[發明專利]一種識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110856865.8
• 申請日: 2021-07-28
• 公開（公告）號: CN113505750A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 張茜;杜新凱;牛國揚
• 申請（專利權）人: 陽光保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 彭星

1.一種識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別人臉圖像以及用于表示第一關鍵點的位置的第一關鍵點特征向量；其中，所述第一關鍵點包括所述待識別人臉圖像中人臉的面部輪廓點、各器官輪廓點和各器官中心點中的至少一種；

將所述待識別人臉圖像輸入到訓練完成后的卷積神經網絡中，得到用于表示所述待識別人臉圖像的人臉特征的第一人臉特征向量；

根據所述第一關鍵點特征向量與預設的第一數據集中每個第一人臉圖像對應的第二關鍵點特征向量的相似度，從所述第一數據集中選取出第一預設個數的目標第一人臉圖像，以將選取出的目標第一人臉圖像作為第二數據集；其中，所述第一關鍵點特征向量與所述目標第一人臉圖像對應的所述第二關鍵點特征向量之間的相似度高于所述第一關鍵點特征向量與其他所述第一人臉圖像對應的所述第二關鍵點特征向量之間的相似度；所述第一數據集中包含有第二預設個數的所述第一人臉圖像、每個所述第一人臉圖像對應的第一表情標簽以及每個所述第一人臉圖像對應的用于表示該第一人臉圖像的第二關鍵點的位置的所述第二關鍵點特征向量；

根據所述第二數據集中的所述目標第一人臉圖像以及每個所述目標第一人臉圖像對應的所述第一表情標簽，確定出每個所述第一表情標簽在所述第二數據集中的第一概率以及所述第一概率對應的第一概率向量；

將所述第一人臉特征向量和所述第一概率向量融合后，輸入到包含有訓練完成后的全連接層和歸一化指數函數的分類模型中，確定所述待識別人臉圖像所屬的第一表情類別。

2.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述獲取待識別人臉圖像以及用于表示第一關鍵點的位置的第一關鍵點特征向量之前，還包括：

獲取第二人臉圖像；

將所述第二人臉圖像輸入到人臉關鍵點檢測模型中，得到該第二人臉圖像對應的所述第一關鍵點，以及所述第一關鍵點對應的第二坐標；

根據所述第一關鍵點以及所述第二坐標，對所述第二人臉圖像進行人臉對齊操作，得到所述待識別人臉圖像；

基于所述第一關鍵點在所述待識別人臉圖像中的位置，確定所述待識別人臉圖像中所述第一關鍵點的第一坐標；

根據所述第一坐標，確定出用于表示所述待識別人臉圖像對應的所述第一關鍵點的位置的第一關鍵點特征向量。

3.根據權利要求2所述的識別方法，其特征在于，所述獲取第二人臉圖像之前，還包括：

采集包含有人臉的第一原始圖像；

使用檢測算法對所述第一原始圖像進行檢測，得到所述第一原始圖像上的第一人臉邊界框；

使用預設縮放比例對所述第一人臉邊界框進行調整，得到第二人臉邊界框；其中，所述預設縮放比例與所述人臉關鍵點檢測模型為一一對應關系；

使用所述第二人臉邊界框對所述第一原始圖像進行截取，得到所述第二人臉圖像。

4.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述根據所述第一關鍵點特征向量與預設的第一數據集中每個第一人臉圖像對應的第二關鍵點特征向量的相似度，從所述第一數據集中選取出第一預設個數的目標第一人臉圖像，以將選取出的目標第一人臉圖像作為第二數據集，包括：

針對預設的第一數據集中每個第一人臉圖像對應的第二關鍵點特征向量，計算出該第二關鍵點特征向量與所述第一關鍵點特征向量的相似度；

根據所述相似度由高到低的順序，依次在所述第一數據集中選取出第一預設個數的目標第一人臉圖像，以將選取出的目標第一人臉圖像作為第二數據集。

5.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述根據所述第二數據集中的所述目標第一人臉圖像以及每個所述目標第一人臉圖像對應的所述第一表情標簽，確定出每個所述第一表情標簽在所述第二數據集中的第一概率以及所述第一概率對應的第一概率向量，包括：

根據所述目標第一人臉圖像對應的所述第一表情標簽，計算出第二數據集中每個所述第一表情標簽對應的所述目標第一人臉圖像的個數；

根據所述第二數據集中每個所述第一表情標簽對應的所述目標第一人臉圖像的個數，計算出每個所述第一表情標簽在所述第二數據集中的第一概率，以及確定出所述第一概率對應的第一概率向量。