[發明專利]人臉識別方法、裝置、系統和存儲介質有效
| 申請號： | 201810322256.2 | 申請日： | 2018-04-11 |
| 公開（公告）號： | CN108875544B | 公開（公告）日： | 2021-11-19 |
| 發明（設計）人： | 趙致辰 | 申請（專利權）人： | 北京曠視科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市磐華律師事務所 11336 | 代理人： | 董巍;高偉 |
| 地址： | 100190 北京*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 識別 方法 裝置 系統 存儲 介質 | ||
本發明提供了一種人臉識別方法、裝置、系統和存儲介質，所述人臉識別方法包括：獲取初始人臉圖像；將所述初始人臉圖像變換為頻域圖像；對所述頻域圖像進行修正，并輸出修正后的頻域圖像；將所述修正后的頻域圖像進行反變換，輸出待識別人臉圖像；對所述待識別人臉圖像進行人臉識別。根據本發明實施例的人臉識別方法、裝置、系統和存儲介質可以自動地去除噪聲干擾對人臉識別所產生的不利影響，提升對于具有噪聲干擾的人臉圖像的識別性能。
技術領域
本發明涉及圖像識別技術領域，更具體地涉及一種人臉識別方法、裝置、系統和存儲介質。
背景技術
基于人臉識別的應用越來越多地出現在人們的生活中。人臉識別的基本流程就是首先進行人臉圖像的采集，然后基于識別算法在人臉數據庫中進行相似度計算，從而獲得一個識別的結果。
在需要夜間識別時，普通的可見光圖像無法成像，需要紅外攝像頭來進行成像。紅外攝像頭往往帶有結構光的光源補光以獲取三維信息，這部分補光對于活體等身份認證是很有幫助的，然而由于結構光會在圖像中產生光斑，這些光斑會對人臉識別產生干擾。
發明內容
在發明內容部分中引入了一系列簡化形式的概念，這將在具體實施方式部分中進一步詳細說明。本發明的發明內容部分并不意味著要試圖限定出所要求保護的技術方案的關鍵特征和必要技術特征，更不意味著試圖確定所要求保護的技術方案的保護范圍。
為了解決上述以少一個問題而提出了本發明。根據本發明一方面，提供了一種人臉識別方法，所述人臉識別方法包括：
獲取初始人臉圖像；
將所述初始人臉圖像變換為頻域圖像；
對所述頻域圖像進行修正，并輸出修正后的頻域圖像；
將所述修正后的頻域圖像進行反變換，輸出待識別人臉圖像；
對所述待識別人臉圖像進行人臉識別。
在本發明的一個實施例中，所述對所述頻域圖像進行修正，并輸出修正后的頻域圖像，包括：利用訓練好的頻域抑制網絡對所述頻域圖像進行處理，輸出修正后的頻域圖像。
在本發明的一個實施例中，所述初始人臉圖像為具有結構光光斑的圖像。
在本發明的一個實施例中，所述具有結構光光斑的人臉圖像為紅外結構光照射下的人臉圖像。
在本發明的一個實施例中，所述對所述頻域圖像進行修正，包括：利用訓練好的頻域抑制網絡去除所述頻域圖像中由結構光光斑形成的頻譜。
在本發明的一個實施例中，所述頻域抑制網絡包括至少一個卷積層，訓練所述頻域抑制網絡的方法包括：通過對所述頻域抑制網絡進行端到端的訓練，使不包括結構光光斑的圖像的頻譜和所述頻率抑制網絡所輸出的所述修正后的頻域圖像的頻譜之間的歐氏距離收斂。
在本發明的一個實施例中，所述頻域抑制網絡的損失函數與進行所述人臉識別的神經網絡的損失函數是一起訓練的。
在本發明的一個實施例中，所述頻域抑制網絡對所述頻域圖像中每個頻率的分量進行調整，以去除所述頻域圖像中由結構光光斑形成的頻譜。
在本發明的一個實施例中，通過快速傅里葉變換將所述人臉圖像變換為所述頻域圖像，通過快速傅里葉逆變換將所述修正后的頻域圖像反變換為所述待識別的人臉圖像。
根據本發明另一方面，提供了一種人臉識別裝置，所述人臉識別裝置包括：
獲取模塊，用于獲取初始人臉圖像；
頻域抑制模塊，用于將所述初始人臉圖像變換為頻域圖像，對所述頻域圖像進行修正，并輸出修正后的頻域圖像，以及將所述修正后的頻域圖像進行反變換，輸出待識別人臉圖像；
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