人脸识别方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114973351A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210346847.X(22)申请日2022.03.31(71)申请人北京瑞莱智慧科技有限公司地址100000北京市海淀区中关村东路1号院8号楼19层A1901(72)发明人不公告发明人(74)专利代理机构深圳市精英专利事务所44242专利代理师武志峰(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06F21/60(2013.01)G06F21/62(2013.01)权利要求书2页说明书16页附图4页(54)发明名称人脸识别方法、装置、设备及存储介质(57)摘要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；输出所述目标人脸特征。本方案能够提高人脸识别效率。CN114973351ACN114973351A权利要求书1/2页1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：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；输出所述目标人脸特征。2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取第一特征，包括：对所述待识别人脸图像的人脸特征向量进行转置，得到第一向量；获取所述第一向量的维数；将所述第一向量的维数确定为多项式的项数，并根据所述项数构建第一初始多项式，其中，所述第一初始多项式中每项的系数为1，所述第一初始多项式中每项的幂指数由0开始，以1为步长依次递进至N，N为所述第一向量的维数与1的差值；利用所述第一向量中的每个分量依次替换所述第一初始多项式中每项的系数，得到所述第一特征。3.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取第一特征，包括：对所述待识别人脸图像的人脸特征向量中各个分量的位置进行随机切换，得到第二向量；获取所述第二向量的维数；将所述第二向量的维数确定为多项式的项数，并根据所述项数构建第二初始多项式，其中，所述第二初始多项式中每项的系数为1，所述第二初始多项式中每项的幂指数由0开始，以1为步长依次递进至N，N为所述第二向量的维数与1的差值；利用所述第二向量中的每个分量依次替换所述第二初始多项式中每项的系数，得到所述第一特征。4.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取第一特征，包括：获取所述历史密文特征的编码规则；根据所述历史密文特征的编码规则对所述待识别人脸图像的人脸特征向量中各个分量的位置进行切换，得到第三向量；获取所述第三向量的维数；将所述第三向量的维数确定为多项式的项数，并根据所述项数构建第三初始多项式，其中，所述第三初始多项式中每项的系数为1，所述第三初始多项式中每项的幂指数由0开始，以1为步长依次递进至N，N为所述第三向量的维数与1的差值；利用所述第三向量中的每个分量依次替换所述第三初始多项式中每项的系数，得到所述第一特征。5.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取第一特征，包括：获取人脸识别任务所属的地理位置场景对应的分量位置切换规则；2CN114973351A权利要求书2/2页根据所述分量位置切换规则对所述待识别人脸图像的人脸特征向量中各个分量的位置进行切换，得到第四向量；获取所述第四向量的维数；将所述第四向量的维数确定为多项式的项数，并根据所述项数构建第四初始多项式，其中，所述第四初始多项式中每项的系数为1，所述第四初始多项式中每项的幂指数由0开始，以1为步长依次递进至N，N为所述第四向量的维数与1的差值；利用所述第四向量中的每个分量依次替换所述第四初始多项式中每项的系数，得到所述第一特征。6.如权利要求1‑5中任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述第一特征和目标特征集合得到内积集合，包括：获取所述目标特征集合中的每个历史密文特征，其中，每个历史密文特征为根据预先标记的分量对应关系对各历史人