人脸识别方法及装置、存储介质、电子设备.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CN114170662A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202111486157.6(22)申请日2021.12.07(71)申请人上海瑾盛通信科技有限公司地址200030上海市徐汇区龙华中路600号2101室(72)发明人彭健腾郭彦东陶训强何苗(74)专利代理机构深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司44232代理人刘抗美(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V40/18(2022.01)权利要求书2页说明书15页附图6页(54)发明名称人脸识别方法及装置、存储介质、电子设备(57)摘要本公开提供一种人脸识别方法及装置、电子设备、存储介质；涉及人工智能技术领域。所述人脸识别方法包括：获取待识别的当前人脸图像；将所述当前人脸图像输入到目标人脸识别模型中，确定所述当前人脸图像的遮掩状态；根据所述遮掩状态确定所述当前人脸图像的特征比对方式；基于确定的所述特征比对方式对所述当前人脸图像进行人脸识别，确定所述当前人脸图像对应的人脸识别结果。本公开识别人脸图像中是否佩戴口罩或者佩戴墨镜，并通过佩戴情况确定不同的特征比对方式，能够有效提升人脸识别的准确性以及鲁棒性。CN114170662ACN114170662A权利要求书1/2页1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的当前人脸图像；将所述当前人脸图像输入到目标人脸识别模型中，确定所述当前人脸图像的遮掩状态；根据所述遮掩状态确定所述当前人脸图像的特征比对方式；基于确定的所述特征比对方式对所述当前人脸图像进行人脸识别，确定所述当前人脸图像对应的人脸识别结果。2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述目标人脸识别模型包括目标特征提取器和多任务人脸识别模型；所述将所述当前人脸图像输入到目标人脸识别模型中，确定所述当前人脸图像的遮掩状态，包括：通过所述目标特征提取器对所述当前人脸图像进行特征抽取，得到当前人脸特征，所述当前人脸特征包括全脸特征、未遮掩区域特征、口罩遮掩特征和墨镜遮掩特征；将所述当前人脸特征输入到多任务人脸识别模型中，确定所述当前人脸图像的遮掩状态，其中所述遮掩状态包括无遮掩状态、口罩遮掩状态或者墨镜遮掩状态。3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述基于确定的所述特征比对方式对所述当前人脸图像进行人脸识别，包括：若确定所述当前人脸图像的遮掩状态为无遮掩状态，则通过第一特征比对方式对所述当前人脸图像进行人脸识别；若确定所述当前人脸图像的遮掩状态为口罩遮掩状态或者墨镜遮掩状态，则通过第二特征比对方式对所述当前人脸图像进行人脸识别。4.根据权利要求3述的人脸识别方法，其特征在于，所述通过第一特征比对方式对所述当前人脸图像进行人脸识别，包括：获取已采集人脸图像对应的已采集人脸特征；计算所述当前人脸图像对应的全脸特征与所述已采集人脸特征的第一相似度数据；将最大的所述第一相似度数据对应的已采集人脸图像的人脸标识信息作为所述当前人脸图像的人脸识别结果，以实现对所述当前人脸图像的人脸识别。5.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述通过第二特征比对方式对所述当前人脸图像进行人脸识别，包括：获取已采集人脸图像对应的第一未遮掩区域特征；计算所述当前人脸图像对应的第二未遮掩区域特征与所述第一未遮掩区域特征的第二相似度数据；将最大的所述第二相似度数据对应的已采集人脸图像的人脸标识信息作为所述当前人脸图像的人脸识别结果，以实现对所述当前人脸图像的人脸识别。6.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本人脸图像，所述样本人脸图像包括具有相同人脸标识信息的无遮挡正脸图像、佩戴口罩人脸图像和佩戴墨镜人脸图像；通过初始特征提取器确定所述样本人脸图像对应的样本人脸特征，并根据所述样本人脸特征确定样本全脸特征、样本未遮掩区域特征、样本口罩遮掩特征和样本墨镜遮掩特征；2CN114170662A权利要求书2/2页通过初始多任务人脸识别模型对所述样本全脸特征、样本未遮掩区域特征、样本口罩遮掩特征和样本墨镜遮掩特征进行分类，得到分类结果；根据由所述人脸标识信息以及佩戴情况构成的标签数据，对所述初始特征提取器和所述初始多任务人脸识别模型进行监督训练，直到所述分类结果与所述标签数据之间的误差小于误差阈值，得到由训练好的特征提取器以及训练好的多任务人脸识别模型构成的目标人脸识别模型。7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：通过生成对抗网络对所述初始特征提取器进行优化训练，得到训练好的特征提取器。8.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：当前人脸图像获取模块，用于获取待识别的当前人脸图像；遮掩状态确定模块，用于将所述当前人脸