[发明专利]人脸识别和人脸识别网络的训练方法和装置、存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种人脸识别和人脸识别网络的训练方法和装置、存储介质，其中，人脸识别方法，包括：获取第一人脸图像的特征数据；对第一人脸图像的特征数据进行分割处理，得到多个分割特征；基于多个分割特征，确定数据库中的至少一个人脸模板中与第一人脸图像匹配的人脸模板，基于分割特征实现人脸模板的匹配，提高了人脸特别是存在部分遮挡的人脸的识别准确度。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术，尤其是一种人脸识别和人脸识别网络的训练方法和装置、存储介质。

背景技术

人脸识别是计算机视觉中的一个经典问题，在身份认证、智能安防等场景发挥着广泛的作用。目前，人脸识别在各公开数据集上已经达到了较好的效果，但在现实场景中，可能出现由于人脸的部分遮挡而造成的拒识别和误识别。

发明内容

本公开实施例提供的一种人脸识别及人脸识别网络的训练技术。

根据本公开实施例的一个方面，提供的一种人脸识别方法，包括：

获取第一人脸图像的特征数据；

对所述第一人脸图像的特征数据进行分割处理，得到多个分割特征；

基于所述多个分割特征，确定数据库中的至少一个人脸模板中与所述第一人脸图像匹配的人脸模板。

可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述获取第一人脸图像的特征数据，包括：

获取第一人脸图像；

对所述第一人脸图像进行特征提取处理，得到所述第一人脸图像的特征数据。

可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述对所述第一人脸图像的特征数据进行分割处理，得到多个分割特征，包括：

利用分割神经网络对所述第一人脸图像的特征数据进行分割处理，获得所述多个分割特征。

可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述对所述第一人脸图像的特征数据进行分割处理，得到多个分割特征，包括：

对所述第一人脸图像的特征数据进行至少两个不同尺度的分割处理，获得至少两组分割特征组，其中，每组所述分割特征组包括多个分割特征。

可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述第一人脸图像的特征数据包括人脸特征图；

所述对所述第一人脸图像的特征数据进行分割处理，得到多个分割特征，包括：

对所述第一人脸图像的人脸特征图在高度上进行分割处理，得到多个分割特征图。

可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述基于所述多个分割特征，确定数据库中的至少一个人脸模板中与所述第一人脸图像匹配的人脸模板，包括：

对所述多个分割特征中的每个分割特征进行非线性映射处理，得到所述每个分割特征对应的处理特征数据；

对所述多个分割特征中每个分割特征对应的处理特征数据进行融合处理，得到融合特征数据；

基于所述融合特征数据，确定数据库中的至少一个人脸模板中与所述第一人脸图像匹配的人脸模板。

可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述基于所述融合特征数据，确定数据库中的至少一个人脸模板中与所述第一人脸图像匹配的人脸模板，包括：

获取所述至少一个人脸模板中每个人脸模板对应的参考融合数据，其中，所述人脸模板对应的参考融合数据是基于所述人脸模板对应的多个参考分割特征得到的；

基于所述融合特征数据和所述至少一个人脸模板中每个人脸模板对应的参考融合数据之间的相似度，确定所述至少一个人脸模板中与所述第一人脸图像匹配的人脸模板。