[發(fā)明專利]人臉驗證方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810260031.9
• 申請日: 2018-03-27
• 公開（公告）號: CN108804996B
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 戴宇榮;胡曉靈
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06F21/32
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 劉映東

本申請是關(guān)于一種人臉驗證方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：提取目標(biāo)圖像的圖像特征；獲取與特征差異成反相關(guān)的權(quán)重，特征差異指示預(yù)設(shè)的人臉圖像集中的各幅人臉圖像各自的圖像特征的差異；根據(jù)權(quán)重對目標(biāo)圖像的圖像特征進(jìn)行修正；根據(jù)修正后的圖像特征驗證目標(biāo)圖像中的人臉是否為目標(biāo)人臉。通過上述方案，通過與預(yù)設(shè)的人臉圖像集中的各幅人臉圖像各自的圖像特征的差異反相關(guān)的權(quán)重對提取到的圖像特征進(jìn)行修正，從對其中受到環(huán)境等因素的影響大的圖像特征進(jìn)行抑制，修正后的圖像特征中，受到環(huán)境等因素的影響大的圖像特征對人臉驗證結(jié)果的影響也會相應(yīng)降低，從而提高人臉驗證的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人臉驗證方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉驗證已經(jīng)在加密、解密以及安防等很多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

在相關(guān)技術(shù)中，人臉驗證通?；趶娜四槇D像中提取的圖像特征來實現(xiàn)。比如，以基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)的人臉驗證為例，驗證設(shè)備可以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從包含人臉的目標(biāo)圖像中提取圖像特征，并計算提取到的圖像特征與目標(biāo)人臉的圖像特征之間的相似度，并根據(jù)該相似度輸出人臉驗證結(jié)果。

在實際應(yīng)用中，受到環(huán)境等因素的影響，可能導(dǎo)致從同一人物的不同人臉圖像中提取出的圖像特征的差異過大，從而使得后續(xù)人臉驗證的準(zhǔn)確性不高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種人臉驗證方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以用于解決相關(guān)技術(shù)中從同一人物的不同人臉圖像中提取出的圖像特征的差異過大，從而使得后續(xù)人臉驗證的準(zhǔn)確性不高的問題，技術(shù)方案如下：

一方面，提供了一種人臉驗證方法，所述方法包括：

獲取包含人臉的目標(biāo)圖像；

提取所述目標(biāo)圖像的圖像特征；

獲取所述目標(biāo)圖像的圖像特征的權(quán)重，所述權(quán)重與特征差異成反相關(guān)，所述特征差異指示預(yù)設(shè)的人臉圖像集中的各幅人臉圖像各自的圖像特征的差異；

根據(jù)所述目標(biāo)圖像的圖像特征的權(quán)重對所述目標(biāo)圖像的圖像特征進(jìn)行修正，獲得修正后的圖像特征；

根據(jù)所述修正后的圖像特征驗證所述人臉是否為目標(biāo)人臉。

一方面，提供了一種用于人臉驗證中的權(quán)重生成方法，所述方法包括：

提取預(yù)設(shè)的人臉圖像集中的各幅人臉圖像各自的圖像特征，所述目標(biāo)圖像的圖像特征包括d個維度的特征數(shù)據(jù)，d≥2，且d為整數(shù)；

對于所述d個維度中的第q維，根據(jù)所述各幅人臉圖像分別對應(yīng)在所述第q維上的特征數(shù)據(jù)計算所述第q維對應(yīng)的權(quán)重數(shù)值，所述d個維度中的第q維的權(quán)重數(shù)值與所述各幅人臉圖像分別對應(yīng)在所述第q維上的特征數(shù)據(jù)之間的差異成反相關(guān)；1≤q≤d，且q為整數(shù)；

生成包含所述d個維度分別對應(yīng)的權(quán)重數(shù)值的權(quán)重，所述權(quán)重用于在驗證目標(biāo)圖像中的人臉是否為目標(biāo)人臉時，對所述目標(biāo)圖像的圖像特征進(jìn)行修正，并根據(jù)修正后的圖像特征驗證所述人臉是否為所述目標(biāo)人臉。

一方面，提供了一種人臉驗證裝置，所述裝置包括：

圖像獲取模塊，用于獲取包含人臉的目標(biāo)圖像；

第一特征提取模塊，用于提取所述目標(biāo)圖像的圖像特征；

權(quán)重獲取模塊，用于獲取所述目標(biāo)圖像的圖像特征的權(quán)重，所述權(quán)重與特征差異成反相關(guān)，所述特征差異指示預(yù)設(shè)的人臉圖像集中的各幅人臉圖像各自的圖像特征的差異；

修正模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)圖像的圖像特征的權(quán)重對所述目標(biāo)圖像的圖像特征進(jìn)行修正，獲得修正后的圖像特征；