[發明專利]人臉驗證方法、裝置、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202010906410.8
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112052780A
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發明（設計）人: 張修寶;沈海峰
• 申請（專利權）人: 北京嘀嘀無限科技發展有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;劉芳

1.一種人臉驗證方法，其特征在于，包括：

在獲取待驗證司機的多個人臉圖像后，從所述多個人臉圖像中篩選出目標人臉圖像；

將所述目標人臉圖像輸入第一預設神經網絡，其中，所述第一預設神經網絡通過第一參考人臉圖像和人臉特征訓練得到；

獲取所述第一預設神經網絡輸出的人臉特征，并確定獲取的人臉特征與預存的司機的人臉特征之間的相似度；

若所述相似度小于第一預設閾值，且大于第二預設閾值，其中，所述第一預設閾值大于所述第二預設閾值，則將所述目標人臉圖像上傳至服務器，所述目標人臉圖像用于指示所述服務器根據所述目標人臉圖像，對所述待驗證司機進行人臉驗證。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述多個人臉圖像中篩選出目標人臉圖像，包括：

對所述多個人臉圖像的人臉姿態、圖像光照和人臉遮擋進行判斷；

根據判斷結果，從所述多個人臉圖像中篩選出所述目標人臉圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述多個人臉圖像的人臉姿態、圖像光照和人臉遮擋進行判斷，包括：

將所述多個人臉圖像輸入第二預設神經網絡，其中，所述第二預設神經網絡通過第二參考人臉圖像和圖像判斷結果訓練得到，所述圖像判斷結果包括人臉姿態判斷結果、圖像光照判斷結果和人臉遮擋判斷結果；

根據所述第二預設神經網絡輸出的圖像判斷結果，確定所述多個人臉圖像的人臉姿態、圖像光照和人臉遮擋的判斷結果。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，在所述確定獲取的人臉特征與預存的司機的人臉特征之間的相似度之后，還包括：

若所述相似度大于或等于所述第一預設閾值，則確定所述待驗證司機與所述預存的司機為同一人。

5.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，在所述確定獲取的人臉特征與預存的司機的人臉特征之間的相似度之后，還包括：

若所述相似度小于或等于所述第二預設閾值，則確定所述待驗證司機與所述預存的司機不為同一人。

6.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述第一預設神經網絡的結構采用輕量網絡的結構，所述輕量網絡為MobileNet或ShuffleNet。

7.一種人臉驗證裝置，其特征在于，包括：

篩選模塊，用于在獲取待驗證司機的多個人臉圖像后，從所述多個人臉圖像中篩選出目標人臉圖像；

第一輸入模塊，用于將所述目標人臉圖像輸入第一預設神經網絡，其中，所述第一預設神經網絡通過第一參考人臉圖像和人臉特征訓練得到；

第一確定模塊，用于獲取所述第一預設神經網絡輸出的人臉特征，并確定獲取的人臉特征與預存的司機的人臉特征之間的相似度；

上傳模塊，用于若所述相似度小于第一預設閾值，且大于第二預設閾值，其中，所述第一預設閾值大于所述第二預設閾值，則將所述目標人臉圖像上傳至服務器，所述目標人臉圖像用于指示所述服務器根據所述目標人臉圖像，對所述待驗證司機進行人臉驗證。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述篩選模塊，具體用于：

對所述多個人臉圖像的人臉姿態、圖像光照和人臉遮擋進行判斷；

根據判斷結果，從所述多個人臉圖像中篩選出所述目標人臉圖像。

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述篩選模塊，具體用于：

將所述多個人臉圖像輸入第二預設神經網絡，其中，所述第二預設神經網絡通過第二參考人臉圖像和圖像判斷結果訓練得到，所述圖像判斷結果包括人臉姿態判斷結果、圖像光照判斷結果和人臉遮擋判斷結果；

根據所述第二預設神經網絡輸出的圖像判斷結果，確定所述多個人臉圖像的人臉姿態、圖像光照和人臉遮擋的判斷結果。