[發明專利]一種基于概率特征的人臉識別方法、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202110940011.8
• 申請日: 2021-08-12
• 公開（公告）號: CN113688708A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 歐陽谷;唐會軍;劉拴林;梁堃;陳建
• 申請（專利權）人: 北京數美時代科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 陳曉斌

1.一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，包括：

S1，通過訓練后的IResNet50網絡模型，提取人臉庫的特征集合；

S2，獲取待識別人臉圖片，通過所述IResNet50網絡模型提取所述待識別人臉圖片的特征均值和特征方差；

S3，根據所述特征方差計算所述待識別人臉圖片的人臉質量評分；

S4，根據所述人臉質量評分動態調整相似度距離閾值；

S5，根據所述特征均值與所述特征集合的人臉特征均值進行相似度對比，并計算第一相似度距離；

S6，獲取所述人臉庫中所述第一相似度距離小于所述相似度距離閾值的多個人臉ID，在多個人臉ID中選擇占比最大的人臉ID作為識別結果輸出。

2.根據權利要求1所述的一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，所述S3具體包括：

通過計算所述特征方差的L2范數，獲得計算值來進行人臉質量評分。

3.根據權利要求1所述的一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，所述S5具體包括：

根據所述特征均值的特征向量與所述人臉庫中的人臉特征均值的特征向量來計算第一相似度距離。

4.根據權利要求1所述的一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，所述S1之前還包括：

將包含不同人臉質量評分的人臉照片作為訓練數據；

經過IResNet50網絡提取所述訓練數據中每張人臉圖像的特征均值和特征方差；

分別對每張人臉圖像對應的特征均值、特征方差進行線性組合，獲得每張人臉圖像的概率嵌入特征；

根據所述概率嵌入特征結合全連接層獲得模型對所述訓練數據中的每張人臉圖像的預測概率；

當所述預測概率滿足預設條件則所述IResNet50網絡模型訓練完成。

5.根據權利要求4所述的一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，所述通過IResNet50網絡提取所述訓練數據中每張人臉圖像的特征均值和特征方差具體包括：

通過IResNet50網絡使用監督方式來提取所述訓練數據中每張人臉圖像的特征均值和特征方差。

6.根據權利要求1所述的一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，所述S1之前還包括：

采用分段的網絡結構，將原始ResNet50網絡分為三個階段；所述三個階段包括：開始階段、主要階段和結束段；

預設池化層后接一個第一卷積層代替原始ResNet50網絡的殘差網絡，所述殘差網絡包括：一個第二卷積層；

使用group卷積模塊替換原始ResNet50網絡的瓶頸網絡模塊，完成所述IResNet50網絡模型的構建。

7.根據權利要求1所述的一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，所述S1之前還包括：使用人臉檢測算法，檢測出人臉區域，并對齊成標準臉。

8.根據權利要求7所述的一種基于概率特征的人臉識別方法，其特征在于，所述人臉檢測算法包括：RetinaFace算法。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有指令，當計算機讀取所述指令時，使所述計算機執行如權利要求1至8中任一項所述的一種基于概率特征的人臉識別方法。

10.一種人臉識別系統，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述計算機程序，實現如權利要求1至8中任一項所述的一種基于概率特征的人臉識別方法。