应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果。因此，采用本申请实施例，由于对源人脸识别模型进行测试及优化，得到优化后的人脸识别模型，优化后的人脸识别模型的人脸识别精准度大于预设人脸识别精准度阈值，并通过该优化后的人脸识别模型对优化后的人脸图像进行特征比对及识别，输出人脸识别结果，这样，大大地提升了人脸识别的识别效率和识别精准度；此外，本申请实施例提供的人脸识别方法还能够对待识别的人脸图像进行预处理，能够避免无效的人脸识别过程。能够避免无效的人脸识别过程。能够避免无效的人脸识别过程。

【技术实现步骤摘要】
应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法及装置。

技术介绍

[0002]随着人工智能设备的推广和广泛使用，人脸识别技术也得到广泛应用。现有技术中，人脸识别过程包括图像采集、图像预处理、图像特征提取和人脸识别多个步骤。图像采集过程通过电子设备的摄像头对人脸进行拍摄，得到人脸图像；图像预处理过程包括对人脸图像中的无关背景元素进行去除，突出人脸图像的中人脸区域等处理过程；图像特征提取过程包括对预处理得到的人脸图像进行人脸特征提取；人脸识别过程基于现有的人脸特征库中的各种标准人脸特征，对目标人脸提取出的人脸特征进行比对和识别。
[0003]现有的人脸识别模型虽然能够对获取的人脸图像中的人脸进行自动识别，但往往基于人脸识别模型本身的识别准确率并不高，因此，基于现有的人脸识别模型对人脸图像中的人脸进行自动识别的准确率并不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决上述技术问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法，所述方法包括：
[0006]通过布设于智慧社区中的用于拍摄人脸图像的多路拍摄装置获取待识别的人脸图像；
[0007]对所述待识别的人脸图像进行预处理，得到优化后的人脸图像；
[0008]将源训练样本集中的各个训练样本输入至源人脸识别网络中进行训练，得到源人脸识别模型和源人脸识别结果；
[0009]将测试集中的各个测试样本输入至所述源人脸识别模型中，根据所述源人脸识别结果对所述源人脸识别模型进行测试及优化，得到优化后的人脸识别模型，所述优化后的人脸识别模型的人脸识别精准度大于预设人脸识别精准度阈值；
[0010]将所述优化后的人脸图像输入至所述优化后的人脸识别模型进行特征提取，提取出对应的多个人脸特征；
[0011]分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果。
[0012]在一种实施方式中，所述分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果包括：
[0013]分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与所述存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对，得到对应的特征相似度；
[0014]判断多个人脸特征中的任意一个人脸特征是否符合第一预设条件，所述第一预设条件包括任意一个人脸特征与所述存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征之间的特征相似度大于或等于第一预设特征相似度阈值、且该人脸特征为至少一项五官特征，则判断符合所述第一预设条件的所述存储数据库中的预存人脸为所述优化后的人脸图像中的第一目标人脸，输出对应的人脸识别结果。
[0015]在一种实施方式中，所述分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果包括：
[0016]分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与所述存储数据库中所述预存人脸的人脸特征进行特征比对，得到对应的特征相似度；
[0017]若任意一个特征相似度均小于第二预设特征相似度阈值，则判断所述存储数据库中的任意一张预存人脸均不是所述优化后的人脸图像中的第二目标人脸，输出对应的人脸识别结果。
[0018]在一种实施方式中，所述对所述待识别的人脸图像进行预处理包括：
[0019]对所述待识别的人脸图像进行图像对齐处理；和/或，
[0020]对所述待识别的人脸图像进行图像格式转换处理，得到符合预设格式的人脸图像；和/或，
[0021]对所述待识别的人脸图像进行图像像素转换处理，得到符合预设尺寸大小的人脸图像；和/或，
[0022]对所述待识别的人脸图像中的第三目标人脸的遮挡状态进行去遮挡处理，得到符合第二预设条件的人脸图像，所述第二预设条件包括所述待识别的人脸图像中的所述第三目标人脸处于未遮挡状态、且所述人脸图像为未遮挡所述第三目标人脸五官的正面人脸图像。
[0023]在一种实施方式中，所述对所述待识别的人脸图像进行图像对齐处理包括：
[0024]判断所述待识别的人脸图像中是否有至少一个目标识别对象、且至少一个目标识别对象对应有同样的人脸识别分类器；若判断出所述待识别的人脸图像中有至少一个目标识别对象、且至少一个目标识别对象具有同样的人脸识别分类器，则对至少一个目标识别对象分别配置对应的检测框，并标识出对应的检测框，其中，每一个目标识别对象与对应的检测框之间具有映射关系；
