人臉圖片的識別裝置，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于在進行人臉圖片識別的過程中，獲取至少兩種增量人臉圖片，每種增量人臉圖片對應一個標注結果，所述增量人臉圖片為已標注且未用于建模的人臉圖片；

第二獲取模塊，用于獲取至少兩種歷史訓練人臉圖片，每種歷史訓練人臉圖片對應一個標注結果，所述歷史訓練圖片為已標注且已用于建模的人臉圖片；

模型優化模塊，用于根據每種增量人臉圖片及對應的標注結果和每種歷史訓練人臉圖片及對應的標注結果，對上一時間周期的人臉識別模型進行優化，得到當前時間周期的人臉識別模型；

圖片識別模塊，用于根據所述當前時間周期的人臉識別模型，對待識別的人臉圖片進行識別。

本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果是：

在對人臉圖片的識別過程中，采用獲取到的增量人臉圖片及其標注結果和歷史訓練人臉圖片及其標注結果，對上一時間周期的人臉識別模型進行優化，提升了當前時間周期的人臉識別模型的識別能力，且由于該增量人臉圖片比較接近用戶當前的外貌形態，因而即便用戶的外貌變化，采用當前時間周期的人臉識別模型進行識別時，也能得到精確度較高的識別結果。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1(A)是本發明一個實施例提供的一種人臉圖片識別方法所涉及的實施環境的示意圖；

圖1(B)是本發明一個實施例提供的一種人臉圖片識別方法所涉及的實施環境的示意圖；

圖2是本發明另一個實施例提供的一種人臉圖片的識別方法的流程圖；

圖3是本發明的另一個實施例提供的一種模型優化訓練過程的示意圖；

圖4是本發明的另一個實施例提供的一種人臉圖片識別過程的示意圖；

圖5是本發明另一個實施例提供的一種人臉圖片的識別裝置的結構示意圖；

圖6示出了本發明另一個實施例所涉及的人臉圖片的識別終端的結構示意圖；

圖7是根據一示例性實施例示出的一種用于人臉圖片識別的服務器。

具體實施方式