[发明专利]检测人脸遮挡的方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及计算机技术领域，公开了一种检测人脸遮挡的方法、装置、电子设备及存储介质。本发明中检测人脸遮挡的方法，包括：获取待检测图像；将待检测图像输入预设的人脸遮挡检测模型，获取待检测图像的人脸遮挡检测结果；其中，人脸遮挡检测模型的训练过程包括：根据预设的网络结构对至少两个数据集的人脸样本图像进行训练，生成人脸遮挡检测模型，数据集包括至少两个样本数据，每个数据集携带有表征数据集的应用场景的标签信息。通过本实施例，能够高效地检测人脸遮挡，成本低，应用场景多。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种检测人脸遮挡的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

人脸识别是一种生物特征识别认证方式，在金融支付、门禁考勤、身份识别等众多领域有广泛的作用。人脸遮挡会导致人脸识别认证失败或者错误认证，所以有必要在人脸识别之前检测图像中的人脸是否发生遮挡。人脸遮挡是指人脸被墨镜、围巾、口罩、头盔等遮挡物遮挡导致人脸区域不能被检测或识别。人脸遮挡判别分析就是针对获取的图像进行分析处理,判断是否存在人脸遮挡以及分析人脸的哪部分区域被遮挡。

目前检测人脸遮挡的方法大致分为两类，一种是two-stage的方法：第一步先采用人脸形状、颜色等特点或者深度学习方法获取人脸区域，第二步在获取到的人脸区域中，根据人脸各区域特征区分各个部位，最后使用特征提取与分类方法；另一种是一次性目标检测器(one-shot object detectors，one-stage)的方法，即利用深度学习方法同时进行人脸检测和人脸区域遮挡的判别。

发明人发现现有技术中至少存在如下问题：目前的two-stage的方法需要重复进行特征提取，导致检测的速度慢，而one-stage的方式需要同时对样本数据标注人脸区域、人脸关键点、人脸遮挡物的位置和种类信息；标注的精度要求高、成本高；同时若有新增的遮挡物或者新增的应用场景，需要重新调整模型再次进行训练，可拓展性差。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种检测人脸遮挡的方法、装置、电子设备及存储介质，能够高效地检测人脸遮挡，成本低，应用场景多。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种检测人脸遮挡的方法，包括：获取待检测图像；将待检测图像输入预设的人脸遮挡检测模型，获取待检测图像的人脸遮挡检测结果；其中，人脸遮挡检测模型的训练过程包括：根据预设的网络结构对至少两个数据集的人脸样本图像进行训练，生成人脸遮挡检测模型，数据集包括至少两个样本数据，每个数据集携带有表征数据集的应用场景的标签信息。

本发明的实施方式还提供了一种检测人脸遮挡的装置，包括：待检测图像获取模块和检测结果获取模块；待检测图像获取模块用于获取待检测图像；检测结果获取模块用于将待检测图像输入预设的人脸遮挡检测模型，获取待检测图像的人脸遮挡检测结果；其中，人脸遮挡检测模型的训练过程包括：根据预设的网络结构对至少两个数据集的人脸样本图像进行训练，生成人脸遮挡检测模型，每个数据集携带有表征数据集应用场景的标签信息。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的检测人脸遮挡的方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的检测人脸遮挡的方法。