[發明專利]一種融合遮擋場景的人臉識別方法、系統、設備及介質

有效

• 申請號: 202010936230.4
• 申請日: 2020-09-08
• 公開（公告）號: CN112070015B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 姚志強;周曦;王曦;蹇易
• 申請（專利權）人: 廣州云從博衍智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 代玲

本發明提供的一種融合遮擋場景的人臉識別方法、系統、設備及介質，根據無遮擋場景目標人臉的關鍵點信息和遮擋場景模板生成遮擋場景目標人臉；基于無遮擋場景目標人臉和遮擋場景目標人臉生成融合遮擋場景的特征圖；根據融合遮擋場景的特征圖獲取人臉特征，對待識別的無遮擋場景人臉、遮擋場景人臉進行人臉識別。本發明不僅能夠對無遮擋場景目標人臉進行識別，還可以對遮擋場景目標人臉進行識別。在以高性能識別遮擋圖片時，也能保持對無遮擋圖片的高性能識別；使得本發明不僅能夠識別存在角度、遮擋等問題圖片，還可以解決遮擋人臉與無遮擋人臉的兼容識別問題，使本發明通過一個人臉識別模型能夠同時以高性能的識別能力識別無遮擋人臉和遮擋人臉。

技術領域

本發明涉及人臉識別技術領域，特別是涉及一種融合遮擋場景的人臉識別方法、系統、設備及介質。

背景技術

自然場景下的人臉識別存在諸多挑戰。由于沒有約束，現場拍攝的圖片會出現大量如角度、遮擋、模糊等問題造成的質量不好的圖片，這些質量不好的照片會影響人臉識別模型的識別率。同時，大面積的遮擋問題也會影響人臉識別模型的識別性能。

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融合遮擋場景的人臉識別方法、系統、設備及介質，用于解決現有人臉識別模型不能同時識別無遮擋人臉以及遮擋人臉的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種融合遮擋場景的人臉識別方法，包括以下步驟：

根據無遮擋場景目標人臉的關鍵點信息和遮擋場景模板生成遮擋場景目標人臉；

基于無遮擋場景目標人臉和遮擋場景目標人臉生成融合遮擋場景的特征圖；

根據所述融合遮擋場景的特征圖獲取人臉特征，對待識別的無遮擋場景人臉、遮擋場景人臉進行人臉識別。

可選地，所述特征圖生成過程，包括：通過神經網絡訓練所述特征圖，在所述神經網絡的淺層特征圖中將無遮擋場景目標人臉、遮擋場景目標人臉分別劃分為多個局部區域；

對每個局部區域進行特征提取，通過激活函數輸出對應的特征向量；

將從每個局部區域獲得的特征向量作為該局部區域的自學習權重，并在神經網絡的深層特征圖中加權融合所有局部區域的自學習權重，生成所述融合遮擋場景的特征圖。

可選地，對待識別的無遮擋場景人臉、遮擋場景人臉進行人臉識別，包括：

獲取根據所述融合遮擋場景的特征圖提取的人臉特征，對所述人臉特征進行分類并加入分類訓練損失；

在無遮擋場景以及遮擋場景下訓練進行分類且加入分類訓練損失的人臉特征，生成融合遮擋場景的人臉識別模型；

根據所述融合遮擋場景的人臉識別模型對待識別的無遮擋場景人臉、遮擋場景人臉進行人臉識別。

可選地，通過人臉檢測算法對無遮擋場景目標人臉圖片進行檢測，獲取目標人臉區域以及無遮擋場景目標人臉的關鍵點信息；

通過對齊算法將目標人臉區域中的五官對齊至固定區域，放縮無遮擋場景目標人臉至固定尺寸；并在固定尺寸下結合遮擋場景模板對無遮擋場景目標人臉進行數據增強，生成遮擋場景目標人臉。

可選地，所述局部區域包括以下至少之一：上半臉、下半臉、左眼、右眼、鼻子、嘴巴。

可選地，所述遮擋場景模板包括以下至少之一：口罩模板、墨鏡模板；

遮擋場景目標人臉包括以下之一：口罩遮擋場景目標人臉、墨鏡遮擋場景目標人臉。

可選地，獲取所述無遮擋場景目標人臉的關鍵點信息，根據鼻梁、臉頰、下巴的關鍵點位置生成口罩模板；并將所述口罩模板與所述無遮擋場景目標人臉進行貼合，生成所述口罩遮擋場景目標人臉；