[發明專利]一種遮擋人臉識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202310028458.7
• 申請日: 2023-01-09
• 公開（公告）號: CN116129499A
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 蔣召;黃澤元
• 申請（專利權）人: 北京龍智數科科技服務有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047
• 代理公司: 北京嘉科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11687
• 代理人: 楊波

本公開涉及人工智能領域，提供了一種遮擋人臉識別方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取待識別人臉圖片，所述待識別人臉圖片為遮擋人臉圖片或無遮擋人臉圖片；將所述待識別人臉圖片輸入卷積神經網絡中進行特征提取，得到人臉特征圖；將所述人臉特征圖輸入多尺度注意力網絡中進行處理，得到所述人臉特征圖的注意力權重矩陣；將所述所述人臉特征圖和所述注意力權重矩陣輸入識別網絡中，輸出所述待識別人臉圖片的人臉識別結果。本公開可大大降低人工干預程度，降低了人工成本，同時可從根本上解決遮擋場景下的人臉識別問題，顯著提升了人臉識別的效果。

技術領域

本公開涉及人工智能領域，尤其涉及一種遮擋人臉識別方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著深度學習的不斷發展，通用場景下的人臉識別效果越來越好，但是當面對口罩、墨鏡等遮擋場景時，往往人臉識別的效果很差。

現有的解決遮擋場景下的人臉識別的方式通常是依賴人工生成大規模遮擋人臉數據，然后通過使用遮擋人臉數據訓練來提升人臉識別效果。然而，這種方式不僅需要大量人工干預，人工成本高，而且沒有從根本上解決遮擋場景下的人臉識別問題，人臉識別的效果仍較差。

發明內容

有鑒于此，本公開實施例提供了一種遮擋人臉識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，以解決現有技術中對于遮擋場景下的人臉識別需要大量人工干預，人工成本高，且識別效果較差的問題。

本公開實施例的第一方面，提供了一種遮擋人臉識別方法，包括：

獲取待識別人臉圖片，所述待識別人臉圖片為遮擋人臉圖片或無遮擋人臉圖片；

將所述待識別人臉圖片輸入卷積神經網絡中進行特征提取，得到人臉特征圖；

將所述人臉特征圖輸入多尺度注意力網絡中進行處理，得到所述人臉特征圖的注意力權重矩陣；

將所述所述人臉特征圖和所述注意力權重矩陣輸入識別網絡中，輸出所述待識別人臉圖片的人臉識別結果。

本公開實施例的第二方面，提供了一種遮擋人臉識別裝置，包括：

獲取模塊，被配置為獲取待識別人臉圖片，所述待識別人臉圖片為遮擋人臉圖片或無遮擋人臉圖片；

提取模塊，被配置為將所述待識別人臉圖片輸入卷積神經網絡中進行特征提取，得到人臉特征圖；

處理模塊，被配置為將所述人臉特征圖輸入多尺度注意力網絡中進行處理，得到所述人臉特征圖的注意力權重矩陣；

識別模塊，被配置為將所述所述人臉特征圖和所述注意力權重矩陣輸入識別網絡中，輸出所述待識別人臉圖片的人臉識別結果。

本公開實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并且可在處理器上運行的計算機程序，該處理器執行計算機程序時實現上述方法的步驟。

本公開實施例的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述方法的步驟。

本公開實施例與現有技術相比，其有益效果至少包括：通過獲取待識別人臉圖片，所述待識別人臉圖片為遮擋人臉圖片或無遮擋人臉圖片；將所述待識別人臉圖片輸入卷積神經網絡中進行特征提取，得到人臉特征圖；將所述人臉特征圖輸入多尺度注意力網絡中進行處理，得到所述人臉特征圖的注意力權重矩陣；將所述所述人臉特征圖和所述注意力權重矩陣輸入識別網絡中，輸出所述待識別人臉圖片的人臉識別結果，大大降低人工干預程度，降低了人工成本，同時可從根本上解決遮擋場景下的人臉識別問題，顯著提升了人臉識別的效果。

附圖說明