[发明专利]一种基于隐私保护的面部识别方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例公开了一种基于隐私保护的面部识别方法、装置及设备，该方法包括：获取包括目标用户的面部的三维图像和二维图像，并基于目标用户的面部对应的预设图像关键点，对三维图像和二维图像进行对齐处理，得到对齐后的三维图像和二维图像；对对齐后的二维图像进行分块，得到对齐后的二维图像的多个分块图像，并对每个分块图像进行Arnold变换，得到像素点混淆的分块图像，以保护个人信息；基于像素点混淆的分块图像和对齐后的三维图像，得到目标用户的面部的图像数据；将目标用户的面部的图像数据输入预设的面部识别模型中，得到目标用户的面部的图像数据对应的特征向量，进而确定目标用户的身份信息，该面部识别模型基于神经网络构建。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于隐私保护的面部识别方法、装置及设备。

背景技术

随着人脸识别技术的不断成熟以及大规模应用，极大地方便人们的生活，刷脸支付、人脸考勤、人脸识别门禁等已经随处可见。与此同时，人们也越来越关注自己的隐私信息，而当前随处可见的摄像头将面部信息进行收集，一旦面部信息被泄漏，用户的隐私也将遭受严重的侵害。因此，隐私保护是面部识别技术中一个重要环节。

目前的面部识别方案大多数是基于二维人脸为主，辅以其他方案(例如三维人脸)，但无论是二维面部识别还是以二维面部识别为主，辅以其他模态的多模态融合方案，但无论是单纯基于二维面部图像还是二维面部图像+深度信息的方式，均不能彻底摆脱二维面部图像，也就无法从根本上克服隐私保护的缺陷，而当前基于三维面部图像的方式相比二维面部图像，在性能上会更差，基于三维面部图像的面部识别系统性能远不能满足业务需求，为此，需要提供一种面部识别性能更好、隐私保护能力更优的技术方案。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种面部识别性能更好、隐私保护能力更优的技术方案。

为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种基于隐私保护的面部识别方法，所述方法包括：获取包括目标用户的面部的三维图像和二维图像，并基于所述目标用户的面部对应的预设图像关键点，对所述三维图像和所述二维图像进行对齐处理，得到对齐后的所述三维图像和所述二维图像。对所述对齐后的所述二维图像进行分块，得到所述对齐后的所述二维图像的多个分块图像，并对每个所述分块图像进行Arnold变换，得到像素点混淆的分块图像，以保护个人信息。基于所述像素点混淆的分块图像和所述对齐后的所述三维图像，得到所述目标用户的面部的图像数据。将所述目标用户的面部的图像数据输入预设的面部识别模型中，得到所述目标用户的面部的图像数据对应的特征向量，基于所述目标用户的面部的图像数据对应的特征向量，确定所述目标用户的身份信息，所述面部识别模型为基于神经网络构建的模型。

本说明书实施例提供的一种基于隐私保护的面部识别装置，所述装置包括：对齐处理模块，获取包括目标用户的面部的三维图像和二维图像，并基于所述目标用户的面部对应的预设图像关键点，对所述三维图像和所述二维图像进行对齐处理，得到对齐后的所述三维图像和所述二维图像。混淆模块，对所述对齐后的所述二维图像进行分块，得到所述对齐后的所述二维图像的多个分块图像，并对每个所述分块图像进行Arnold变换，得到像素点混淆的分块图像，以保护个人信息。图像数据确定模块，基于所述像素点混淆的分块图像和所述对齐后的所述三维图像，得到所述目标用户的面部的图像数据。身份识别模块，将所述目标用户的面部的图像数据输入预设的面部识别模型中，得到所述目标用户的面部的图像数据对应的特征向量，基于所述目标用户的面部的图像数据对应的特征向量，确定所述目标用户的身份信息，所述面部识别模型为基于神经网络构建的模型。