人脸识别融合模型的生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术为人脸识别技术领域，本发明专利技术提供一种人脸识别融合模型的生成方法和装置，所述方法包括利用所述两个人脸识别模型，分别求取所述正样本和所述负样本中每个人脸图像的特征向量；根据所述特征向量，分别求取所述两个人脸识别模型对所述正样本和负样本中的人脸图像的特征向量的夹角，得到对应人脸识别模型的置信度；将所述两个人脸识别模型的置信度的结果进行比较，根据比较结果得到两个人脸识别模型的权重值的组合；根据所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算，确定所述人脸识别融合模型，以确保利用所述两个人脸识别模型所生成的人脸识别融合模型的人脸识别精确度比单个人脸识别模型的精确度要高。

Generation Method and Device of Fusion Model for Face Recognition

【技术实现步骤摘要】
人脸识别融合模型的生成方法和装置
本专利技术涉及人脸识别
，具体而言，本专利技术涉及一种人脸识别融合模型的生成方法和装置。
技术介绍
随着人脸识别技术在金融加密解锁领域、安检领域、家居安保领域等安全领域的应用，用户对人脸识别的精确度要求也再不断提高。目前，提高人脸识别精确度的方法是出于人脸识别的不同模型的识别特征不同，通过两个人脸识别模型对半相加，得到人脸识别的融合模型。但上述得到的人脸识别的融合模型，如果两个人脸识别模型的识别精确度相距较大，所生成的融合模型可能存在比单独使用识别精确度最高的识别模型的误识别率高的缺陷。
技术实现思路
为克服以上技术问题，特别是现有技术中生成的融合模型可能存在比单独使用识别精准度最高的识别模型的误识别率高的缺陷，特提出以下技术方案：第一方面，本专利技术提供一种人脸识别融合模型的生成方法，其包括以下步骤：利用所述两个人脸识别模型，分别求取所述正样本和所述负样本中每个人脸图像的特征向量；根据所述特征向量，分别求取所述两个人脸识别模型对所述正样本和负样本中的人脸图像的特征向量的夹角，得到对应人脸识别模型的置信度；将所述两个人脸识别模型的置信度的结果进行比较，根据比较结果得到两个人脸识别模型的权重值的组合；根据所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算，确定所述人脸识别融合模型。在其中一个实施例中，所述正样本的人脸图像和所述负样本中的其中一个人脸图像属于同一人；所述分别计算得到两个人脸识别模型的置信度的步骤之前，还包括：分别将两个人脸识别模型对所述正样本和所述负样本的置信度进行对比，对对应人脸识别模型进行精确性的验证。在其中一个实施例中，所述根据比较结果得到两个人脸识别模型的权重值的组合的步骤包括：根据所述两个人脸识别模型的置信度的比较大小的结果，向所述两个人脸识别模型设定各个的权重值的组合。在其中一个实施例中，所述根据所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算，确定所述人脸识别模型的融合模型的步骤包括：获取各个所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算；根据计算的结果，对应得到并比较各个所述人脸识别融合模型的置信度，确定最高置信度的所述人脸识别融合模型。在其中一个实施例中，根据所述两个人脸识别模型的置信度的比较大小的结果，向所述两个人脸识别模型设定各个的权重值的组合的步骤之后，还包括：根据不同的设定的权重值的组合，分别得到各个对应的人脸识别融合模型的置信度；对比在设定区间内所述各个对应的人脸识别融合模型的置信度的大小，得到在该设定区间内置信度最高的人脸识别融合模型；以该设定区间内最高的人脸识别融合模型与其他的权重值的组合的人脸识别融合模型进行置信度的比较。在其中一个实施例中，所述根据计算的结果，对应得到并比较各个所述人脸识别融合模型的置信度，确定最高置信度的所述人脸识别融合模型的步骤包括：根据所述两个权重值的取值范围和所述两个权重值之和的取值范围，进行等刻度划分取值，并得到对应的置信度，进行比较后得到最高置信度。在其中一个实施例中，所述利用所述两个人脸识别模型，分别求取所述正样本和所述负样本中每个人脸图像的特征向量的步骤包括：利用所述两个人脸识别模型，分别求取若干组正样本和所述负样本中每个人脸图像的特征向量；其中，所述正样本和所述负样本各自包括两个人脸图像。第二方面，本专利技术还提供一种人脸识别融合模型的生成装置，其包括：特征向量求取模块，用于利用所述两个人脸识别模型，分别求取所述正样本和所述负样本中每个人脸图像的特征向量；置信度获取模块，用于根据所述特征向量，分别求取所述两个人脸识别模型对所述正样本和负样本中的人脸图像的特征向量的夹角，得到对应人脸识别模型的置信度；置信度比较模块，用于将所述两个人脸识别模型的置信度的结果进行比较，根据比较结果得到两个人脸识别模型的权重值的组合；人脸识别融合模型确定模块，用于根据所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算，确定所述人脸识别融合模型。