[發(fā)明專利]一種人臉識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811475892.5
• 申請(qǐng)日: 2018-12-04
• 公開（公告）號(hào): CN109522872A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋彬;徐琛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京華仲龍騰專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11548
• 代理人: 李靜

本發(fā)明涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取待識(shí)別的人臉圖像；利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述待識(shí)別的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，得到所述待識(shí)別人臉圖像中的多種人臉特征信息；輸出所述多種人臉特征信息。本發(fā)明通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，具有較強(qiáng)的自學(xué)能力，魯棒性強(qiáng)，使用輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，具有更好的泛化性和更快的識(shí)別速度，采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的思想，底層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共享參數(shù)，上層網(wǎng)絡(luò)獨(dú)享特定參數(shù)，從而一個(gè)模型就能完成人臉身份、性別和年齡的識(shí)別任務(wù)，模型精簡且效率高；將人臉身份識(shí)別中挖掘出的信息可在性別認(rèn)識(shí)和年齡識(shí)別中繼續(xù)使用，提升性別、年齡的識(shí)別精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，其在安全領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。近幾年來開始出現(xiàn)人臉識(shí)別解鎖，人臉考勤機(jī)，人臉識(shí)別門禁，刷臉支付等等應(yīng)用，在一些對(duì)安全性能要求比較高的應(yīng)用場(chǎng)合中，對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)提出更高的要求，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)，一般都是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉信息進(jìn)行識(shí)別后確定人臉對(duì)應(yīng)的身份信息，進(jìn)而進(jìn)行人臉身份驗(yàn)證，而現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都存在深度過深，對(duì)人臉?biāo)俣茸R(shí)別較慢的問題，并且，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別時(shí)，都只能進(jìn)行身份驗(yàn)證，不能完成其他信息的識(shí)別，適用性不強(qiáng)。

由此可見，現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)存在諸多問題，急需改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對(duì)上述的問題，提供一種人臉識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種，所述方法包括如下步驟：

獲取待識(shí)別的人臉圖像；

利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述待識(shí)別的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，得到所述待識(shí)別人臉圖像中的多種人臉特征信息；

輸出所述多種人臉特征信息。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種人臉識(shí)別裝置，所述裝置包括：

信息獲取單元，所述信息獲取單元用于獲取待識(shí)別的人臉圖像；

信息處理單元，所述信息處理單元用于利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述待識(shí)別的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，得到所述待識(shí)別的人臉圖像中的人臉特征信息；其中，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由多個(gè)數(shù)據(jù)集經(jīng)過多輪訓(xùn)練得到，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠識(shí)別所述待識(shí)別的人臉圖像中的多個(gè)人臉特征信息；以及

信息輸出單元，所述信息輸出單元用于輸出所述人臉特征信息。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行上述實(shí)施例所述的一種人臉識(shí)別方法。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，本發(fā)明還提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行上述實(shí)施例所述的一種人臉識(shí)別方法。

本發(fā)明實(shí)施例中的一種人臉識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，提高了模型的自主學(xué)習(xí)能力，使得模型具有更高的魯棒性，使用了輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，網(wǎng)絡(luò)深度較低，識(shí)別速度快，使得本發(fā)明具有更好的泛化性和更快的識(shí)別速度，采用了多任務(wù)學(xué)習(xí)的思想，一個(gè)模型就能完成人臉身份、性別和年齡的識(shí)別任務(wù)，模型精簡且效率高；同時(shí)在遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，將人臉身份識(shí)別作為源領(lǐng)域先進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，源領(lǐng)域中挖掘出的信息可在性別認(rèn)識(shí)和年齡識(shí)別任務(wù)中繼續(xù)使用，也提升了子任務(wù)識(shí)別精度。

附圖說明

圖1為一個(gè)實(shí)施例中提供的人臉識(shí)別方法的應(yīng)用環(huán)境圖；