[發(fā)明專利]人臉識別方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010549072.7
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111898412A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高亞南
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市雄帝科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請公開了一種人臉識別方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。其中方法包括：獲取深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本人臉圖像，基于所述樣本人臉圖像訓練所述深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，獲得訓練好的目標網(wǎng)絡(luò)模型，所述樣本人臉圖像包括多個用戶的人臉圖像，其中每個用戶的人臉圖像包括至少五個基本人臉圖像和/或由所述基本人臉圖像經(jīng)過預處理操作獲得的人臉擴展圖像；獲取待處理人臉圖像，對所述待處理人臉圖像進行所述預處理操作，獲得符合預設(shè)參數(shù)的待識別人臉圖像；將所述待識別人臉圖像輸入所述目標網(wǎng)絡(luò)模型進行人臉識別處理，獲得人臉識別判定結(jié)果，可以更準確提取人臉特征進行識別，提升人臉識別的準確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種人臉識別方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)

人臉識別技術(shù)隸屬生物識別技術(shù)范疇，已廣泛用于政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領(lǐng)域，用于提升系統(tǒng)的安全性以及應用服務的便捷性。

一般而言，通過提取視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征以及深度學習卷積網(wǎng)絡(luò)模型提取的卷積特征，并根據(jù)提取出的差異性人臉特征構(gòu)建分類模型，實現(xiàn)人臉唯一性識別。人臉識別技術(shù)受環(huán)境因素較大，比如光照不足或過度曝光，或者如果人臉沒有與攝像頭呈垂直角度，也同樣會造成人像變形失真，這反應在提取的淺層特征上丟失，無法準確與對照人像做比對。另一方面人臉的外形(姿態(tài))很不穩(wěn)定，也存在很多情緒變化，導致表情多樣化，使得人臉圖像更復雜，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，其復雜的結(jié)構(gòu)又能提供非常豐富的信息，從而也增加了人臉識別的難度。這就需要設(shè)計更為合理的模型結(jié)構(gòu)以具備提取更詳細準確特征的能力。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┝艘环N人臉識別方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。

第一方面，提供了一種人臉識別方法，包括：

獲取深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本人臉圖像，基于所述樣本人臉圖像訓練所述深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，獲得訓練好的目標網(wǎng)絡(luò)模型，所述樣本人臉圖像包括多個用戶的人臉圖像，其中每個用戶的人臉圖像包括至少五個基本人臉圖像和/或由所述基本人臉圖像經(jīng)過預處理操作獲得的人臉擴展圖像；

獲取待處理人臉圖像，對所述待處理人臉圖像進行所述預處理操作，獲得符合預設(shè)參數(shù)的待識別人臉圖像；

將所述待識別人臉圖像輸入所述目標網(wǎng)絡(luò)模型進行人臉識別處理，獲得人臉識別判定結(jié)果。

在一種可選的實施方式中，所述深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：

兩個普通卷積層、三個深度可分離卷積層、四個殘差塊、一個全局深度可分離卷積層和一個線性卷積層。

在一種可選的實施方式中，所述深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具體包括十一個卷積模塊，其中：

第一個卷積模塊為一個3×3的所述普通卷積層；

第三個、第五個、第七個卷積模塊分別為一個3×3的所述深度可分離卷積卷積層；

第二個、第四個、第六個和第八個卷積模塊分別為一個所述殘差塊；

第九個卷積模塊為一個1×1的所述普通卷積層；

第十個卷積模塊為一個7×7的所述全局深度可分離卷積層；

第十一個卷積模塊為一個1×1的所述線性卷積層。

可選的，所述第二個卷積模塊的殘差塊包括4個殘差單元，所述第四個卷積模塊的殘差塊包括8個殘差單元，所述第六個卷積模塊的殘差塊包括16個殘差單元，所述第八個卷積模塊的殘差塊包括5個殘差單元。

在一種可選的實施方式中，所述將所述待識別人臉圖像輸入所述目標網(wǎng)絡(luò)模型進行人臉識別處理，獲得人臉識別判定結(jié)果包括：