[發明專利]人臉特征壓縮方法及裝置

有效

• 申請號: 201910161561.2
• 申請日: 2019-03-04
• 公開（公告）號: CN109977792B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 徐曉陽;吳佳飛
• 申請（專利權）人: 上海商湯智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種人臉特征壓縮方法，其特征在于，包括：

獲取待識別人臉圖像的人臉特征；

將所述人臉特征輸入至特征壓縮網絡，經所述特征壓縮網絡輸出所述人臉特征的壓縮人臉特征，其中，所述壓縮人臉特征用于與預設人臉集合中的人臉特征進行匹配，以確定用戶的身份，所述特征壓縮網絡利用多個歷史人臉特征以及所述歷史人臉特征的壓縮人臉特征之間的對應關系訓練得到；

所述特征壓縮網絡被設置為按照下述方式訓練得到：

獲取多個歷史人臉特征以及所述歷史人臉特征對應的壓縮人臉特征；

構建特征壓縮網絡，所述特征壓縮網絡中設置有網絡參數；

分別將所述多個歷史人臉特征輸入至所述特征壓縮網絡中，生成重建結果；

基于所述重建結果與所述歷史人臉特征對應的壓縮人臉特征之間的差異，對所述網絡參數進行迭代調整，直至所述差異滿足預設要求。

2.根據權利要求1所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，所述特征壓縮網絡包括稀疏特征自編碼器，所述稀疏特征自編碼器包括輸入層、隱藏層、輸出層，所述隱藏層中設置有稀疏約束參數，所述稀疏約束參數用于抑制在同一時刻所述隱藏層中被激活的神經元的數量。

3.根據權利要求2所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，在所述基于所述重建結果與所述歷史人臉特征對應的壓縮人臉特征之間的差異，對所述網絡參數進行迭代調整，直至所述差異滿足預設要求之后，所述方法還包括：

利用三元組損失函數對所述特征壓縮網絡進行約束調整。

4.根據權利要求3所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，在所述利用三元組損失函數對所述特征壓縮網絡進行約束調整步驟之前，還包括：

對所述多個歷史人臉特征進行特征分類；

基于所述多個歷史人臉特征構建三元組樣本，所述三元組樣本包括錨樣本、正樣本、負樣本，其中，正樣本與錨樣本屬于同一特征分類的歷史人臉特征，負樣本與錨樣本屬于不同特征分類的歷史人臉特征。

5.根據權利要求4所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，所述利用三元組損失函數對所述特征壓縮網絡進行約束調整包括：

通過優化所述三元組損失函數對所述特征壓縮網絡進行約束調整。

6.根據權利要求5所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，所述優化所述三元組損失函數的步驟，包括：分別將所述錨樣本、所述正樣本、所述負樣本分別輸入至所述特征壓縮網絡，經所述特征壓縮網絡輸出所述錨樣本、所述正樣本、所述負樣本分別對應的壓縮人臉特征；

對所述特征壓縮網絡的所述網絡參數進行迭代調整，使得所述錨樣本、所述正樣本對應的壓縮人臉特征之間的距離小于第一預設閾值，所述錨樣本、所述負樣本對應的壓縮人臉特征之間的距離大于第二預設閾值。

7.根據權利要求1所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取預設人臉特征集合，所述預設人臉特征集合中包括多個壓縮后的人臉特征，所述人臉特征利用所述特征壓縮網絡壓縮得到；

將所述壓縮人臉特征與所述預設人臉特征集合中多個壓縮后的人臉特征進行特征比對，確認所述預設人臉特征集合中是否存在與所述壓縮人臉特征相匹配的人臉特征。

8.根據權利要求7所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，所述預設人臉特征集合包括多維特征搜索樹，所述多維特征搜索樹的節點對應于所述壓縮后的人臉特征。

9.根據權利要求8所述的人臉特征壓縮方法，其特征在于，所述將所述壓縮人臉特征與所述預設人臉特征集合中多個壓縮后的人臉特征進行特征比對包括：

按照多維特征搜索樹的搜索規則，分別將所述壓縮人臉特征與所述多維特征搜索樹中的節點進行特征比對，確認所述多維特征搜索樹中是否存在與所述壓縮人臉特征相匹配的節點。