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训练人脸识别模型的方法、人脸识别方法及存储介质.pdf
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本公开内容涉及用于训练人脸识别模型的方法、识别人脸的方法及存储介质。根据本公开内容的一个实施例,该用于训练人脸识别模型的方法包括:通过求和确定针对人脸样本图像集的全局特征相似度总损失、关键点位置偏差总损失和分类总损失;通过对全局特征相似度总损失、关键点位置偏差总损失和分类总损失加权求和确定加权损失;确定加权损失是否收敛或小于预定阈值;以及在确定结果为@否@的情况下,通过调整人脸识别模型的参数优化人脸识别模型。本公开内容的方法和存储介质的有益效果至少包括:改善针对有遮挡人脸图像的人脸识别准确度。
2023-06-06
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本申请实施例涉及人脸识别领域，并提供人脸识别方法、装置及存储介质，方法包括获取待识别人脸图像的目标特征；按照各存储单元的热度值从高至低的顺序，各预设特征库的特征比对优先等级，分别将所述目标特征与各预设特征库进行比对得到识别结果；输出所述识别结果。本方案使得目标特征与各预设特征库进行比对时是优先与特征比对优先等级最高的预设特征库进行比对，再与特征比对优先等级次之的预设特征库进行比对，有可能在与优先与特征比对优先等级最高的预设特征库进行比对即可获取到最终的识别结果，无需再与特征比对优先等级低的其他预设特征库进
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本申请实施例涉及人脸识别领域，并提供一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取第一特征，所述第一特征为对待识别人脸图像的人脸特征向量进行编码得到的目标多项式；根据所述第一特征和目标特征集合得到内积集合，其中，所述目标特征集合包括多个历史密文特征，所述历史密文特征为预设人脸特征库中历史人脸特征同态加密得到；所述内积集合包括多个内积，所述内积为所述第一特征与所述目标特征集合中的历史密文特征进行同态乘法运算得到；根据所述内积集合从所述人脸特征库中确定与所述待识别人脸图像匹配的目标人脸特征；输出所述目
2023-07-22
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本申请实施例涉及人脸识别领域，并提供一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括从显存中读取待识别人脸特征及预设人脸特征至每个存储单元；所述待识别人脸特征由待识别人脸图像的人脸特征进行编码得到；基于每个存储单元与缓存的读写操作，得到相似度集合；所述相似度集合包括所述待识别人脸特征与各预设人脸特征之间的相似度；将所述相似度集合写入所述显存；根据所述相似度集合从所述显存中获取目标人脸特征；输出所述目标人脸特征对应的用户标识。本方案能够提高人脸识别的效率。
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本说明书实施例涉及人脸识别方法、装置、设备及存储介质。其中一个方法包括：获取第一用户的人脸特征，在第一刷脸数据库内检索人脸特征对应的第二用户，再获取第二用户的特征数据、刷脸终端的特征数据和第二用户与刷脸终端之间的关联特征数据，并根据上述特征数据，通过预先构建的识别模型，识别第二用户与第一用户的一致性。
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