[發(fā)明專利]面部識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2022-10-18
• 公開（公告）號: CN115439916A
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盧玉順
• 申請（專利權(quán)）人: 中國農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/80;G06V10/774
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 康歡歡

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種面部識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：獲取待識別面部圖像；其中，待識別面部圖像包括待識別近紅外圖像和/或待識別可見光圖像；將待識別面部圖像輸入至訓(xùn)練好的面部識別模型，得到面部識別結(jié)果；其中，面部識別模型基于樣本訓(xùn)練對象的近紅外樣本圖像和可見光樣本圖像共同訓(xùn)練得到。上述方案，通過使用近紅外樣本圖像和可見光樣本圖像共同訓(xùn)練的面部識別模型，進(jìn)行面部識別，操作便捷，可以同時對待識別近紅外圖像和待識別可見光圖像進(jìn)行面部識別，避免了根據(jù)單一待識別面部圖像進(jìn)行面部識別時，由于受到環(huán)境因素影響，或缺乏細(xì)節(jié)紋理信息，出現(xiàn)面部識別準(zhǔn)確度不高的情況，提高了面部識別的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及面部識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面部識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

面部識別的技術(shù)廣泛應(yīng)用于實(shí)際生活中，常見的面部識別方式可以通過可見光或近紅外光實(shí)現(xiàn)。

現(xiàn)有技術(shù)中，采用可見光進(jìn)行面部識別，易受環(huán)境因素(如光照)影響，導(dǎo)致面部識別的準(zhǔn)確率降低。而采用近紅外光進(jìn)行面部識別，不受環(huán)境因素的影響，但是近紅外光采集到的待識別面部圖像缺乏紋理信息，亦導(dǎo)致面部識別的準(zhǔn)確率降低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種面部識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，以提高面部識別的準(zhǔn)確率。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種面部識別方法，包括：

獲取待識別面部圖像；其中，待識別面部圖像包括待識別近紅外圖像和/或待識別可見光圖像；

將所述待識別面部圖像輸入至訓(xùn)練好的面部識別模型，得到面部識別結(jié)果；

其中，所述面部識別模型基于樣本訓(xùn)練對象的近紅外樣本圖像和可見光樣本圖像共同訓(xùn)練得到。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種面部識別裝置，包括：

面部圖像獲取模塊，用于獲取待識別面部圖像；其中，待識別面部圖像包括待識別近紅外圖像和/或待識別可見光圖像；

面部識別結(jié)果獲取模塊，用于將所述待識別面部圖像輸入至訓(xùn)練好的面部識別模型，得到面部識別結(jié)果；

其中，所述面部識別模型基于樣本訓(xùn)練對象的近紅外樣本圖像和可見光樣本圖像共同訓(xùn)練得到。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：

一個或多個處理器；

存儲器，用于存儲一個或多個程序；

當(dāng)一個或多個程序被一個或多個處理器執(zhí)行，使得一個或多個處理器能夠執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例所提供的任意一種面部識別方法。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)指令，計算機(jī)指令用于使處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例所提供的任意一種面部識別方法。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種面部識別方案，通過獲取待識別面部圖像；其中，待識別面部圖像包括待識別近紅外圖像和/或待識別可見光圖像；將待識別面部圖像輸入至訓(xùn)練好的面部識別模型，得到面部識別結(jié)果；其中，面部識別模型基于樣本訓(xùn)練對象的近紅外樣本圖像和可見光樣本圖像共同訓(xùn)練得到。上述方案，通過使用近紅外樣本圖像和可見光樣本圖像共同訓(xùn)練的面部識別模型，進(jìn)行面部識別，操作便捷，可以同時對待識別近紅外圖像和待識別可見光圖像進(jìn)行面部識別，避免了根據(jù)單一待識別面部圖像進(jìn)行面部識別時，由于受到環(huán)境因素影響，或缺乏細(xì)節(jié)紋理信息，出現(xiàn)面部識別準(zhǔn)確度不高的情況，提高了面部識別的準(zhǔn)確度。同時，使用近紅外樣本圖像和可見光樣本圖像共同訓(xùn)練面部識別模型，避免了當(dāng)可見光樣本圖像的數(shù)量較少時，出現(xiàn)面部識別模型過擬合的情況，確保面部識別模型的特征提取能力。