[發(fā)明專利]一種基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的抗表情干擾的人臉識別方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910403839.2 | 申請日: | 2019-05-15 |
| 公開(公告)號: | CN110276252B | 公開(公告)日: | 2021-07-30 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王韜;蔣天夫 | 申請(專利權(quán))人: | 北京大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
| 地址: | 100871*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 生成 對抗 網(wǎng)絡(luò) 表情 干擾 識別 方法 | ||
本申請涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的抗表情干擾的人臉識別方法,包括以下步驟:S11獲得樣本集合;S12將其中帶有表情的樣本圖片輸入待訓(xùn)練的生成器,生成合成圖片;S13將該合成圖片和至少一張樣本圖片輸入待訓(xùn)練的判別器中,以訓(xùn)練和更新該判別器;S14通過待訓(xùn)練的生成器,再次生成合成圖片;S15將再次生成的合成圖片、以及該合成圖片對應(yīng)的無表情的樣本圖片輸入更新后的判別器中,得到反饋值,并更新待訓(xùn)練的生成器;S16以更新后的生成器作為待訓(xùn)練的生成器,多次重復(fù)S12至S15,得到訓(xùn)練后的生成器;S17將待識別圖片輸入訓(xùn)練后的生成器,得到無表情的待識別圖片;S18將無表情的待識別圖片輸入人臉識別系統(tǒng),進(jìn)行人臉識別。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的抗表情干擾的人臉識別方法。
背景技術(shù)
人臉識別技術(shù)是一種基于人臉特征的生物特征識別技術(shù)。對于一幅靜態(tài)圖像或者一段動(dòng)態(tài)視頻,首先判斷其中是否存在人臉,若存在,則進(jìn)一步確定人臉的方位信息,然后根據(jù)方位信息和圖像信息提取出人臉的特征信息,再將其與已知的人臉進(jìn)行對比,最終識別出該人臉的對應(yīng)身份。
人臉識別技術(shù)自20世紀(jì)60年代出現(xiàn)以來,一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究最深入的課題之一,在學(xué)術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用中都取得了令人矚目的成就。特別是近年來,隨著防恐、安保、金融、管理等方面應(yīng)用需求的快速增長,人臉識別技術(shù)已經(jīng)在國家安全、智慧城市、智能家居、企業(yè)管理等方面得到了非常廣泛的關(guān)注與應(yīng)用。但是現(xiàn)有的人臉識別技術(shù)對在進(jìn)行人臉識別時(shí),準(zhǔn)確率還有待進(jìn)一步提高。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此,本申請實(shí)施例提供了一種基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的抗表情干擾的人臉識別方法,旨在進(jìn)一步提高人臉識別的準(zhǔn)確率。
本申請實(shí)施例提供的基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的抗表情干擾的人臉識別方法,包括以下步驟:
S11:獲得樣本集合,該樣本集合包括來自多位訓(xùn)練參與者的樣本圖片,針對多位訓(xùn)練參與者中的每位訓(xùn)練參與者,該訓(xùn)練參與者的樣本圖片中包括至少一張不帶表情的樣本圖片和至少一張帶有表情的樣本圖片,每張樣本圖片攜帶標(biāo)記,該標(biāo)記用于表征該樣本圖片對應(yīng)的訓(xùn)練參與者的身份、該樣本圖片是否帶有表情以及該樣本圖片的人臉特征向量;
S12:將所述樣本集合中的帶有表情的樣本圖片輸入待訓(xùn)練的生成器,生成合成圖片;
S13:將所述合成圖片和所述樣本集合中的至少一張樣本圖片輸入待訓(xùn)練的判別器中,以訓(xùn)練該判別器,并得到更新后的判別器;
S14:將所述樣本集合中的帶有表情的樣本圖片輸入所述待訓(xùn)練的生成器,再次生成合成圖片;
S15:將所述再次生成的合成圖片、以及該再次生成的合成圖片對應(yīng)的測試參與者的不帶表情的樣本圖片輸入所述更新后的判別器中,以得到所述更新后的判別器所產(chǎn)生的反饋值,并根據(jù)所述反饋值,對所述待訓(xùn)練的生成器進(jìn)行更新,得到更新后的生成器;
S16:以更新后的生成器作為待訓(xùn)練的生成器,多次重復(fù)S12至S15,得到訓(xùn)練后的生成器和訓(xùn)練后的判別器;
S17:將待識別圖片輸入所述訓(xùn)練后的生成器,得到不帶表情的待識別圖片;
S18:將所述不帶表情的待識別圖片輸入人臉識別系統(tǒng),以識別所述待識別圖片中的人物。
可選地,所述方法還包括:
獲取多張樣本圖片,所述多張樣本圖片來自多位訓(xùn)練參與者,針對多位訓(xùn)練參與者中的每位訓(xùn)練參與者,該訓(xùn)練參與者的樣本圖片中包括至少一張不帶表情的樣本圖片和至少一張帶有表情的樣本圖片;
針對所述多張樣本圖片中的每張樣本圖片,提取該樣本圖片的人臉特征向量;
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G06K 數(shù)據(jù)識別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
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G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
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