[发明专利]人脸识别方法、目标图像的确定方法、装置和电子系统

说明书

本发明提供了一种人脸识别方法、目标图像的确定方法、装置和电子系统，对包含有人脸的待识别图像进行特征提取，得到待识别图像的特征数据；根据待识别图像的特征数据，确定待识别图像和标准图像之间的相似度；根据相似度，确定待识别图像中的人脸与标准图像中的人脸是否相同。本发明中，从待识别图像中提取的特征数据包括与人脸相关的人脸特征，以及人脸特征中包含的与识别人脸无关的干扰特征；在确定待识别图像和标准图像之间的相似度时，同时考虑了人脸特征及由于待识别图像的信息缺失导致的干扰特征，从而降低了干扰特征对人脸识别的影响，提高了人脸识别的准确率。

技术领域

本发明涉及目标识别技术领域，尤其是涉及一种人脸识别方法、目标图像的确定方法、装置和电子系统。

背景技术

相关技术中，人脸识别方式通常为：预先存储有底库图，该底库图中包含有无遮挡、小扭转角度的人脸，还可以存储有该底库图对应的人脸特征；待识别图像输入至训练好的人脸特征提取网络中，输出该待识别图像对应的人脸特征，然后计算该人脸特征与底库图的人脸特征之间的特征距离，根据该特征距离与预设的距离阈值之间的比较结果，确定待识别图像中的人脸与底库图中的人脸是否具有相同的身份，即是否属于同一个人。然而，当待识别图像中人脸的图像信息缺失较为严重时，如待识别图像中的人脸佩戴有口罩、人脸扭转角度较大或灯光条件较差时，待识别图像质量较差，进而导致人脸识别的准确率较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人脸识别方法、目标图像的确定方法、装置和电子系统，以提高在待识别图像的面部信息缺失情况下，对人脸识别的准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种人脸识别方法，该方法包括：对包含有人脸的待识别图像进行特征提取，得到待识别图像的特征数据；其中，特征数据包括：与人脸相关的人脸特征，以及人脸特征中包含的与识别人脸无关的干扰特征；根据待识别图像的特征数据，确定待识别图像和标准图像之间的相似度；根据相似度，确定待识别图像中的人脸与标准图像中的人脸是否相同。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，对包含有人脸的待识别图像进行特征提取的步骤，包括：通过特征提取网络，提取待识别图像的特征数据；其中，特征提取网络基于第一损失值和第二损失值训练得到；第一损失值包括：特征提取网络提取的样本图像的人脸特征对应的损失值；第二损失值包括：根据样本图像的人脸特征，以及样本图像所属人脸类别的参考特征，计算得到的样本图像的干扰特征对应的损失值。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述第二损失值具体通过下述方式确定：计算样本图像的人脸特征，与样本图像所属人脸类别的参考特征之间的第一特征距离；计算样本图像的干扰特征与第一特征距离之间的第二特征距离，将第二特征距离确定为第二损失值。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，当样本图像的人脸特征和样本图像的干扰特征的特征维度相同时，第一特征距离包括：样本图像的人脸特征，与样本图像所属人脸类别的参考特征的特征之差；第二特征距离包括：样本图像的干扰特征与特征之差之间的差值的范数。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，当样本图像的人脸特征和样本图像的干扰特征的特征维度不同时，第一特征距离包括：样本图像的人脸特征，与样本图像所属人脸类别的参考特征的特征之差的范数；第二特征距离包括：样本图像的干扰特征的范数，与特征之差的范数的差值的绝对值。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述特征提取网络包括：第一子网络和第二子网络；第一子网络用于：接收待识别图像，输出待识别图像的人脸特征；第二子网络用于：接收人脸特征，输出干扰特征。