基于区块链的人脸识别方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于区块链的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过区块链网络获取人脸矫正模型；获取侧脸图像；提取所述侧脸图像中的特征点；将所述特征点输入至人脸矫正模型中，得到与所述侧脸图像对应的正脸图像，所述正脸图像用于进行人脸识别。基于上述方法根据人脸矫正模型，识别不同角度的侧脸图像对应的正脸图像，根据侧脸图像对应的正脸图像进行人脸识别，提高了人脸识别的准确度。识别的准确度。识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链的人脸识别方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及区块链
，尤其涉及一种基于区块链的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，与人脸识别相关的技术广泛应用在边缘计算设备上，常用于进行身份验证。然而，人脸识别系统的正确率容易受人脸姿态的影响，特别是在安防场景下，往往很难采集得到角度良好的正脸，但安保系统中往往只记录正脸，根据不同姿态的人脸与安保系统中的正脸进行匹配，很难做出较为准确的判断。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本申请提供了一种基于区块链的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0004]第一方面，本申请提供了一种基于区块链的人脸识别方法，应用于边缘计算设备，所述方法包括：
[0005]通过区块链网络获取人脸矫正模型；
[0006]获取侧脸图像；
[0007]提取所述侧脸图像中的特征点；
[0008]将所述特征点输入至人脸矫正模型中，得到与所述侧脸图像对应的正脸图像，所述正脸图像用于进行人脸识别。
[0009]可选地，所述通过区块链网络获取人脸矫正模型之前，所述方法还包括：
[0010]采集训练图像，所述训练图像包括至少一个用户对应的正脸图片和侧脸图片；
[0011]上传所述训练图像和所述边缘计算设备的第一设备信息至区块链网络进行上链存储，使所述区块链网络根据所述训练图像和所述第一设备信息下发来自服务器的所述人脸矫正模型。
[0012]第二方面，本申请提供了一种基于区块链的人脸识别方法，应用于区块链网络，所述方法包括：
[0013]接收并存储来自边缘计算设备的训练图像和第一设备信息；
[0014]发送所述训练图像和所述第一设备信息至服务器，使所述服务器根据所述训练图像和所述第一设备信息训练生成人脸矫正模型；
[0015]接收并存储来自所述服务器的人脸矫正模型和第二设备信息；
[0016]当所述训练图像中的图片数量达到预设数量，且所述第一设备信息与所述第二设备信息相匹配时，下发所述人脸矫正模型至所述边缘计算设备。
[0017]第三方面，本申请提供了一种基于区块链的人脸识别方法，应用于服务器，所述方法包括：
[0018]通过区块链网络获取第一设备信息；
[0019]当所述第一设备信息与所述服务器的第二设备信息相匹配时，从所述区块链网络获取所述第一设备信息对应的训练图像；
[0020]提取所述训练图像中的关键点；
[0021]根据所述关键点训练生成人脸矫正模型；
[0022]发送所述人脸矫正模型和所述第二设备信息至所述区块链网络进行上链存储。
[0023]可选地，所述发送所述人脸矫正模型和所述第二设备信息至所述区块链网络进行上链存储之后，所述方法还包括：
[0024]按照预设时长定时获取与所述第一设备信息对应的采集图像；
[0025]根据所述采集图像更新所述人脸矫正模型。
[0026]可选地，所述根据所述训练图像训练生成人脸矫正模型，包括：
[0027]根据所述关键点和对抗生成网络模型的初始生成参数计算损失函数值；
[0028]根据所述损失函数值与预设损失值的差值，调节所述对抗生成网络模型的生成参数，得到训练生成参数，所述训练生成参数用于执行根据所述关键点计算损失函数值的步骤；
[0029]当所述损失函数值满足预设条件时，根据所述损失函数值对应的训练生成参数生成所述人脸矫正模型。
[0030]第四方面，本申请提供了一种基于区块链的人脸识别装置，应用于边缘计算设备，所述装置包括：
[0031]模型获取模块，用于通过区块链网络获取人脸矫正模型；
[0032]图像获取模块，用于获取侧脸图像；
[0033]特征点提取模块，用于提取所述侧脸图像中的特征点；
[0034]识别模块，用于将所述特征点输入至人脸矫正模型中，得到与所述侧脸图像对应的正脸图像，所述正脸图像用于进行人脸识别。
[0035]第五方面，本申请提供了一种基于区块链的人脸识别装置，应用于区块链网络，所述装置包括：
[0036]数据接收模块，用于接收并存储来自边缘计算设备的训练图像和第一设备信息；
[0037]图像发送模块，用于发送所述训练图像和所述第一设备信息至服务器，使所述服务器根据所述训练图像和所述第一设备信息训练生成人脸矫正模型；
