[发明专利]一种人脸识别方法、装置、计算机设备以及可存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

响应于人脸识别请求操作，在预设周期内持续采集目标用户的人脸图像信息；

根据预设的仪态识别规则对所述人脸图像信息进行识别处理，生成多状态人脸图像信息；

根据所述多状态人脸图像以及预设的目标人脸识别模型，生成人脸识别结果；所述预设的目标人脸识别模型是基于预先采集的若干多状态人脸图像样本数据集经卷积神经网络训练生成。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述多状态人脸图像以及预设的目标人脸识别模型，生成人脸识别结果的步骤，包括：

根据预设的卷积神经网络算法对所述多状态人脸图像信息进行处理，生成高维向量；

根据所述高维向量以及预设的目标人脸识别模型，生成人脸识别结果；所述预设的目标人脸识别模型包含若干多状态人脸图像样本数据集的高维向量的数据库。

3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述高维向量以及预设的目标人脸识别模型，生成人脸识别结果的步骤，包括：

在所述若干多状态人脸图像样本数据集的高维向量的数据库中对所述高维向量进行比对处理，确定欧式距离值最小的高维向量；

获取与所述欧式距离值最小的高维向量对应的多状态人脸图像信息，生成人脸识别结果。

4.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述生成预设的基于卷积神经网络建立的目标人脸识别模型的步骤，具体包括：

获取若干多状态人脸图像样本数据集；

根据所述第一多状态人脸图像样本以及含有可变参数的卷积神经网络模型确定所述第一多状态人脸图像样本的第一响应人脸识别结果；

计算所述第一响应人脸识别结果以及与所述第一多状态人脸图像样本对应的第一目标人脸识别结果之间的第一损失差异；

判断若干多状态人脸图像样本的损失差异是否满足预设的条件；

当判断所述若干多状态人脸图像样本的损失差异不满足预设的条件时，调整所述卷积神经网络模型中的可变参数，并返回至所述根据所述第一多状态人脸图像样本以及含有可变参数的卷积神经网络模型确定所述第一多状态人脸图像样本的第一响应人脸识别结果的步骤；

当判断所述若干多状态人脸图像样本的损失差异满足预设的条件时，将当前所述含有可变参数的卷积神经网络模型确定为预设的基于卷积神经网络建立的目标人脸识别模型。

5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别结果携带有身份信息以及仪容仪表信息；

所述人脸识别方法还包括：

当根据所述仪容仪表信息判断所述目标用户的仪容仪表不符合预设的仪容仪表要求规则时，则生成仪容仪表警示信息；

根据所述仪容仪表警示信息以及身份信息，生成二维码；所述二维码用于供所述身份信息对应的目标用户以智能终端扫描获取所述仪容仪表警示信息。

6.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

人脸图像信息采集单元，用于响应于人脸识别请求操作，在预设周期内持续采集目标用户的人脸图像信息；

多状态人脸图像信息生成单元，用于根据预设的仪态识别规则对所述人脸图像信息进行识别处理，生成多状态人脸图像信息；以及

人脸识别结果生成单元，用于根据所述多状态人脸图像以及预设的目标人脸识别模型，生成人脸识别结果；所述预设的目标人脸识别模型是基于预先采集的若干多状态人脸图像样本数据集经卷积神经网络训练生成。

7.根据权利要求6所述的人脸识别装置，其特征在于，所述人脸识别装置还包括：

模型训练单元，用于通过预先采集的若干多状态人脸图像样本数据集经卷积神经网络训练生成预设的目标人脸识别模型。