[發(fā)明專利]一種人臉檢索方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110656291.X
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113569626A
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 姚丹霖;周海濤;彭自立;劉勝
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南優(yōu)美科技發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 曾志鵬

本申請涉及一種人臉檢索方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：將人臉圖像導入人臉圖像和關(guān)鍵點檢測網(wǎng)絡(luò)中，通過像素掩碼網(wǎng)絡(luò)獲取已掩碼人臉圖像；將所述已掩碼人臉圖像送入人臉特征提取網(wǎng)絡(luò)，獲取人臉浮點特征和人臉哈希特征；將底庫人臉浮點特征和底庫人臉哈希特征導入特征對比模塊，通過所述特征對比模塊對所述人臉浮點特征與所述底庫人臉浮點特征、所述人臉哈希特征與所述底庫人臉哈希特征進行對比，獲取精細對比結(jié)果，根據(jù)所述精細對比結(jié)果完成人臉的檢索。本發(fā)明實施例能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模人群的人臉檢索，并減少非有效人臉關(guān)鍵區(qū)域的干擾，提高人臉檢索的準確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種人臉檢索方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著深度學習技術(shù)不斷突破以及算力不斷提升，計算機視覺領(lǐng)域取得了突破性進展。人臉檢索作為計算機視覺領(lǐng)域的重點研究方向，廣泛應(yīng)用于安防、社交以及日常娛樂等領(lǐng)域。近些年，人臉檢索的精度得到了顯著的提升，其提升主要歸功于兩個方面：海量的人臉圖像和具有鑒別力的人臉特征提取方法，其中人臉特征提取方法包括傳統(tǒng)人臉特征提取方法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉特征提取方法。

但現(xiàn)有的人臉識別或者檢索的技術(shù)中，很多采用空間/通道注意力機制，增強前景，降低背景信息的影響，無法解決在非配合的安防場景，特別是在人群密集路口，人臉圖像中的一些局部人臉等前景的干擾問題，導致在大規(guī)模人群中進行人臉檢索的精確度較低。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種人臉檢索方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種人臉檢索方法，包括以下步驟：

將人臉圖像導入人臉圖像和關(guān)鍵點檢測網(wǎng)絡(luò)中，通過像素掩碼網(wǎng)絡(luò)獲取已掩碼人臉圖像；

將所述已掩碼人臉圖像送入人臉特征提取網(wǎng)絡(luò)，獲取人臉浮點特征和人臉哈希特征；

將底庫人臉浮點特征和底庫人臉哈希特征導入特征對比模塊，通過特征對比模塊對所述人臉浮點特征與所述底庫人臉浮點特征、所述人臉哈希特征與所述底庫人臉哈希特征進行對比，獲取精細對比結(jié)果，根據(jù)所述精細對比結(jié)果完成人臉的檢索。

進一步的，獲取所述已掩碼人臉圖像包括：

將經(jīng)所述人臉檢測和關(guān)鍵點檢測網(wǎng)絡(luò)處理獲得的已對齊人臉圖像送入編碼子網(wǎng)絡(luò)，提取特征，獲得高維熱點圖；

將所述高維熱點圖送入解碼子網(wǎng)絡(luò)，獲得所述已對齊人臉圖像原尺寸的像素掩碼，所述已對齊人臉圖像，包括一個或多個前景區(qū)域、一個或多個背景區(qū)域；

計算有效目標人臉關(guān)鍵區(qū)域的平均像素值，將所述已對齊人臉圖像中非有效目標人臉關(guān)鍵區(qū)域的每個像素的像素值替換為平均像素值，獲得已掩碼人臉圖像。

進一步的，所述人臉浮點特征和所述人臉哈希特征的獲取包括：

所述人臉特征提取網(wǎng)絡(luò)包括浮點特征提取子網(wǎng)絡(luò)和深度哈希子網(wǎng)絡(luò)；

將所述已掩碼人臉圖像送入所述浮點特征提取子網(wǎng)絡(luò)，獲得所述人臉浮點特征；所述人臉浮點特征，是由一系列浮點數(shù)構(gòu)成的高維特征向量；

將所述人臉浮點特征送入所述深度哈希子網(wǎng)絡(luò)，獲得所述人臉哈希特征；所述人臉哈希特征，是由一系列0和1構(gòu)成的低維特征向量。

進一步的，還包括人臉檢索的網(wǎng)絡(luò)訓練，所述人臉檢索的網(wǎng)絡(luò)訓練包括：

將已對齊人臉圖像分為訓練集和驗證集，為每一張已對齊人臉圖像標注上人臉身份ID；

將所述訓練集送入所述像素掩碼網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合像素掩碼損失更新所述像素掩碼網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，再利用所述驗證集驗證所述像素掩碼網(wǎng)絡(luò)是否收斂，獲得最優(yōu)的像素掩碼模型；