[發明專利]兼容遮擋的面部屬性識別方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202011059698.6
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112149601A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 柳天馳;程禹;申省梅;馬原
• 申請（專利權）人: 北京澎思科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 榮穎佳

本申請實施例提供了一種兼容遮擋的面部屬性識別方法、裝置和電子設備，該方法包括：獲取針對目標用戶進行拍攝得到的面部圖像；根據面部圖像的遮擋情況，從面部圖像中確定全局目標圖像或部分目標圖像；全局目標圖像中包括目標用戶的完整面部圖像，部分目標圖像包括目標用戶未被遮擋的部分面部圖像；將所述全局目標圖像或部分目標圖像輸入到預先訓練的面部屬性識別模型，得到所述目標用戶的屬性識別結果。本申請方法能夠提高面部屬性識別的準確性和魯棒性。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，具體而言，涉及一種兼容遮擋的面部屬性識別方法、裝置和電子設備。

背景技術

根據人臉圖片識別人臉屬性的技術得到了廣泛關注，在人臉有遮擋的情況下將嚴重影響人臉屬性識別的準確率，遮擋破壞了人臉固有的結構和幾何特征，嚴重降低了人臉特征信息的豐富度。

在利用模型對人臉屬性識別時，直接利用模型對人臉圖像進行識別，即，直接進行特征提取和屬性分類，這樣會引入的錯誤信息，導致模型識別的準確度比較低。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例的目的在于提供一種兼容遮擋的面部屬性識別方法、裝置和電子設備，在通過一個模型識別有遮擋的面部圖像和無遮擋的面部圖像時，減少遮擋對面部屬性識別的影響，提高了面部屬性識別的準確性和魯棒性。

第一方面，本申請實施例提供了一種兼容遮擋的面部屬性識別方法，該方法包括：

獲取針對目標用戶進行拍攝得到的面部圖像；

根據面部圖像的遮擋情況，從面部圖像中確定全局目標圖像或部分目標圖像；全局目標圖像中包括目標用戶的完整面部圖像，部分目標圖像包括目標用戶未被遮擋的部分面部圖像；

將所述全局目標圖像或部分目標圖像輸入到預先訓練的面部屬性識別模型，得到所述目標用戶的屬性識別結果。

在一種實施方式中，將所述全局目標圖像或部分目標圖像輸入到預先訓練的面部屬性識別模型，包括：

判斷面部圖像中面部是否存在遮擋；

若確定存在遮擋，則從所述面部圖像中確定得到部分目標圖像，將所述部分目標圖像輸入到預先訓練的面部屬性識別模型；

若確定不存在遮擋，則將所述面部圖像確定為全局目標圖像，將所述全局目標圖像輸入到預先訓練的面部屬性識別模型。

在一種實施方式中，從所述面部圖像中確定得到部分目標圖像，包括：

將面部圖像中遮擋區域的像素點的像素值設置為預設值。

在一種實施方式中，獲取針對目標用戶進行拍攝得到的面部圖像之后，還包括：

從所述面部圖像中，檢測面部關鍵點信息；

基于所述關鍵點信息，對所述面部圖像進行校準。

在一種實施方式中，所述面部屬性識別模型通過如下步驟的方法預先訓練得到：

面部屬性識別訓練模型根據訓練樣本庫進行多次迭代訓練，一次迭代訓練包括：

面部屬性識別訓練模型獲取訓練樣本庫中的多個圖像對，一個圖像對包括全局目標圖像和部分目標圖像，全局目標圖像中包括參考對象的完整面部圖像，部分目標圖像中包括該參考對象的部分面部圖像；

對全局目標圖像進行特征提取得到第一特征圖，對部分目標圖像進行特征提取得到第二特征圖；

根據第一特征圖預測得到第一預測屬性，根據第二特征圖預測得到第二預測屬性；