[发明专利]人脸识别方法、系统、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种人脸识别方法、系统、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：响应于目标设备发起的操作请求，获取所述目标设备采集的目标用户的目标人脸图像，并提取所述目标人脸图像的目标人脸特征；确定与所述目标设备关联的目标人脸子库；其中，所述目标人脸子库中存储的预设人脸特征属于人脸总库中存储的总人脸特征的一部分；将所述目标人脸特征与所述预设人脸特征进行匹配，确定所述目标人脸图像对应的第一匹配结果；基于所述第一匹配结果，确定所述操作请求对应的第一响应结果。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种人脸识别方法、系统、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着深度学习技术的发展，利用深度学习技术进行人脸识别被广泛应用于各种场景中，比如，安防监控场景、人脸门禁场景、互联网娱乐、支付场景等。

一般的，人脸识别技术可以获取用户的人脸图像，将该人脸图像与预先存储的图像进行匹配，根据匹配结果进行相应的处理，比如，在人脸门禁场景中，在匹配结果为匹配成功时，可以控制门禁开启，以便用户可以通过门禁。但是上述方法中，在预先存储的人脸图像较多时，会造成人脸识别的精度和效率较低。

发明内容

有鉴于此，本公开至少提供一种人脸识别方法、系统、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本公开提供了一种人脸识别方法，包括：

响应于目标设备发起的操作请求，获取所述目标设备采集的目标用户的目标人脸图像，并提取所述目标人脸图像的目标人脸特征；

确定与所述目标设备关联的目标人脸子库；其中，所述目标人脸子库中存储的预设人脸特征属于人脸总库中存储的总人脸特征的一部分；

将所述目标人脸特征与所述预设人脸特征进行匹配，确定所述目标人脸图像对应的第一匹配结果；

基于所述第一匹配结果，确定所述操作请求对应的第一响应结果。

上述方法中，可以确定与目标设备关联的目标人脸子库，目标人脸子库中存储的预设人脸特征属于人脸总库中存储的总人脸特征的一部分，可知该目标人脸子库中存储的预设人脸特征的数量相比人脸总库较少，使得将目标人脸子库中存储的预设人脸特征与目标人脸图像对应的目标人脸特征进行匹配时，能够较为快速和较为精准的确定目标人脸图像对应的第一匹配结果；进而基于第一匹配结果，能够较为高效的确定操作请求对应的第一响应结果。

一种可能的实施方式中，所述响应于目标设备发起的操作请求，获取所述目标设备采集的目标用户的目标人脸图像，包括：

响应于目标设备发起的操作请求，控制所述目标设备采集目标用户的多帧候选人脸图像；

基于人脸在候选人脸图像中的位置、人脸在候选人脸图像中的朝向、候选人脸图像的光照信息中的至少一者，从所述多帧候选人脸图像中，获取所述目标用户对应的目标人脸图像。

这里，在控制目标设备采集目标用户的多帧候选人脸图像之后，可以根据设置的至少一种条件，从多帧候选人脸图像中，获取目标用户对应的目标人脸图像，使得选取的目标人脸图像的图像质量较好，进而基于质量较好的目标人脸图像进行人脸识别时，可以提高识别的准确度。

一种可能的实施方式中，所述确定与所述目标设备关联的目标人脸子库，包括：

获取所述目标设备的历史操作信息；

根据所述历史操作信息，从所述人脸总库预先存储的总人脸特征中，确定所述目标设备使用过的预设人脸特征；

基于所述目标设备使用过的预设人脸特征，确定与所述目标设备关联的目标人脸子库。