人脸识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114299595A(43)申请公布日2022.04.08(21)申请号202210112288.6G06K9/62(2022.01)(22)申请日2022.01.29(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人张婉平(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人王征臧建明(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06V10/74(2022.01)G06N3/02(2006.01)权利要求书4页说明书12页附图3页(54)发明名称人脸识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品(57)摘要本公开提供了一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及人工智能领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景。具体实现方案为：通过对目标对象提取脸部区域特征和局部区域特征，并将提取到的特征分别与预设特征数据库中多个参照对象的预设脸部区域特征和预设局部区域特征进行相似度比对，进而基于相似度最高的第二脸部区域特征、第二局部区域特征、以及表征脸部区域特征和局部区域特征重要性的置信度，准确确定目标对象是否属于参照对象集合以及具体是参照对象集合中的哪一个参照对象，可以在佩戴口罩或者其他脸部存在遮挡的情况下更好的实现人脸识别，提高人脸识别的准确性和识别率。CN114299595ACN114299595A权利要求书1/4页1.一种人脸识别方法，包括：对待识别的目标对象的脸部区域图像以及局部区域图像分别提取特征，得到第一脸部区域特征和第一局部区域特征；其中局部区域图像为脸部区域中目标局部区域的图像；从预设特征数据库中分别获取与所述第一脸部区域特征相似度最高的第二脸部区域特征、以及与所述第一局部区域特征相似度最高的第二局部区域特征；其中所述预设特征数据库包括参照对象集合中多个参照对象的预设脸部区域特征和预设局部区域特征；根据所述目标对象的脸部区域图像确定所述脸部区域中局部区域之外存在遮挡的置信度；基于所述第二脸部区域特征、所述第二局部区域特征以及所述置信度，确定对目标对象的人脸识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第二脸部区域特征、所述第二局部区域特征以及所述置信度，确定对目标对象的人脸识别结果，包括：若所述第二脸部区域特征与所述第二局部区域特征对应同一目标参照对象，则根据所述第一脸部区域特征与所述第二脸部区域特征之间的第一相似度、所述第一局部区域特征与所述第二局部区域特征之间的第二相似度以及所述置信度，获取所述目标对象与所述目标参照对象之间的匹配分数；若所述匹配分数大于预设阈值，则确定所述目标对象为所述目标参照对象；或者若所述匹配分数不大于预设阈值，则确定所述目标对象不属于所述参照对象集合。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第一脸部区域特征与所述第二脸部区域特征之间的第一相似度、所述第一局部区域特征与所述第二局部区域特征之间的第二相似度以及所述置信度，获取所述目标对象与所述目标参照对象之间的匹配分数，包括：将所述置信度确定为所述第二相似度的权重，将1减去所述置信度的差值确定为所述第一相似度的权重；根据所述第一相似度和所述第二相似度的权重，获取所述第一相似度和所述第二相似度的加权和，将所述加权和确定为所述目标对象与所述目标参照对象之间的匹配分数。4.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：若所述第二脸部区域特征与所述第二局部区域特征对应不同的目标参照对象，则确定所述目标对象不属于所述参照对象集合。5.根据权利要求1‑4任一项所述的方法，其中，所述对待识别的目标对象的脸部区域图像以及脸部区域中局部区域图像分别提取特征，得到第一脸部区域特征和第一局部区域特征，包括：利用预设的脸部区域特征提取模型对所述目标对象的脸部区域图像提取特征，得到所述第一脸部区域特征；利用预设的局部区域特征提取模型对所述目标对象的局部区域图像提取特征，得到所述第一局部区域特征。6.根据权利要求5所述的方法，其中，还包括：利用所述脸部区域特征提取模型分别对所述参照对象集合中多个参照对象的脸部区域图像提取特征，得到各参照对象的预设脸部区域特征；利用预设的局部区域特征提取模型分别对所述参照对象集合中多个参照对象的局部2CN114299595A权利要求书2/4页区域图像提取特征，得到各参照对象的预设局部区域特征；将各参照对象的预设脸部区域特征以及各参照对象的预设局部区域特征存储到所述预设特征数据库中。7.根据权利要求1‑6任一项所述的方法，其中，所述根据所述目标对象的脸部区域图像