[发明专利]分数调制方法、人脸识别方法、装置及介质

权利要求书

1.一种人脸识别中的分数调制方法，其特征在于，包括：

获取每个领域中的多个不同人脸特征向量之间经过两两比对的相似度分数；

在每个领域中选取多对人脸特征向量对应的相似度分数作为样本点，获取每个领域的每一样本点在所有领域中的相对目标比对分数，以及根据样本点对应的相似度分数和所述目标比对分数计算出各领域中每一样本点对应的分数偏移量；

由各领域对应的样本点以及各样本点对应的分数偏移量形成训练样本集合，以所述训练样本集合中的人脸特征向量对作为输入、所述人脸特征向量对所对应的分数偏移量作为输出，训练分数调制模型M，以在人脸识别时通过训练好的所述分数调制模型M进行相似度分数调制；

所述相对目标比对分数的获取过程包括：

基于每个领域对应的相似度分数构成领域分布，以及基于所有领域合并的不同人脸特征向量之间的相似度分数构成目标分布；

针对每一领域，查找出各样本点对应在所述领域分布中的相对位置，以及基于所述相对位置查找出各样本点在所述目标分布中具有相同相对位置对应的目标比对分数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述基于所有领域合并的不同人脸特征向量之间的相似度分数构成目标分布，具体包括：

合并所有不同领域的不同人脸特征向量；

将合并后的所有不同人脸特征向量之间进行两两比对后得到每对人脸特征向量的相似度分数，作为目标比对分数；

根据所有的所述目标比对分数，统计其中正例样本的目标比对分数的分布作为正例样本的目标分布，以及，统计其中负例样本的目标比对分数的分布作为负例样本的目标分布；

所述每个领域对应的相似度分数构成领域分布具体包括：

根据每个领域对应的相似度分数，统计其中正例样本对应的相似度分数作为正例样本的领域分布，统计其中负例样本对应的相似度分数作为负例样本的领域分布；

其中，每个领域中选取的所述样本点包括：从正例样本的领域分布中选取的正例样本、或者从负例样本的领域分布中选取的负例样本；

其中，获取的每一样本点在所有领域中的相对目标比对分数包括：对于所述正例样本，从正例样本的目标分布中获取相对的目标比对分数；对于所述负例样本，从负例样本的目标分布中获取相对的目标比对分数；

其中，一张人脸图像的人脸特征向量与其对应的注册时所使用的人脸图像的人脸特征向量相互比对后的相似度分数，构成一个正例样本；一张人脸图像的人脸特征向量与任何一张非对应的注册时所使用的人脸图像的人脸特征向量相互比对后的相似度分数，构成一个负例样本。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述训练样本集合中的人脸特征向量对作为输入、所述人脸特征向量对所对应的分数偏移量作为输出，训练分数调制模型M，具体包括：

将训练样本集合中的每个训练样本中的人脸特征向量对作为模型输入，输入到待训练的分数调制模型M中，将每个训练样本中人脸特征向量对所对应的分数偏移量作为模型回归的目标标签，训练所述分数调制模型M；

其中，所述分数调制模型M为单一的或组合的神经网络模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述人脸特征向量由存在领域偏见的人脸特征模型E对所采集的人脸图像进行提取得到；

所述人脸特征向量之间进行两两比对为基于余弦距离、欧式距离或者基于模型的比对；

通过统计每个领域的多个相似度分数的直方图来获得每个领域对应的领域分布、以及统计多个目标比对分数的直方图来获得目标分布；

所述领域至少包括以下一种或多种：人种、年龄、性别、场景、是否遮掩面部、人脸尺寸、人脸朝向、或照明环境。