[發明專利]人臉圖像處理方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品

在審

• 申請號: 202111166211.9
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113887435A
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發明（設計）人: 楊馥魁
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 柴海平;黃健

1.一種人臉圖像處理方法，包括：

對輸入的人臉圖像進行人臉特征提取，得到第一特征圖；

將所述第一特征圖變換成圖矩陣，所述圖矩陣為圖的矩陣表示；

對所述圖矩陣進行特征提取，得到包含所述人臉圖像全局的特征信息的特征矩陣；

將所述特征矩陣逆變換成第二特征圖，所述第二特征圖包含所述人臉圖像全局的特征信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將所述第一特征圖變換成圖矩陣，包括：

根據所述圖矩陣對應圖中每一節點的特征維度，確定所述第一特征圖對應的映射矩陣，所述映射矩陣的通道數等于所述圖矩陣對應圖中每一節點的特征維度；

根據所述映射矩陣將所述第一特征圖變換為圖矩陣，所述圖矩陣對應圖的節點數等于所述第一特征圖的通道數。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述根據所述圖矩陣對應圖中每一節點的特征維度，確定所述第一特征圖對應的映射矩陣，包括：

對所述第一特征圖進行第一卷積處理，得到所述映射矩陣，所述第一卷積處理對應的輸出通道數等于所述圖矩陣對應圖中每一節點的特征維度。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其中，所述將所述特征矩陣逆變換成第二特征圖，包括：

根據所述映射矩陣，將所述特征矩陣逆變換成第二特征圖。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其中，所述對輸入的人臉圖像進行人臉特征提取，得到第一特征圖，包括：

通過神經網絡模型，對所述人臉圖像進行人臉特征提取，得到第三特征圖；

根據所述圖矩陣對應圖的節點數，對所述第三特征圖進行第二卷積處理，得到所述第一特征圖，所述第二卷積處理對應的輸出通道數等于所述圖矩陣對應圖的節點數。

6.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其中，所述對所述圖矩陣進行特征提取，得到包含全局特征信息的特征矩陣，包括：

使用第一圖變換矩陣，對所述圖矩陣進行特征提取，得到第一矩陣；

使用第二圖變換矩陣，對所述第一矩陣進行特征提取，得到所述特征矩陣，所述第二圖變換矩陣對應的輸出通道數等于所述圖矩陣的通道數。

7.根據權利要求1-6中任一項所述的方法，其中，將所述特征矩陣逆變換成第二特征圖之后，還包括：

根據所述第二特征圖進行人臉識別處理，得到識別結果。

8.根據權利要求1-6中任一項所述的方法，其中，將所述特征矩陣逆變換成第二特征圖之后，還包括：

根據所述第二特征圖進行人臉識別模型的訓練，得到訓練好的人臉識別模型。

9.一種人臉圖像處理裝置，包括：

第一特征提取模塊，用于對輸入的人臉圖像進行人臉特征提取，得到第一特征圖；

變換模塊，用于將所述第一特征圖變換成圖矩陣，所述圖矩陣為圖的矩陣表示；

第二特征提取模塊，用于對所述圖矩陣進行特征提取，得到包含所述人臉圖像全局的特征信息的特征矩陣；

逆變換模塊，用于將所述特征矩陣逆變換成第二特征圖，所述第二特征圖包含所述人臉圖像全局的特征信息。

10.根據權利要求9所述的裝置，其中，所述變換模塊，包括：

映射矩陣確定單元，用于根據所述圖矩陣對應圖中每一節點的特征維度，確定所述第一特征圖對應的映射矩陣，所述映射矩陣的通道數等于所述圖矩陣對應圖中每一節點的特征維度；

變換單元，用于根據所述映射矩陣將所述第一特征圖變換為圖矩陣，所述圖矩陣對應圖的節點數等于所述第一特征圖的通道數。

11.根據權利要求10所述的裝置，其中，所述映射矩陣確定單元還用于：

對所述第一特征圖進行第一卷積處理，得到所述映射矩陣，所述第一卷積處理對應的輸出通道數等于所述圖矩陣對應圖中每一節點的特征維度。