[发明专利]人脸识别方法、装置、终端及存储介质

说明书

本申请公开了一种人脸识别方法、装置、终端及存储介质，方法包括：接收第一人脸图像和第二人脸图像；基于第一人脸图像、第二人脸图像和人脸解析网络模型，得到第一人脸图像对应的多个面部区域图像对和第二人脸图像对应的多个面部区域图像对；基于第一人脸图像对应的多个面部区域图像对、第二人脸图像对应的多个面部区域图像对、特征提取网络模型和映射网络模型，确定第一人脸图像对应的五官特征描述子和第二人脸图像对应的五官特征描述子；基于第一人脸图像对应的五官特征描述子、第二人脸图像对应的五官特征描述子和预设阈值，确定第一人脸图像和第二人脸图像中的人像为同一人。本发明提高了人脸识别的精度以及模型的鲁棒性。

技术领域

本申请涉及计算机视觉和深度学习技术领域，具体而言，涉及一种人脸识别方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。

目前，对于人脸识别需要提前确定人脸图像中的人脸是否被遮挡。在人脸图像中的人脸未被遮挡时，则分别从两张人脸图像中提取面部特征，然后对面部特征进行比对识别，以确定两张人脸图像中的人像是否为同一人。而在人脸图像中的人脸被遮挡时，通过去除遮挡和恢复遮挡以获取到完整的人脸特征，然后对面部特征进行比对识别，以确定两张人脸图像中的人像是否为同一人。

但是，采用上述方法进行人脸识别存在识别精度低的问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种人脸识别方法、装置、终端及存储介质，以解决相关技术中存在的识别精度低的问题。

为了实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种人脸识别方法，包括：

接收第一人脸图像和第二人脸图像；

基于第一人脸图像、第二人脸图像和人脸解析网络模型，得到第一人脸图像对应的多个面部区域图像对和第二人脸图像对应的多个面部区域图像对；

基于第一人脸图像对应的多个面部区域图像对、第二人脸图像对应的多个面部区域图像对、特征提取网络模型和映射网络模型，确定第一人脸图像对应的五官特征描述子和第二人脸图像对应的五官特征描述子；

基于第一人脸图像对应的五官特征描述子、第二人脸图像对应的五官特征描述子和预设阈值，确定第一人脸图像和第二人脸图像中的人像为同一人。

在一种可能的实现方式中，基于第一人脸图像、第二人脸图像和人脸解析网络模型，得到第一人脸图像对应的多个面部区域图像对和第二人脸图像对应的多个面部区域图像对，包括：

将第一人脸图像和第二人脸图像分别输入人脸解析网络模型，得到第一人脸图像对应的语义分割图和第二人脸图像对应的语义分割图；

分别对第一人脸图像对应的语义分割图和第二人脸图像对应的语义分割图进行处理，得到第一人脸图像对应的多个面部区域图像对和第二人脸图像对应的多个面部区域图像对。

在一种可能的实现方式中，基于第一人脸图像对应的多个面部区域图像对、第二人脸图像对应的多个面部区域图像对、特征提取网络模型和映射网络模型，确定第一人脸图像对应的五官特征描述子和第二人脸图像对应的五官特征描述子，包括：

分别将第一人脸图像对应的多个面部区域图像对、第二人脸图像对应的多个面部区域图像对输入特征提取网络模型，得到第一人脸图像对应的多个面部特征描述子和第二人脸图像对应的多个面部特征描述子；

分别将第一人脸图像对应的多个面部特征描述子和第二人脸图像对应的多个面部特征描述子输入映射网络模型，得到第一人脸图像对应的五官特征描述子和第二人脸图像对应的五官特征描述子。