【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及人脸识别
，更具体地，涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
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，其通过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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。传统的人脸识别技术中，通常通过获取不同图像之间人脸特征的相似度，再将相似度与相似度阈值进行比较后，确定人脸识别结果。但是将图像之间人脸特征的相似度与相似度阈值进行比较，确定人脸识别结果时，存在人脸识别准确性较低的技术问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本申请提出了一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。第一方面，本申请实施例提供了一种人脸识别方法，所述方法包括：获取待识别的第一人脸图像；获取所述第一人脸图像对应的属性类别作为第一类别，以及待比对的第二人脸图像对应的属性类别作为第二类别，所述属性类别为指定人脸属性所属的分类；基于所述第一类别以及所述第二类别，获...
【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别的第一人脸图像；/n获取所述第一人脸图像对应的属性类别作为第一类别，以及待比对的第二人脸图像对应的属性类别作为第二类别，所述属性类别为指定人脸属性所属的分类；/n基于所述第一类别以及所述第二类别，获取对应的相似度阈值；/n获取所述第一人脸图像的人脸特征与所述第二人脸图像的人脸特征的相似度作为目标相似度；/n当所述目标相似度大于所述相似度阈值时，确定所述第一人脸图像与所述第二人脸图像匹配。/n
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别的第一人脸图像；
获取所述第一人脸图像对应的属性类别作为第一类别，以及待比对的第二人脸图像对应的属性类别作为第二类别，所述属性类别为指定人脸属性所属的分类；
基于所述第一类别以及所述第二类别，获取对应的相似度阈值；
获取所述第一人脸图像的人脸特征与所述第二人脸图像的人脸特征的相似度作为目标相似度；
当所述目标相似度大于所述相似度阈值时，确定所述第一人脸图像与所述第二人脸图像匹配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类别以及所述第二类别，获取对应的相似度阈值，包括：
获取所述第一类别以及所述第二类别所构成的属性类别组合作为目标类别组合；
从多个属性类别组合对应的相似度阈值中，获取所述目标类别组合对应的相似度阈值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指定人脸属性包括性别，所述从多个属性类别组合对应的相似度阈值中，获取所述目标类别组合对应的相似度阈值，包括：
在所述目标类别组合为女性和女性时，获取第一阈值作为所述相似度阈值；
在所述目标类别组合为男性和男性时，获取第二阈值作为所述相似度阈值；
在所述目标类别组合为男性和女性时，获取第三阈值作为所述相似度阈值，其中，所述第一阈值、所述第二阈值以及所述第三阈值的大小依次降低。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一类别以及所述第二类别，获取对应的相似度阈值之前，所述方法还包括：
针对不同的属性类别组合，获取人脸识别时不同的错误接受率FAR的情况下的相似度阈值以及正确接受率TAR，得到每个属性类别组合对应的多组指标数据；
从所述每个属性类别组合对应的多组指标数据中，获取所述FAR率满足第一接受率条件，且所述TAR满足第二接受率条件的目标指标数据；
获取所述每个属性类别组合对应的目标指标数据中的相似度阈值，作为每个属性类别组合对应的相似度阈值，并将获得的多个属性类别组合对应的相似度阈值进行存储。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一人脸图像对应的属性类别作为第一类别，以及待比对的第二人脸图像对应的属性类别作为第二类别，包括：
获取所述第一人脸图像对应的属性类别作为第一类别；
从多个人脸图像库中确定与所述第一类别对应的人脸图像库，其中，每个人脸图像库对应的属性类别不同；
从所述人脸图像库中获取待比对的第二人脸图像，所述第二类别与所述第一类别相同。
6.根据权利要求5所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王义，陶训强，何苗，郭彦东，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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