[發明專利]網紋人臉識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202110388041.2
• 申請日: 2021-04-12
• 公開（公告）號: CN113095219A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 唐月標;黃鏡澄;王澤洋;孫才嬋
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 任默聞;王濤

1.一種網紋人臉識別方法，其特征在于，包括：

收集網紋人臉圖像和干凈的人臉圖像；

將網紋人臉圖像和干凈的人臉圖像作為CycleGan網絡訓練集，訓練得到修復模型；其中，在CycleGan網絡中增加SENet網絡結構且CycleGan網絡的損失函數中加入了一個輔助損失函數L2；

把網紋人臉圖像輸入到修復模型中，輸出得到干凈的人臉圖像。

2.如權利要求1所述的網紋人臉識別方法，其特征在于，將網紋人臉圖像和干凈的人臉圖像作為CycleGan網絡訓練集，訓練得到修復模型，包括：

在CycleGan網絡的中正向生成器和反向生成器的網絡結構中使用SENet網絡結構進行訓練，得到正向生成器和反向生成器；其中，正向生成器把網紋人臉圖像恢復為干凈的人臉圖像；反向生成器把干凈的人臉圖像變成網紋人臉圖像。

3.如權利要求2所述的網紋人臉識別方法，其特征在于，在CycleGan網絡的中正向生成器和反向生成器的網絡結構中使用SENet網絡結構進行訓練，包括：

在正向生成器和反向生成器的u-net網絡結構中，在降采樣的Feature Map上采用setnet網絡。

4.如權利要求2所述的網紋人臉識別方法，其特征在于，將網紋人臉圖像和干凈的人臉圖像作為CycleGan網絡訓練集，訓練得到修復模型，還包括：

將干凈的人臉圖像傳入反向生成器得到網紋人臉圖像，利用CycleGan網絡中的反向判別器對得到的網紋人臉圖像進行判斷，將得到的網紋人臉圖像傳入正向生成器得到干凈的人臉圖像；

將網紋人臉圖像傳入正向生成器得到干凈的人臉圖像，利用CycleGan網絡中的正向判別器對得到的干凈的人臉圖像進行判斷，將得到的干凈的人臉圖像傳入反向生成器得到網紋人臉圖像；

循環訓練正向生成器、反向生成器、正向判別器和反向判別器，得到修復模型。

5.如權利要求4所述的網紋人臉識別方法，其特征在于，還包括：在正向生成器和反向生成器中使用Adam優化器，在正向判別器和反向判別器中使用SGD優化器。

6.如權利要求2所述的網紋人臉識別方法，其特征在于，把網紋人臉圖像輸入到修復模型中，輸出得到干凈的人臉圖像，包括：

把網紋人臉圖像作為輸入，輸入到正向生成器中，得到干凈的人臉圖像。

7.一種網紋人臉識別裝置，其特征在于，包括：

圖像收集模塊，用于收集網紋人臉圖像和干凈的人臉圖像；

訓練模塊，用于將網紋人臉圖像和干凈的人臉圖像作為CycleGan網絡訓練集，訓練得到修復模型；其中，在CycleGan網絡中增加SENet網絡結構且CycleGan網絡的損失函數中加入了一個輔助損失函數L2；

識別模塊，用于把網紋人臉圖像輸入到修復模型中，輸出得到干凈的人臉圖像。

8.如權利要求7所述的網紋人臉識別裝置，其特征在于，訓練模塊具體用于：

在CycleGan網絡的中正向生成器和反向生成器的網絡結構中使用SENet網絡結構進行訓練，得到正向生成器和反向生成器；其中，正向生成器把網紋人臉圖像恢復為干凈的人臉圖像；反向生成器把干凈的人臉圖像變成網紋人臉圖像。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6任一所述網紋人臉識別方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現權利要求1至6任一所述網紋人臉識別方法的步驟。