【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法、装置、设备以及存储介质
[0001]本申请实施例涉及人工智能
，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]目前安防、金融等领域已经广泛采用人脸识别技术，为了提高人脸识别结果的准确性，常用做法是采用不同的模型对人脸图像进行检测，获得综合的识别结果。由于各场景对人脸识别系统的风险控制、识别效果、用户体验的要求各不相同，如：在活体攻击频繁发生的无人值守终端场景需要调高活体检测模型拦截能力，在合成攻击频繁发生的不可信终端场景需要调高合成图检测模型拦截能力，在误识几率较大的开放场景需要调高特征比对模型拦截能力。为满足各场景的定制需求，需要针对各场景分别配置多个模型的判决阈值。
[0003]相关技术通过人工配置每个模型的判决阈值以适应业务场景的变化，该方法不仅效率低，且容易导致采用多个模型进行人脸识别的准确性低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质，用于提高人脸识别的准确性。
[0005]一方面，本申请...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：获取目标场景下的待识别人脸图像；采用至少一个辅助检测模型，对所述待识别人脸图像进行验证，获得至少一个验证分值；若所述至少一个验证分值，分别大于所述至少一个辅助检测模型各自在所述目标场景下对应的第一判决阈值，则采用特征比对模型，对所述待识别人脸图像进行特征比对，获得目标比对分值；若所述目标比对分值大于所述特征比对模型在所述目标场景下对应的第二判决阈值，则确定所述待识别人脸图像识别成功，所述第二判决阈值是通过对所述特征比对模型和所述辅助检测模型进行联合测试获得的。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二判决阈值是通过对所述特征比对模型和所述辅助检测模型进行联合测试获得的，包括：采用第一样本图像集合，对所述辅助检测模型和所述特征比对模型进行联合测试，获得所述第一样本图像集合中各个原始样本图像对应的预测比对分值；基于第一预设拦截率，从所述第一样本图像集合筛选出至少一个有效样本图像；基于至少一个有效样本图像各自对应的预测比对分值，确定所述第二判决阈值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于第一预设拦截率，从所述第一样本图像集合筛选出至少一个有效样本图像，包括：将所述第一预设拦截率与所述第一样本图像集合中原始样本图像的数量相乘，获得目标筛选数量；按照所述预测比对分值从大到小的顺序，对所述第一样本图像集合中的各个原始样本图像进行排序，获得样本图像排序结果；按照所述样本图像排序结果，从所述样本图像集合中筛选出所述目标筛选数量的有效样本图像。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个有效样本图像各自对应的预测比对分值，确定所述第二判决阈值，包括：将所述至少一个有效样本图像各自对应的预测比对分值中的最小预测比对分值，作为第二判决阈值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二判决阈值是通过对所述特征比对模型和所述辅助检测模型进行联合测试获得的，包括：获取第一样本图像集合和多个样本阈值；采用所述第一样本图像集合，对所述辅助检测模型和所述特征比对模型进行联合测试，获得所述特征比对模型在所述多个样本阈值下对应的拦截率；将获得的各个拦截率中，第二预设拦截率对应的样本阈值作为所述第二判决阈值。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个辅助检测模型包括基础检测模型和至少一个特征验证模型；其中，所述基础检测模型对应的第一判决阈值是通过对所述基础检测模型进行测试获得的；每个特征验证模型对应的第一判决阈值是通过对所述基础检测模型和相应的特征验证模型进行联合测试获得的。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述每个特征验证模型对应的第一判决阈值是通过对所述基础检测模型和相应的特征验证模型进行联合测试获得的，包括：针对至少一个特征验证模型，分别执行以下步骤：获取第一样本图像集合和多个样本阈值；采用所述第一样本图像集合，对所述基础检测模型和一个特征验证模型进行联合测试，获得所述一个特征验证模型在所述多个样本阈值...
【专利技术属性】
技术研发人员：柴培林，窦逸辛，赖嘉伟，王锟朋，卞凯，康家梁，冀乃庚，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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