[发明专利]人脸识别方法、神经网络训练方法、装置及电子设备

说明书

本公开公开了人脸识别方法、神经网络训练方法、装置及电子设备。其中，方法包括：通过第一摄像头获取第一人脸图像；提取所述第一人脸图像的第一人脸特征；将所述第一人脸特征与预先存储的第二人脸特征进行对比，获得参考相似度，所述第二人脸特征经第二摄像头获取的第二人脸图像的特征提取而得，所述第二摄像头与所述第一摄像头属于不同类型的摄像头；根据所述参考相似度确定所述第一人脸特征与所述第二人脸特征是否对应相同人。本公开不仅方便人脸认证，而且对于人脸注册时的摄像头也不作限定，提高了人脸注册的便利性。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法、神经网络训练方法、装置及电子设备。

背景技术

随着人工智能和车辆行业的迅速发展，将最新的人工智能技术应用到量产车辆上已经成为一个最具市场前景的方向。目前车辆市场需求的人工智能产品包括但不限于辅助驾驶系统、驾驶员监控系统、车辆运营管理系统等。这些市场需求通常需要对驾驶员的人脸进行识别，并以此为基础进行后续的管理和控制，但目前缺少相应的技术手段。

发明内容

本公开提供了一种人脸识别的技术方案以及一种神经网络训练的技术方案。

第一方面，本公开实施例提供了一种人脸识别方法，包括：

通过第一摄像头获取第一人脸图像；

提取所述第一人脸图像的第一人脸特征；

将所述第一人脸特征与预先存储的第二人脸特征进行对比，获得参考相似度，所述第二人脸特征经第二摄像头获取的第二人脸图像的特征提取而得，所述第二摄像头与所述第一摄像头属于不同类型的摄像头；

根据所述参考相似度确定所述第一人脸特征与所述第二人脸特征是否对应相同人。

本公开实施例中，在进行人脸识别时，可实现第一人脸图像与第二人脸图像的识别，该第一人脸图像与该第二人脸图像通过不同类型的摄像头获取。实施本公开实施例，通过不同类型摄像头获取第一人脸图像与第二人脸图像，可使得本公开实施例所提供的人脸识别方法应用于更多的场景，不仅方便人脸认证，而且对于人脸注册时的摄像头也不作限定，提高了人脸注册的便利性。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述第一摄像头为热成像摄像头，所述第二摄像头为可见光摄像头；

或者，所述第一摄像头为可见光摄像头，所述第一摄像头为热成像摄像头。

结合第一方面或第一方面任一种可能的实现方式，所述根据所述参考相似度确定所述第一人脸特征与所述第二人脸特征是否对应相同人，包括：

根据所述参考相似度、参考误报率以及相似度阈值确定所述第一人脸特征与所述第二人脸特征是否对应相同人；其中，不同的误报率对应不同的相似度阈值。

结合第一方面或第一方面任一种可能的实现方式，所述根据所述参考相似度确定所述第一人脸特征与所述第二人脸特征是否对应相同人，包括：

根据所述参考相似度以及阈值信息确定归一化后的参考相似度；

根据所述归一化后的参考相似度确定所述第一人脸特征与所述第二人脸特征是否对应相同人。

结合第一方面或第一方面任一种可能的实现方式，所述提取所述第一人脸图像的第一人脸特征，包括：

将所述第一人脸图像输入预先训练完成的神经网络，通过所述神经网络输出所述第一人脸图像的第一人脸特征；其中，所述神经网络基于第一类型图像样本和第二类型图像样本训练得到，所述第一类型图像样本和所述第二类型图像样本由不同类型的摄像头拍摄得到，且所述第一类型图像样本和所述第二类型图像样本中包括人脸。