[發(fā)明專(zhuān)利]頭發(fā)信息識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110645384.2
• 申請(qǐng)日: 2021-06-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113255561B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱磊;朱運(yùn);張霖;俞麗娟;朱艷喬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京市京大律師事務(wù)所 11321
• 代理人: 姚維

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，公開(kāi)了一種頭發(fā)信息識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取人臉圖像，分別輸入人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型和輪廓識(shí)別模型，得到人臉關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息和多個(gè)輪廓圖形；根據(jù)人臉關(guān)鍵點(diǎn)確定輪廓圖形中的頭發(fā)輪廓圖形，并根據(jù)人臉關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息計(jì)算頭發(fā)輪廓圖形的坐標(biāo)信息；獲取頭發(fā)識(shí)別請(qǐng)求后，選擇對(duì)應(yīng)的頭發(fā)識(shí)別任務(wù)，分別獲得頭發(fā)細(xì)節(jié)信息和發(fā)型信息。本方法基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，得到頭發(fā)輪廓和人臉關(guān)鍵點(diǎn)，基于應(yīng)用場(chǎng)景定義頭發(fā)信息，進(jìn)行頭發(fā)信息的計(jì)算，能夠?qū)︻^發(fā)的整體區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)能夠準(zhǔn)確地對(duì)頭發(fā)的諸多信息進(jìn)行識(shí)別。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，人臉圖像可存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈中。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種頭發(fā)信息識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，移動(dòng)終端的普及給用戶(hù)提供了極大的便利，例如，由于智能終端的便攜性，用戶(hù)使用手機(jī)替代相機(jī)進(jìn)行拍照。在拍照或在對(duì)圖像進(jìn)行處理的過(guò)程中，可以對(duì)圖像進(jìn)行面部的信息識(shí)別，作為面部整體的一步，頭發(fā)在人的整體形象中也起到了重要的作用，在實(shí)際應(yīng)用中，識(shí)別的頭發(fā)細(xì)節(jié)信息，也能在應(yīng)用上進(jìn)行參考，例如在關(guān)注頭發(fā)健康狀況時(shí)，通過(guò)識(shí)別頭發(fā)細(xì)節(jié)信息中的發(fā)際線高度，發(fā)量等，能夠?qū)ΥR(shí)別用戶(hù)的頭發(fā)健康進(jìn)行參考，在保險(xiǎn)行業(yè)中，通過(guò)識(shí)別圖片上人的劉海長(zhǎng)度，針對(duì)劉海長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)的客戶(hù)在駕車(chē)過(guò)程中，由于可能遮擋視線，出事故的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)更高的情況進(jìn)行理賠策略的調(diào)整等。

現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)頭發(fā)進(jìn)行識(shí)別的方式主要通過(guò)對(duì)人臉與頭發(fā)之間的像素差距進(jìn)行頭發(fā)區(qū)域的識(shí)別，但是這種識(shí)別方式主要是對(duì)頭發(fā)的整體區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，難以準(zhǔn)確地對(duì)頭發(fā)的諸多細(xì)節(jié)信息進(jìn)行有效識(shí)別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于解決現(xiàn)有的頭發(fā)識(shí)別方式，對(duì)于頭發(fā)的細(xì)節(jié)信息識(shí)別精準(zhǔn)度較低的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明第一方面提供了一種頭發(fā)信息識(shí)別方法，包括：獲取待識(shí)別的人臉圖像；將所述人臉圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型中進(jìn)行人臉特征識(shí)別，得到所述人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)及其坐標(biāo)信息；將所述人臉圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的輪廓識(shí)別模型中，得到所述人臉圖像的至少一個(gè)輪廓圖形；根據(jù)所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)，從所述輪廓圖形中確定所述人臉圖像的頭發(fā)輪廓圖形，并根據(jù)所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息計(jì)算所述頭發(fā)輪廓圖形的坐標(biāo)信息；獲取用戶(hù)輸入的頭發(fā)識(shí)別請(qǐng)求，并解析所述頭發(fā)識(shí)別請(qǐng)求中攜帶的頭發(fā)識(shí)別任務(wù)標(biāo)識(shí)，其中所述頭發(fā)識(shí)別任務(wù)標(biāo)識(shí)包括頭發(fā)細(xì)節(jié)識(shí)別標(biāo)識(shí)和/或發(fā)型識(shí)別標(biāo)識(shí)；若所述頭發(fā)識(shí)別任務(wù)標(biāo)識(shí)包括頭發(fā)細(xì)節(jié)識(shí)別標(biāo)識(shí)，則根據(jù)所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息和所述頭發(fā)輪廓圖形的坐標(biāo)信息，計(jì)算所述人臉圖像的頭發(fā)細(xì)節(jié)信息；若所述頭發(fā)識(shí)別任務(wù)標(biāo)識(shí)包括發(fā)型識(shí)別標(biāo)識(shí)，則根據(jù)所述頭發(fā)輪廓圖形提取所述人臉圖像中的頭發(fā)圖像特征，并根據(jù)所述頭發(fā)圖像特征識(shí)別所述人臉圖像的發(fā)型信息。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型通過(guò)以下步驟訓(xùn)練得到：獲取訓(xùn)練樣本集，其中，所述訓(xùn)練樣本集包括樣本人臉圖像；獲取所述樣本人臉圖像的第一樣本人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息，并對(duì)所述第一樣本人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息進(jìn)行標(biāo)注，得到第一樣本人臉姿態(tài)信息；將所述樣本人臉圖像輸入至預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到第二樣本人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息和第二樣本人臉姿態(tài)信息；將所述第一樣本人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息和所述第一樣本人臉姿態(tài)信息分別與所述第二樣本人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息和第二樣本人臉姿態(tài)信息進(jìn)行比較，計(jì)算損失函數(shù)；判斷所述損失函數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值；若是，則根據(jù)所述損失函數(shù)調(diào)整所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，并將所述樣本人臉圖像輸入至參數(shù)調(diào)整后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，重復(fù)模型訓(xùn)練，直至所述損失函數(shù)不大于預(yù)設(shè)閾值，得到人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型。