[发明专利]人脸识别方法、装置、系统和存储介质

说明书

本发明提供了一种人脸识别方法、装置、系统和存储介质，所述人脸识别方法包括：获取初始人脸图像；将所述初始人脸图像变换为频域图像；对所述频域图像进行修正，并输出修正后的频域图像；将所述修正后的频域图像进行反变换，输出待识别人脸图像；对所述待识别人脸图像进行人脸识别。根据本发明实施例的人脸识别方法、装置、系统和存储介质可以自动地去除噪声干扰对人脸识别所产生的不利影响，提升对于具有噪声干扰的人脸图像的识别性能。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，更具体地涉及一种人脸识别方法、装置、系统和存储介质。

背景技术

基于人脸识别的应用越来越多地出现在人们的生活中。人脸识别的基本流程就是首先进行人脸图像的采集，然后基于识别算法在人脸数据库中进行相似度计算，从而获得一个识别的结果。

在需要夜间识别时，普通的可见光图像无法成像，需要红外摄像头来进行成像。红外摄像头往往带有结构光的光源补光以获取三维信息，这部分补光对于活体等身份认证是很有帮助的，然而由于结构光会在图像中产生光斑，这些光斑会对人脸识别产生干扰。

发明内容

在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

为了解决上述以少一个问题而提出了本发明。根据本发明一方面，提供了一种人脸识别方法，所述人脸识别方法包括：

获取初始人脸图像；

将所述初始人脸图像变换为频域图像；

对所述频域图像进行修正，并输出修正后的频域图像；

将所述修正后的频域图像进行反变换，输出待识别人脸图像；

对所述待识别人脸图像进行人脸识别。

在本发明的一个实施例中，所述对所述频域图像进行修正，并输出修正后的频域图像，包括：利用训练好的频域抑制网络对所述频域图像进行处理，输出修正后的频域图像。

在本发明的一个实施例中，所述初始人脸图像为具有结构光光斑的图像。

在本发明的一个实施例中，所述具有结构光光斑的人脸图像为红外结构光照射下的人脸图像。

在本发明的一个实施例中，所述对所述频域图像进行修正，包括：利用训练好的频域抑制网络去除所述频域图像中由结构光光斑形成的频谱。

在本发明的一个实施例中，所述频域抑制网络包括至少一个卷积层，训练所述频域抑制网络的方法包括：通过对所述频域抑制网络进行端到端的训练，使不包括结构光光斑的图像的频谱和所述频率抑制网络所输出的所述修正后的频域图像的频谱之间的欧氏距离收敛。

在本发明的一个实施例中，所述频域抑制网络的损失函数与进行所述人脸识别的神经网络的损失函数是一起训练的。

在本发明的一个实施例中，所述频域抑制网络对所述频域图像中每个频率的分量进行调整，以去除所述频域图像中由结构光光斑形成的频谱。

在本发明的一个实施例中，通过快速傅里叶变换将所述人脸图像变换为所述频域图像，通过快速傅里叶逆变换将所述修正后的频域图像反变换为所述待识别的人脸图像。

根据本发明另一方面，提供了一种人脸识别装置，所述人脸识别装置包括：

获取模块，用于获取初始人脸图像；

频域抑制模块，用于将所述初始人脸图像变换为频域图像，对所述频域图像进行修正，并输出修正后的频域图像，以及将所述修正后的频域图像进行反变换，输出待识别人脸图像；