[发明专利]分数映射方法、人脸比对方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种相似度分数映射方法，通过对预设数目的多对人脸图像样本进行比对生成标准阈值、实际阈值、负样本错误率/正样本通过率的映射关系表。本发明还提供一种人脸比对方法，所述人脸比对方法进行人脸图像比对时，将人脸识别模型比对出的相似度分数根据所述映射关系表映射为标准分数，再将标准分数与预设相似度阈值比较得到最终人脸比对结果。本发明还提供一种相似度分数映射装置、人脸比对方法、人脸比对装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明在人脸识别模型更换之后也不需要修改相似度阈值，就可以保证正样本通过率/负样本错误率不变，减小了人脸图像比对操作的复杂度，提高用户体验。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，尤其涉及一种人脸识别的相似度分数映射方法、人脸比对方法、相似度分数映射装置、人脸比对装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在人脸识别系统中，同样的两张照片，使用不同的模型比对得到的相似度分数往往是不同的；使用同一批照片，使用不同模型比对得到的相似度分数分布也是不同的。这样就会造成不同的模型为了得到相同负样本错误率或正样本通过率时所取的相似度阈值不同，那么如果业务方要保证负样本错误率或正样本通过率不变，每次模型改变都会需要修改用于判断是否同一人的相似度阈值，这增加了人脸比对系统升级时的工作量。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种相似度分数映射方法、人脸比对方法、装置、设备及存储介质，在使用不同的人脸识别模型时，不需要修改相似度阈值也可以保证负样本错误率或正样本通过率不变。

本发明第一方面提供一种相似度分数映射方法，所述方法包括：

当接收到比对人脸图像的操作指令时，向人脸识别模型中输入预设数目的多对人脸图像样本，并获取所述人脸识别模型比对出的每一对人脸图像样本的相似度分数，其中，所述每一对人脸图像样本均包括用于进行人脸图像比对的两张人脸图像；

根据所述获取到的每一对人脸图像样本的相似度分数统计出所述预设数目对人脸图像样本的相似度分数分布，根据所述相似度分数分布生成多个实际阈值与负样本错误率/正样本通过率的对应关系；

根据预设操作指令生成标准阈值与所述实际阈值、负样本错误率/正样本通过率的映射关系表。

根据本发明优选实施例，所述预设数目的多对人脸图像样本为正样本，每对正样本中的两张人脸图像是相同的。

根据本发明优选实施例，所述预设数目的多对人脸图像样本为负样本，每对负样本中的两张人脸图像是不同的。

根据本发明优选实施例，所述根据所述获取到的每一对人脸图像样本的相似度分数统计出所述预设数目对人脸图像样本的相似度分数分布，根据所述相似度分数分布生成多个实际阈值与负样本错误率/正样本通过率的对应关系包括：

将所述预设数目的多对人脸图像样本的相似度分数按照从小到大或从大到小的顺序排列，得到所述相似度分数分布结果；

根据所述相似度分数分布结果确定多个实际阈值，及每个实际阈值对应的负样本错误率/正样本通过率；

根据所述多个实际阈值及每个实际阈值对应的负样本错误率/正样本通过率生成所述负样本错误率/正样本通过率与实际阈值的对应关系；

其中，所述负样本错误率是在预设数目的多对负样本中，人脸识别模型将负样本中的两张不同人脸图像识别为相同人脸的概率；

所述正样本通过率是在预设数目的多对正样本中，人脸识别模型将正样本中两张相同人脸图像识别为相同人脸的概率。

根据本发明优选实施例，所述方法还包括：