[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

说明书

本发明适用于计算机技术领域，提供了一种人脸识别方法、装置、计算机设备以及可存储介质，其中，所述人脸识别方法包括：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；由于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，可以用于表达多状态人脸图像信息与目标图像信息之间的隐含关系，识别精度以及处理效率高，能够避免因不同状态下的人脸图像的采集差异性而产生识别错误的问题，满足实际使用需求。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、计算机设备以及可存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，八十年代后，人脸识别技术得到了很大进步并进入了实际应用领域。人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，如人脸图像采集、定位、身份确认以及查找等；人脸识别是模式识别和机器视觉领域中的一个热门课题，计算机通过对图像中的信息进行处理以通过提取人脸的特征来达到识别人的身份的目的，对人类而言，识别人脸是极其简单的事情，但要使计算机实现同样功能，则较为困难。

然而，现有的人脸识别方法需要在海量的图像信息中一一进行匹配对比，存在识别速度慢、识别准确度低、程序维护难度大，以及搜索海量图片的响应速率无法跟上实际使用需求等问题，尤其地，其使用性能的提高往往取决于硬件性能，并且需求服务器数量大，促使成本激增。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种人脸识别方法，旨在解决现有的人脸识别方法需要在海量的图像信息中一一进行匹配对比，存在识别速度慢、识别准确度低、程序维护难度大以及成本高昂，无法跟上实际使用需求的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种人脸识别方法，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。

本发明实施例的另一目的在于一种人脸识别装置，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。

本发明实施例的另一目的在于一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述人脸识别方法的步骤。

本发明实施例的另一目的在于一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述人脸识别方法的步骤。