[0025]基于每一个目标识别对象标识出的检测框，对所述待识别的人脸图像中的每一个目标识别对象进行水平方向上的图像对齐处理，其中，不同类别的人脸识别分类器对应于不同地域区域的人脸训练样本集。
[0026]在一种实施方式中，所述对所述待识别的人脸图像进行图像对齐处理包括：
[0027]判断所述待识别的人脸图像中是否有至少一个目标识别对象、且至少一个目标识别对象对应有同样的人脸识别分类器；若判断出所述待识别的人脸图像中有至少一个目标识别对象、且至少一个目标识别对象具有不同的人脸识别分类器，则对每一类目标识别对象分别配置对应类别的检测框集合，并在每一类别的检测框集合中分别对该类别内的至少一个目标识别对象配置对应的检测框，并标识出对应的检测框，每一类别的人脸识别分类器、对应类别的检测框集合以及对应检测框集合内的至少一个目标识别对象之间均具有映射关系；
[0028]基于每一个类别下的每一个目标识别对象标识出的检测框，对所述待识别的人脸图像中的每一个目标识别对象进行水平方向上的图像对齐处理，其中，不同类别的人脸识别分类器对应于不同地域区域的人脸训练样本集。
[0029]在一种实施方式中，所述根据所述源人脸识别结果对所述源人脸识别模型进行测试包括：
[0030]根据所述源人脸识别结果对所述源人脸识别模型进行测试，测试所述源人脸识别模型的训练精度是否达到预设的训练精度；和/或，
[0031]根据所述源人脸识别结果对所述源人脸识别模型进行测试，测试所述源人脸识别模型的迭代次数是否达到预设的迭代次数。
[0032]第二方面，本申请实施例提供了一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别装置，所述装置包括：
[0033]获取模块，用于通过布设于智慧社区中的用于拍摄人脸图像的多路拍摄装置获取待识别的人脸图像；
[0034]预处理模块，用于对所述获取模块获取的所述待识别的人脸图像进行预处理，得到优化后的人脸图像；
[0035]训练模块，用于将源训练样本集中的各个训练样本输入至源人脸识别网络中进行训练，得到源人脸识别模型和源人脸识别结果；
[0036]测试及优化模块，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过布设于智慧社区中的用于拍摄人脸图像的多路拍摄装置获取待识别的人脸图像；对所述待识别的人脸图像进行预处理，得到优化后的人脸图像；将源训练样本集中的各个训练样本输入至源人脸识别网络中进行训练，得到源人脸识别模型和源人脸识别结果；将测试集中的各个测试样本输入至所述源人脸识别模型中，根据所述源人脸识别结果对所述源人脸识别模型进行测试及优化，得到优化后的人脸识别模型，所述优化后的人脸识别模型的人脸识别精准度大于预设人脸识别精准度阈值；将所述优化后的人脸图像输入至所述优化后的人脸识别模型进行特征提取，提取出对应的多个人脸特征；分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果包括：分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与所述存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对，得到对应的特征相似度；判断多个人脸特征中的任意一个人脸特征是否符合第一预设条件，所述第一预设条件包括任意一个人脸特征与所述存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征之间的特征相似度大于或等于第一预设特征相似度阈值、且该人脸特征为至少一项五官特征，则判断符合所述第一预设条件的所述存储数据库中的预存人脸为所述优化后的人脸图像中的第一目标人脸，输出对应的人脸识别结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果包括：分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与所述存储数据库中所述预存人脸的人脸特征进行特征比对，得到对应的特征相似度；若任意一个特征相似度均小于第二预设特征相似度阈值，则判断所述存储数据库中的任意一张预存人脸均不是所述优化后的人脸图像中的第二目标人脸，输出对应的人脸识别结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别的人脸图像进行预处理包括：对所述待识别的人脸图像进行图像对齐处理；和/或，对所述待识别的人脸图像进行图像格式转换处理，得到符合预设格式的人脸图像；和/或，对所述待识别的人脸图像进行图像像素转换处理，得到符合预设尺寸大小的人脸图像；和/或，对所述待识别的人脸图像中的第三目标人脸的遮挡状态进行去遮挡处理，得到符合第
二预设条件的人脸图像，所述第二预设条件包括所述待识别的人脸图像中的所述第三目标人脸处于未遮挡状态、且所述人脸图像为未遮挡所述第三目标人脸五官的正面人脸图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别的人脸图像进行图像对齐处理包括：判断所述待识别的人脸图像中是否有至少一个目标识别对象、且至少一个目标识别对象对应有同样的人脸识别分类器；若判断出所述待识别的人脸图像中有至少一个目标识别对象、且至少一个目标识别对象具有同样的人脸识别分类器，则对至少一个目标识别对...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：武汉特斯联智能工程有限公司，
类型：发明
国别省市：