第三方面，本专利技术还提供一种计算机设备，其包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个计算机程序，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个计算机程序配置用于执行第一方面中任意实施例中所述的人脸识别融合模型的生成方法。第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任意实施例中所述的人脸识别融合模型的生成方法。本专利技术所提供的一种人脸识别融合模型的生成方法和装置，克服到了现有技术中没有考虑到两个人脸识别模型的识别精确度的不同，根据对比所述两个人脸识别模型的置信度的大小的结果，向两个人脸识别模型分配大小不同的权重值，确保利用所述两个人脸识别模型所生成的人脸识别融合模型的人脸识别精确度比单个人脸识别模型的精确度要高。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本专利技术中的一个实施例的人脸识别融合模型的生成方法的流程图；图2是本专利技术中的另一个实施例的人脸识别融合模型的生成方法的流程图；图3为本专利技术中的一个实施例的人脸识别融合模型的生成装置的示意图；图4为本专利技术中的一个实施例的计算机设备的结构示意图；图5为本专利技术中的一个实施例的终端的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本专利技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。本
技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通讯链路上，执行双向通讯的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通讯设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通讯设备；PCS(Personal本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别融合模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：利用所述两个人脸识别模型，分别求取所述正样本和所述负样本中每个人脸图像的特征向量；根据所述特征向量，分别求取所述两个人脸识别模型对所述正样本和负样本中的人脸图像的特征向量的夹角，得到对应人脸识别模型的置信度；将所述两个人脸识别模型的置信度的结果进行比较，根据比较结果得到两个人脸识别模型的权重值的组合；根据所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算，确定所述人脸识别融合模型。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别融合模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：利用所述两个人脸识别模型，分别求取所述正样本和所述负样本中每个人脸图像的特征向量；根据所述特征向量，分别求取所述两个人脸识别模型对所述正样本和负样本中的人脸图像的特征向量的夹角，得到对应人脸识别模型的置信度；将所述两个人脸识别模型的置信度的结果进行比较，根据比较结果得到两个人脸识别模型的权重值的组合；根据所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算，确定所述人脸识别融合模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述正样本的人脸图像和所述负样本中的其中一个人脸图像属于同一人；所述分别计算得到两个人脸识别模型的置信度的步骤之前，还包括：分别将两个人脸识别模型对所述正样本和所述负样本的置信度进行对比，对对应人脸识别模型进行精确性的验证。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果得到两个人脸识别模型的权重值的组合的步骤包括：根据所述两个人脸识别模型的置信度的比较大小的结果，向所述两个人脸识别模型设定各个的权重值的组合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算，确定所述人脸识别模型的融合模型的步骤包括：获取各个所述权重值的组合，对所述两个人脸识别模型的权重计算；根据计算的结果，对应得到并比较各个所述人脸识别融合模型的置信度，确定最高置信度的所述人脸识别融合模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述两个人脸识别模型的置信度的比较大小的结果，向所述两个人脸识别模型设定各个的权重值的组合的步骤之后，还包括：根据不同的设定的权重值的组合，分别得到各个对应的人脸识别融合模型的置信度；对比在设定区间内所述各个对应的人脸识别融合模型的置信度的大小，得到在该设定区间内置信度最高的人脸识别融合模型；以该最高的人脸识别融合模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴磊，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44