[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

获取人脸图像，并对所述人脸图像进行一次识别，得到多个候选识别结果，其中，所述候选识别结果包括至少一个人物身份；

获取所述多个候选识别结果中每个人物身份的识别置信度；

在每个人物身份的识别置信度均不满足要求时，基于所述多个候选识别结果得到难识别数据集；

将所述难识别数据集输入通过难识别样本预先训练好的人脸识别模型进行二次识别；

根据所述多个候选识别结果和二次识别的结果，得到所述人脸图像的最终识别结果。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取人脸图像，并对所述人脸图像进行一次识别，得到多个候选识别结果，包括：

提取所述人脸图像的人脸特征向量；

分别计算所述人脸特征向量与预存的多个标准人脸特征向量之间的距离；

基于所述人脸特征向量与预存的多个标准人脸特征向量之间的距离，得到所述多个候选识别结果。

3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取所述多个候选识别结果中每个人物身份的识别置信度，包括：

统计所述多个候选识别结果中每个人物身份的出现次数；

基于所述每个人物身份的出现次数，得到所述每个人物身份的识别置信度。

4.根据权利要求1-3任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述难识别数据集包括所述多个候选识别结果中任一人物身份的标准人脸图像和除所述任一人物身份的其它人物身份的标准人脸图像，

所述将所述难识别数据集输入通过难识别样本预先训练好的人脸识别模型进行二次识别，包括：

提取任一人物身份的标准人脸图像和除所述任一人物身份的其它人物身份的标准人脸图像的人脸特征向量，以使所述任一人物身份的标准人脸图像和除所述任一人物身份的其它人物身份的标准人脸图像的人脸特征向量之间满足如下关系：

其中，表示所述任一人物身份的人脸图像对应的人脸特征，表示所述任一人物身份的人脸图像中任意一个人脸图像对应的人脸特征，表示除所述任一人物身份的其它人物身份的一个人脸图像对应的人脸特征，α0表示所述任一人物身份的人脸图像中任意一个人脸图像和除所述任一人物身份的其它人物身份的一个人脸图像之间的约束范围。

5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述多个候选识别结果和二次识别的结果，得到所述人脸图像的最终识别结果，包括：

统计所述多个候选识别结果和所述二次识别的结果中每个人物身份的出现次数；

将出现次数最多的人物身份作为所述人脸图像的最终识别结果。

6.根据权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，还包括：当出现次数最多的人物身份不唯一时，获得多个候选识别结果和所述二次识别的结果每个人物身份对应的平均距离；

将平均距离最小的人物身份作为所述人脸图像的最终识别结果。

7.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，还包括：

当存在满足要求的人物身份的识别置信度时，将满足要求的所述人物身份作为所述人脸图像的最终识别结果。

8.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取人脸图像，并对所述人脸图像进行一次识别，得到多个候选识别结果，其中，所述候选识别结果包括至少一个人物身份；

置信度计算模块，用于获取所述多个候选识别结果中每个人物身份的识别置信度；

难识别数据集获取模块，用于在每个人物身份的识别置信度均不满足要求时，基于所述多个候选识别结果得到难识别数据集；

二次识别模块，用于将所述难识别数据集输入通过难识别样本预先训练好的人脸识别模型进行二次识别；

身份确定模块，用于根据所述多个候选识别结果和二次识别的结果，得到所述人脸图像的最终识别结果。