[發明專利]一種人臉識別方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202210141102.X
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114519882A
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 陳碧輝;辛冠希;錢貝貝
• 申請（專利權）人: 奧比中光科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳漢世知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 44578
• 代理人: 冷仔

1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：

獲取第一模態的第一人臉圖像和第二模態的第二人臉圖像；

根據所述第一人臉圖像或所述第二人臉圖像確定人臉是否佩戴口罩；

若是，則對所述第一人臉圖像的口罩區域進行裁剪得到第一模態半臉圖像，將所述第一模態半臉圖像輸入經訓練的第一神經網絡模型輸出第一模態人臉特征數據；對所述第二人臉圖像的口罩區域進行裁剪得到第二模態半臉圖像，將所述第二模態半臉圖像輸入經訓練的第二神經網絡模型輸出第二模態人臉特征數據；

根據所述第一模態人臉特征數據和所述第二模態人臉特征數據進行人臉識別。

2.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，經訓練的所述第一神經網絡模型由多個所述第一模態的第一圖像樣本訓練初始的所述第一神經網絡模型得到，所述第一圖像樣本包括第一半臉圖像；經訓練的所述第二神經網絡模型由多個所述第二模態的第二圖像樣本訓練初始的所述第二神經網絡模型得到，所述第二圖像樣本包括第二半臉圖像，經訓練的所述第一神經網絡模型作為初始的所述第二神經網絡模型，所述第一圖像樣本的數量大于所述第二圖像樣本的數量。

3.如權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，得到經訓練的所述第一神經網絡模型，包括：獲取多個第一模態的第一人臉圖像樣本；對所述第一人臉圖像樣本依次進行人臉檢測、半臉剪裁和歸一化處理后得到第一半臉圖像；利用多個所述第一半臉圖像，使用分類損失訓練初始的第一神經網絡模型得到經訓練的第一神經網絡；

得到經訓練的所述第二神經網絡模型，包括：獲取多個第二模態的第二人臉圖像樣本；對所述第二人臉圖像樣本依次進行人臉檢測、半臉剪裁和歸一化處理后得到第二半臉圖像；利用多個所述第二半臉圖像，使用分類損失訓練初始的第二神經網絡模型得到經訓練的第二神經網絡。

4.如權利要求1至3任一項所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述第一模態人臉特征數據和所述第二模態人臉特征數據進行人臉識別，包括：

將所述第一模態人臉特征數據和所述第二模態人臉特征數據進行拼接，得到人臉融合特征數據，根據所述人臉融合特征數據進行人臉識別。

5.如權利要求1至3任一項所述的人臉識別方法，其特征在于，所述根據所述第一人臉圖像或所述第二人臉圖像確定人臉佩戴口罩，包括：

將所述第一人臉圖像輸入第三神經網絡模型輸出人臉佩戴口罩的第一概率，當所述第一概率大于預設概率閾值，則確定人臉佩戴口罩；或

將所述第二人臉圖像輸入第四神經網絡模型輸出人臉佩戴口罩的第二概率，當所述第二概率大于所述預設概率閾值，則確定人臉佩戴口罩。

6.如權利要求5所述的人臉識別方法，其特征在于，所述將所述第一人臉圖像輸入第三神經網絡模型輸出人臉佩戴口罩的第一概率，包括：

將所述第一人臉圖像縮放成預設尺寸，將縮放后的所述第一人臉圖像輸入第三神經網絡模型輸出人臉佩戴口罩的第一概率；

所述將所述第二人臉圖像輸入第四神經網絡模型輸出人臉佩戴口罩的第二概率，包括：

將所述第二人臉圖像縮放成所述預設尺寸，將縮放后的所述第二人臉圖像輸入第四神經網絡模型輸出人臉佩戴口罩的第二概率。

7.如權利要求6所述的人臉識別方法，其特征在于，所述第三神經網絡模型和所述第四神經網絡模型由逐通道卷積模塊和線性整流函數模塊堆疊而成。