[发明专利]身份识别方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明实施例提供一种身份识别方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：本发明实施例中，从目标图像中框出人脸图像；对所述人脸图像进行超分辨，以获取达到预设像素值的人脸图像；对所述达到预设像素值的人脸图像进行身份识别，通过对人脸图像进行超分辨，并基于超分辨后的人脸图像进行身份识别，提升了能被身份识别的人脸图像的概率，实现了对目标图像中的人脸图像的精确识别。

技术领域

本发明涉及图像识别领域及计算机技术领域，具体而言，涉及一种身份识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，很多场所都设置有监控视频，视频监控系统为生产带来方便，例如，在一些较为恶劣的环境下，监控视频可以代替人力进行监视控制，而且不会产生人出现的视觉疲劳等生理缺陷，正常情况下保证财产安全。视频监控给生活带来方便，视频监控可以保证治安问题，将系统安装在超市，可以了解室内情况以及顾客行为。近年来新零售的概念兴起，有越来越多的商家店铺采用智能设备来监测店铺的运营状况，达到精准营销，对于店铺商家有效益的是客群的分析，店铺客流量以及店内区域分析等。近年来通过机器学习与大数据系统，从海量的数据中挖掘会员的消费偏好为一个新的商业精准营销手段。

人脸识别技术几年来的发展已经成熟，从传统的机器学习算法，需要进行二值化，归一化等数据清洗步骤，到现在利用深度学习框架去做大量数据的训练，不论在识别精度或是防伪效果上都是大大的提升。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中在监控视频中的画面进行分析统计时，由于对人脸辨识操作单一，互动性差，以及动态识别效果差，对模糊人脸识别率不高，导致对图像中的行人身份识别精确度以及效率低。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种身份识别方法、装置、存储介质及电子设备，能够提升能被身份识别的人脸图像的概率，实现了对目标图像中的人脸图像的精确识别。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明的第一方面，提供一种身份识别方法，其中，所述方法包括：

从目标图像中框出人脸图像；

对所述人脸图像进行超分辨，以获取达到预设像素值的人脸图像；

对所述达到预设像素值的人脸图像进行身份识别。

根据一些实施例，对所述人脸图像进行超分辨，以获取达到预设像素值的人脸图像，包括：

判断所述人脸图像的像素值是否小于预设像素值；

若所述人脸图像小于预设像素值，对所述人脸图像进行超分辨，以获取达到所述预设像素值的人脸图像。

根据一些实施例，对所述人脸图像进行超分辨，包括：

基于训练的图像超分辨模型对所述人脸图像进行超分辨，以获取达到预设像素值的人脸图像。

根据一些实施例，所述图像超分辨模型包括：深层网络模块、卷积层以及规范BN层。

根据一些实施例，基于训练的图像超分辨模型对所述人脸图像进行超分辨，包括：

输入小于所述预设像素值的人脸图像；

基于所述深层网络模块以及所述卷积层，对所述人脸图像进行深度卷积，以获取各卷积层提取的所述人脸图像的特征；

通过BN层对提取的特征进行过滤，以获取过滤后的特征；

确定所述人脸图像的像素值区间，获取所述像素值区间对应的放大倍数，并放大所述人脸图像；