[0038]模型接收模块，用于接收并存储来自所述服务器的人脸矫正模型和第二设备信息；
[0039]模型下发模块，用于当所述训练图像中的图片数量达到预设数量，且所述第一设备信息与所述第二设备信息相匹配时，下发所述人脸矫正模型至所述边缘计算设备。
[0040]第六方面，本申请提供了一种基于区块链的人脸识别装置，应用于服务器，所述装置包括：
[0041]设备信息获取模块，用于通过区块链网络获取第一设备信息；
[0042]训练图像获取模块，用于当所述第一设备信息与所述服务器的第二设备信息相匹配时，从所述区块链网络获取所述第一设备信息对应的训练图像；
[0043]关键点提取模块，用于提取所述训练图像中的关键点；
[0044]模型生成模块，用于根据所述关键点训练生成人脸矫正模型；
[0045]模型发送模块，用于发送所述人脸矫正模型和所述第二设备信息至所述区块链网络进行上链存储。
[0046]第七方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、通信组件、存储器和通信总线，其中，处理器、通信组件和存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面至第三方面任一项所述的基于区块链的人脸识别方法。
[0047]第八方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，实现第一方面至第三方面任一项所述基于区块链的人脸识别方法。
[0048]上述基于区块链的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：通过区块链网络获取人脸矫正模型；获取侧脸图像；提取所述侧脸图像中的特征点；将所述特征点输入至人脸矫正模型中，得到与所述侧脸图像对应的正脸图像，所述正脸图像用于进行人脸识别。基于上述方法根据人脸矫正模型，识别不同角度的侧脸图像对应的正脸图像，根据侧脸图像对应的正脸图像进行人脸识别，提高了人脸识别的准确度。
附图说明
[0049]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0050]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0051]图1为本申请实施例中基于区块链的人脸识别系统结构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的人脸识别方法，其特征在于，应用于边缘计算设备，所述方法包括：通过区块链网络获取人脸矫正模型；获取侧脸图像；提取所述侧脸图像中的特征点；将所述特征点输入至所述人脸矫正模型中，得到与所述侧脸图像对应的正脸图像，所述正脸图像用于进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过区块链网络获取人脸矫正模型之前，所述方法还包括：采集训练图像，所述训练图像包括至少一个用户对应的正脸图片和侧脸图片；上传所述训练图像和所述边缘计算设备的第一设备信息至区块链网络进行上链存储，使所述区块链网络根据所述训练图像和所述第一设备信息下发来自服务器的所述人脸矫正模型。3.一种基于区块链的人脸识别方法，其特征在于，应用于区块链网络，所述方法包括：接收并存储来自边缘计算设备的训练图像和第一设备信息；发送所述训练图像和所述第一设备信息至服务器，使所述服务器根据所述训练图像和所述第一设备信息训练生成人脸矫正模型；接收并存储来自所述服务器的人脸矫正模型和第二设备信息；当所述训练图像中的图片数量达到预设数量，且所述第一设备信息与所述第二设备信息相匹配时，下发所述人脸矫正模型至所述边缘计算设备。4.一种基于区块链的人脸识别方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：通过区块链网络获取第一设备信息；当所述第一设备信息与所述服务器的第二设备信息相匹配时，从所述区块链网络获取所述第一设备信息对应的训练图像；提取所述训练图像中的关键点；根据所述关键点训练生成人脸矫正模型；发送所述人脸矫正模型和所述第二设备信息至所述区块链网络进行上链存储。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述发送所述人脸矫正模型和所述第二设备信息至所述区块链网络进行上链存储之后，所述方法还包括：按照预设时长定时获取与所述第一设备信息对应的采集图像；根据所述采集图像更新所述人脸矫正模型。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练图像训练生成人脸矫正模型，包括：根据所述关键点和对抗生成网络模型的初始生成参数计算损失函数值；根据所述损失函数值与预设损失值的差值，调节所述对抗生成网络模型的生成参数，得到训练生成参数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟，蔡亮，张帅，李吉明，匡立中，
申请(专利权)人：杭州趣链科技有限公司，
类型：发明
国别省市：