[發明專利]一種人臉識別方法、介質及電子設備

有效

• 申請號: 202010582289.8
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111814603B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: 崔龍;袁德勝;成西鋒;林治強;黨毅飛;馬衛民;游浩泉;李偉超
• 申請（專利權）人: 匯納科技股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0464
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 徐秋平

本發明提供一種人臉識別方法、介質及電子設備；所述人臉識別方法包括：獲取第一圖像與第二圖像；獲取所述第一圖像與所述第二圖像的公共無遮擋區域；根據所述第一圖像中的公共無遮擋區域獲取第一特征向量；根據所述第二圖像中的公共無遮擋區域獲取第二特征向量；根據所述第一特征向量和所述第二特征向量獲取所述第一圖像和所述第二圖像的相似度，并根據所述相似度獲取人臉識別結果。所述人臉識別方法能夠提升人臉識別的準確度。

技術領域

本發明屬于圖像分析領域，涉及一種圖像識別方法，特別是涉及一種人臉識別方法、介質及電子設備。

背景技術

人臉識別是人工智能視覺領域的熱點研究和應用方向，該技術現已被廣泛應用于商業客流分析、安防監控、手機應用、機構信息驗證比對等場景。通常，按照人臉采集比對的方式，人臉識別可以分為主動配合式和被動無感式兩種。其中，主動配合式需要用戶主動配合完成人臉畫面采集后進行識別比對，常見的應用場景有人臉解鎖、人臉支付、人臉閘機卡口安檢、機場火車站銀行人證合一校驗等等；所述主動配合式的人臉采集，通常會要求用戶脫帽、摘除眼鏡墨鏡等，以盡可能的減少臉部遮擋物的干擾。被動無感式需要依靠攝像頭在畫面中盡可能采集用戶正臉的高質量圖像去進行識別比對，整個過程用戶無需配合也很難感知。因此，在被動無感式人臉識別中，不可能也沒有辦法要求用戶進行臉部遮擋物的摘除，而這種臉部遮擋物會降低所述被動無感式人臉識別的準確度。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種人臉識別方法、介質及電子設備，用于解決現有技術中臉部遮擋物會降低被動無感式人臉識別準確度的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明的第一方面提供一種人臉識別方法、介質及電子設備。所述人臉識別方法包括：獲取第一圖像與第二圖像；獲取所述第一圖像與所述第二圖像的公共無遮擋區域；根據所述第一圖像中的公共無遮擋區域獲取第一特征向量；根據所述第二圖像中的公共無遮擋區域獲取第二特征向量；根據所述第一特征向量和所述第二特征向量獲取所述第一圖像和所述第二圖像的相似度，并根據所述相似度獲取人臉識別結果。

于所述第一方面的一實施例中，獲取所述第一圖像與所述第二圖像的公共無遮擋區域的實現方法包括：對所述第一圖像進行分割，以獲取多個第一子圖像；對所述第二圖像進行分割，以獲取多個第二子圖像；利用第一卷積神經網絡對所述第一圖像進行處理，以獲取所述第一子圖像的遮擋情況；利用所述第一卷積神經網絡對所述第二圖像進行處理，以獲取所述第二子圖像的遮擋情況；根據所述第一子圖像的遮擋情況和所述第二子圖像的遮擋情況，獲取所述公共無遮擋區域。

于所述第一方面的一實施例中，利用第一卷積神經網絡對所述第一圖像進行處理，以獲取所述第一子圖像的遮擋情況的實現方法包括：將所述第一圖像進行縮放和預處理，以獲得縮放預處理后的第一圖像；將所述縮放預處理后的第一圖像作為所述第一卷積神經網絡的輸入，所述第一卷積神經網絡的輸出即為所述第一子圖像的遮擋情況。

于所述第一方面的一實施例中，根據所述第一圖像中的公共無遮擋區域獲取第一特征向量的實現方法包括：利用第二卷積神經網絡對所述第一圖像和所述第一子圖像進行處理，以獲取第一全局特征向量和第一局部特征向量；所述第一全局特征向量與所述第一圖像相對應，所述第一局部特征向量與所述第一子圖像相對應；獲取與所述公共無遮擋區域相對應的第一子圖像，并根據與該第一子圖像相對應的第一局部特征向量和所述第一全局特征向量獲取所述第一特征向量。

于所述第一方面的一實施例中，各所述第一子圖像的高度相同；各所述第二子圖像的高度相同。

于所述第一方面的一實施例中，所述第一子圖像的遮擋情況包括各所述第一子圖像被遮擋的概率。

于所述第一方面的一實施例中，在對所述第一卷積神經網絡進行訓練時，采用的損失函數為其中，N為訓練子圖像的數量，為第i個訓練子圖像的預測遮擋情況，y_i為第i個訓練子圖像的實際遮擋情況。