[發明專利]為人臉識別生成訓練數據的方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010564314.X
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111914630A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 溫圣召
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F3/01;G06F3/0346
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 韓海花

本申請公開了為人臉識別生成訓練數據的方法、裝置、設備和存儲介質，涉及人工智能深度學習和計算機視覺技術領域，具體涉及人臉識別技術領域。具體實現方案為：獲取人臉識別失敗時的待測人臉圖像；如果待測人臉圖像為戴口罩的待測人臉圖像，則提取待測人臉圖像中的口罩圖像；獲取未戴口罩的人臉圖像；計算未戴口罩的人臉圖像的空間偏移角度；根據空間偏移角度對口罩圖像進行旋轉；將旋轉之后的口罩圖像融合至未戴口罩的人臉圖像，以生成戴口罩的人臉圖像。該方法能夠獲取到新型口罩的口罩圖像，并將其融合至未戴口罩的人臉圖像以生成戴口罩的人臉圖像，從而擴充建立人臉識別模型的訓練數據數量，提高了戴口罩的人臉圖像的識別準確性。

技術領域

本申請涉及人工智能深度學習和計算機視覺技術領域，具體涉及人臉識別技術領域，尤其涉及一種為人臉識別生成訓練數據的方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。人臉識別產品已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。

相關技術中，人臉識別技術主要通過采集挖掘大量的人臉數據，進行聚類，然后做匹配訓練。人臉識別模型對某種場景的效果主要取決于訓練樣本中是否包含足夠多的該場景數據，當訓練樣本中該場景數據比較少時，訓練的模型(即，人臉識別模型)對該場景表現不佳。

現今由于戴口罩的人越來越多，戴口罩成為了當前主要的一種場景，但是由于傳統訓練樣本中口罩含量較少，導致現有訓練方案對戴口罩的場景表現較差，致使戴口罩的人臉圖像的識別準確性較低。

發明內容

提供了一種為人臉識別生成訓練數據的方法、裝置、設備以及存儲介質，用于解決相關技術中，由于人臉識別模型中戴口罩的人臉圖像的訓練數據較少，導致戴口罩的人臉圖像的識別準確性較低的技術問題。

根據第一方面，提供了一種為人臉識別生成訓練數據的方法，包括：

獲取人臉識別失敗時的待測人臉圖像；

如果所述待測人臉圖像為戴口罩的待測人臉圖像，則提取所述待測人臉圖像中的口罩圖像；

獲取未戴口罩的人臉圖像；

計算所述未戴口罩的人臉圖像的空間偏移角度；

根據所述空間偏移角度對所述口罩圖像進行旋轉以使所述口罩圖像與所述未戴口罩的人臉圖像在空間上一致；以及

將旋轉之后的口罩圖像融合至所述未戴口罩的人臉圖像，以生成戴口罩的人臉圖像。

本申請實施例的為人臉識別生成訓練數據的方法，首先獲取人臉識別失敗時的待測人臉圖像，如果待測人臉圖像為戴口罩的待測人臉圖像，則提取待測人臉圖像中的口罩圖像，然后獲取未戴口罩的人臉圖像，并計算未戴口罩的人臉圖像的空間偏移角度，以及根據空間偏移角度對口罩圖像進行旋轉以使口罩圖像與未戴口罩的人臉圖像在空間上一致，最后將旋轉之后的口罩圖像融合至未戴口罩的人臉圖像，以生成戴口罩的人臉圖像。由此，能夠獲取到新型口罩的口罩圖像，并將其融合至未戴口罩的人臉圖像以生成戴口罩的人臉圖像，從而擴充建立人臉識別模型的訓練數據數量，提高了戴口罩的人臉圖像的識別準確性。

根據第二方面，提供了一種為人臉識別生成訓練數據的裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取人臉識別失敗時的待測人臉圖像；

提取模塊，用于如果所述待測人臉圖像為戴口罩的待測人臉圖像，則提取所述待測人臉圖像中的口罩圖像；

第二獲取模塊，用于獲取未戴口罩的人臉圖像，并獲取口罩圖像；

計算模塊，用于計算所述未戴口罩的人臉圖像的空間偏移角度；