[发明专利]人脸识别的方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开公开了一种人脸识别的方法、装置、计算机设备及存储介质，尤其涉及深度学习、计算机视觉等人工智能技术领域，具体方案为：利用第一编码器，对第一三原色人脸图像进行编码处理，以确定所述第一三原色人脸图像对应的第一特征向量；利用第二编码器，对所述第一三原色人脸图像进行编码处理，以确定所述第一三原色人脸图像对应的第二特征向量，其中，所述第二编码器与所述第一编码器对应的训练数据不同；将所述第一特征向量及所述第二特征向量进行融合，以生成融合后的特征向量；对所述融合后的特征向量进行识别，以确定所述第一三原色人脸图像所属的用户。由此，有效提升了人脸识别的准确性和可靠性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉等人工智能技术领域，具体涉及一种人脸识别的方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

生物特征识别作为一种安全、可靠的身份验证技术在近几十年中得到了快速发展。3D人脸识别技术作为一种生物特征识别，可以从每个人的脸上提取到不同的身份特征，并与自身数据库中保存的信息进行对比来识别每个人脸的身份。但由于3D人脸识别技术依赖训练数据量，而3D人脸数据不容易获得，从而导致3D人脸识别准确性提升困难。如何提高人脸识别的准确性是当前亟需解决的问题。

发明内容

本公开提供了一种人脸识别的方法、装置、计算机设备及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种人脸识别的方法，包括：

利用第一编码器，对第一三原色人脸图像进行编码处理，以确定所述第一三原色人脸图像对应的第一特征向量；

利用第二编码器，对所述第一三原色人脸图像进行编码处理，以确定所述第一三原色人脸图像对应的第二特征向量，其中，所述第二编码器与所述第一编码器对应的训练数据不同；

将所述第一特征向量及所述第二特征向量进行融合，以生成融合后的特征向量；

对所述融合后的特征向量进行识别，以确定所述第一三原色人脸图像所属的用户。

根据本公开的第二方面，提供了一种人脸识别的装置，包括：

第一确定模块，用于利用第一编码器，对第一三原色人脸图像进行编码处理，以确定所述第一三原色人脸图像对应的第一特征向量；

第二确定模块，用于利用第二编码器，对所述第一三原色人脸图像进行编码处理，以确定所述第一三原色人脸图像对应的第二特征向量，其中，所述第二编码器与所述第一编码器对应的训练数据不同；

融合模块，用于将所述第一特征向量及所述第二特征向量进行融合，以生成融合后的特征向量；

第三确定模块，用于对所述融合后的特征向量进行识别，以确定所述第一三原色人脸图像所属的用户。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述一方面实施例所述的方法。

根据本公开第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一方面实施例所述的方法。

根据本公开第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求上述一方面实施例所述的方法。

本公开的人脸识别的方法、装置、设备及存储介质，至少存在以下有益效果：