人脸识别方法、人脸识别系统、终端设备及存储介质.pdf
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人脸识别方法、人脸识别系统、终端设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种人脸识别方法、人脸识别系统、终端设备及存储介质,该人脸识别方法包括:获取待识别人脸图像,并提取出待识别图像对应的初始人脸特征;对初始人脸特征进行秘密分片,至少得到第一待识别人脸特征和第二待识别人脸特征;确定第一待识别人脸特征与第一服务器中若干第一基准人脸特征之间的第一差异,确定第二待识别人脸特征与第二服务器中的若干第二基准人脸特征之间的第二差异;第一基准人脸特征和第二基准人脸特征是对基准人脸图像对应的基准人脸特征进行秘密分片得到;根据第一差异和第二差异得到待识别人脸图像对应的识别结果。本申
人脸识别方法、装置及存储介质.pdf
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
训练人脸识别模型的方法、人脸识别方法及存储介质.pdf
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。
人脸识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请提供了一种人脸识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取目标用户办理目标业务的视频数据;获取视频数据中的人脸图像;对人脸图像进行退化特征识别,得到图像退化特征以及对人脸图像进行面部特征识别,得到面部信息特征;根据图像退化特征和面部信息特征,检测人脸图像是否为虚假人脸图像。本申请提供的人脸识别方法,通过识别人脸图像中的图像退化特征和面部信息特征,并同时基于图像退化特征和面部信息特征对人脸进行检测。换言之,在考虑了人脸自身的面部特征的基础之上,再结合图像退化的特征,对人脸进行识别,丰
人脸识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
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